最优预报模型的最新进展

在虚拟原型设计过程中，实际应用中并不总是可能简化物理模型，或获得可快速求解的数值模型。通常情况下，单个数值仿真需要数小时甚至数天。尽管数值方法和高性能计算取得了进展，但在此类情况下无法探索各种模型配置，因此需要高效的替代模型。一般而言，可用的元模型技术在所调查的问题上显示出若干优势和劣势。本文提出了一种用于选择实际问题最合适元模型的自动方法。结合采用高级过滤技术对变量空间进行自动降维，能够为高维问题实现高效近似。