1차 고차원 모델 표현과 계층적 크리깅을 이용한 고차원 신뢰성 해석을 위한 적응형 크리깅 방법

Abstract

최근 10년 동안, 신뢰성 해석을 위한 적응형 크리깅 방법들이 많이 연구되어 왔다. 하지만 기존의 적응형 크리깅 방법들은 전체 차원에 대해 하나의 크리깅 모델을 만들기 때문에 고차원 문제에 적용되는 경우 많은 샘플을 필요로 한다. 반면 고차원 모델을 근사하는 많은 방법들이 제안되어 왔지만, 이를 적응형 크리깅 방법들과 연결 지으려는 시도는 많지 않았다. 본 연구에서는 고차원 모델 표현 방법과 결합된 새로운 적응형 크리깅 방법을 제안한다. 그 방법은 두 단계로 구성된다: 1) 첫 단계에서는 1차 고차원 모델 표현 식에 대한 적응형 크리깅 방법이 수행된다. 2) 두 번째 단계에서는 1차 고차원 모델 표현 식을 저충실도 모델로 간주하는 계층적 크리깅 모델이 만들어진다. 수치 및 공학 예제 검증 결과는 제안하는 방법이 기존의 적응형 크리깅 방법 보다 더 적은 샘플을 사용함에도 더 정확한 결과를 얻는다는 것을 보여준다.