OpenMDAO OpenMDAO에서 Kriging 응답 곡면 이론적으로는 잘 이해되지는 않았지만 흩어져있는 샘플 포인트에서 곡면을 추정하는 방법입니다. 에 제시된 라틴어 초방격 샘플링과 궁합이 좋기 때문에 (산소한 샘플링), 공학적으로 CAE를 사용하여 응답 곡면을 추정 할 때 종종 사용됩니다. 먼저 에서 실험 한 데이터 (doe_paraboloid 파일)를 읽습니다. 그런 다음로드 된 실험 데이터를 사용하여 Kriging 근사 모델을 단련하고 생성합... 함수 근사파이썬OpenMDAO최적화 OpenMDAO에서 라틴 초방격 샘플링 다변수의 층별 샘플링 기법 중 하나이며, n개의 실험수를 지정한 경우, 각 변수를 n개의 구간으로 분할하고 구간에서 랜덤하게 값을 취해 랜덤하게 조합해 가는 실험계획법이다 . 문장을 잘 모르기 때문에 pyDOE가되는 모듈이 있었으므로 시도해 보겠습니다. 설치 실험수 5개, 변수 2개로 구간의 중심을 꺼낼 경우의 실험 패턴은? 위를 다시 실행하면 조합이 다릅니다. 추가 인수 "c"를 지정하지 ... 최적화파이썬DOE실험 계획법OpenMDAO OpenMDAO로 포물면 최소화 문제 해결 다음과 같은 Component Class를 상속하는 Paraboloid Class를 정의합니다. paraboloid.py __init__ 메서드에서 초기 값 0.0의 x,y 입력 변수를 추가합니다. shape = 1 (숫자 유형)의 알 수없는 출력 변수 f_xy를 정의합니다. solve_nonlinear 메서드는 $ f (x, y) $를 계산합니다. x,y 메서드가 없더라도 계산할 수 있으며... 파이썬OpenMDAO최적화
OpenMDAO에서 Kriging 응답 곡면 이론적으로는 잘 이해되지는 않았지만 흩어져있는 샘플 포인트에서 곡면을 추정하는 방법입니다. 에 제시된 라틴어 초방격 샘플링과 궁합이 좋기 때문에 (산소한 샘플링), 공학적으로 CAE를 사용하여 응답 곡면을 추정 할 때 종종 사용됩니다. 먼저 에서 실험 한 데이터 (doe_paraboloid 파일)를 읽습니다. 그런 다음로드 된 실험 데이터를 사용하여 Kriging 근사 모델을 단련하고 생성합... 함수 근사파이썬OpenMDAO최적화 OpenMDAO에서 라틴 초방격 샘플링 다변수의 층별 샘플링 기법 중 하나이며, n개의 실험수를 지정한 경우, 각 변수를 n개의 구간으로 분할하고 구간에서 랜덤하게 값을 취해 랜덤하게 조합해 가는 실험계획법이다 . 문장을 잘 모르기 때문에 pyDOE가되는 모듈이 있었으므로 시도해 보겠습니다. 설치 실험수 5개, 변수 2개로 구간의 중심을 꺼낼 경우의 실험 패턴은? 위를 다시 실행하면 조합이 다릅니다. 추가 인수 "c"를 지정하지 ... 최적화파이썬DOE실험 계획법OpenMDAO OpenMDAO로 포물면 최소화 문제 해결 다음과 같은 Component Class를 상속하는 Paraboloid Class를 정의합니다. paraboloid.py __init__ 메서드에서 초기 값 0.0의 x,y 입력 변수를 추가합니다. shape = 1 (숫자 유형)의 알 수없는 출력 변수 f_xy를 정의합니다. solve_nonlinear 메서드는 $ f (x, y) $를 계산합니다. x,y 메서드가 없더라도 계산할 수 있으며... 파이썬OpenMDAO최적화