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An Efficient Sampling Method for Regression-Based Polynomial Chaos Expansion

Communications in Computational Physics 2013年第4期13卷 1173-1188页

作者： Samih Zein benoit colson Francois Glineur Samtech H.Q. LMS International8 rue des chasseurs ardennais AngleurBelgium Center for Operations Research and Econometrics&Information and Communication Technologies Electronics and Applied Mathematics InstituteUniversite catholique de LouvainB-1348 Louvain-la-NeuveBelgium

The polynomial chaos expansion(PCE)is an efficient numerical method for performing a reliability *** relates the output of a nonlinear system with the uncertainty in its input parameters using a multidimensional polynomial approximation(the so-called PCE).Numerically,such an approximation can be obtained by using a regression method with a suitable design of *** cost of this approximation depends on the size of the design of *** the design of experiments is large and the system is modeled with a computationally expensive FEA(Finite Element Analysis)model,the PCE approximation becomes *** aim of this work is to propose an algorithm that generates efficiently a design of experiments of a size defined by the user,in order to make the PCE approximation computationally *** is an optimization algorithm that seeks to find the best design of experiments in the D-optimal sense for the *** algorithm is a coupling between genetic algorithms and the Fedorov exchange *** efficiency of our approach in terms of accuracy and computational time reduction is compared with other existing methods in the case of analytical functions and finite element based functions.

关键词： Polynomial chaos expansion regression D-optimal design Fedorov Algorithm genetic algorithms

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