机构名称：
¥ 1.0
基于高斯过程 (GP) 的替代模型具有固有能力，可以捕捉数字孪生框架 Kobayashi 等人 [2022a,b]、Rahman 等人 [2022]、Khan 等人 [2022] 的建模和仿真组件中存在的由于数据有限、数据缺失、数据缺失和数据不一致（噪声/错误数据）而引起的异常，特别是对于事故容错燃料 (ATF) 概念。但是，当我们拥有有限的高保真度（实验）数据时，GP 不会非常准确。此外，使用 GP 应用高维函数（>20 维函数）来近似预测具有挑战性。此外，噪声数据或包含错误观测值和异常值的数据是高级 ATF 概念面临的主要挑战。此外，控制微分方程对于长期 ATF 候选者来说是经验性的，数据可用性是一个问题。基于物理的多保真度克里金法 (MFK) 可用于识别和预测所需的材料特性。MFK 特别适用于低保真度物理（近似物理）和有限的高保真度数据 - 这是 ATF 候选者的情况，因为数据可用性有限。本章探讨了该方法，并介绍了其在 ATF 实验热导率测量数据中的应用。MFK 方法对少量无法通过传统克里金法建模的数据显示出其重要性。用这种方法构建的数学模型可以轻松连接到后期分析，例如不确定性量化和敏感性分析，并有望应用于基础研究和广泛的产品开发领域。本章的总体目标是展示可以嵌入 ATF 数字孪生系统的 MFK 替代品的能力。
替代模型驱动的物理信息
主要关键词
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