用于模拟随机激励下复杂非线性动力学系统的状态空间 Kriging 模型
动力系统
2024-09-05 v1
摘要
我们提出了一种新的替代模型，用于模拟受外部随机激励的复杂非线性动力学系统。该模型通过稀疏 Kriging 模型以状态空间形式表示系统动力学。 resulting surrogate model 被称为状态空间 Kriging (S2K) 模型。通过从状态向量及其关于时间的导数所观测到的时间历程中选择信息丰富的训练子集来实现稀疏性。我们提出了一种为状态向量及其导数的训练时间历程设计定制方法，旨在增强 S2K 预测的鲁棒性。我们通过各种基准测试验证了 S2K 模型的性能。结果表明，仅需少量状态向量的时间历程即可实现 S2K 对受随机激励的复杂非线性动力学系统的准确预测。
关键词
引用
@article{arxiv.2409.02462,
title = {State Space Kriging model for emulating complex nonlinear dynamical systems under stochastic excitation},
author = {Kai Chenga and Iason Papaioannoua and MengZe Lyub and Daniel Straub},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.02462},
year = {2024}
}