MultiFidelityStrategien

MultiFidelityStrategien beziehen sich auf Methoden, die Modelle verschiedener Genauigkeit und Kosten kombinieren, um Vorhersagen, Optimierung oder Unsicherheitsquantifizierung effizienter zu gestalten. Durch die Nutzung von niedrig- oder mittelgenauen, aber kostengünstigen Modellen neben hochauflösenden, teuren Simulationen können Ressourcen gezielter eingesetzt werden.

Zentrale Konzepte sind hierarchische Modellierung, Korrelationen zwischen Fidelity-Niveaus, Kalibrierung von Hoch- und Nieder-Genauigkeit sowie der Umgang mit Modellfehlern und Diskrepanzen. Surrogate Modeling, insbesondere Multi-Fidelity-Gaussian-Prozesse, Bayesianische Ansätze, adaptive Sampling und Optimierungsstrategien spielen eine wichtige Rolle.

Wichtige Techniken umfassen Ko-Kriging (Co-Kriging) nach Kennedy-O'Hagan, MF-GP, multifidelity Monte Carlo (MFMC) für Unsicherheitsquantifizierung, sowie Methoden wie Steuergrößen (Control Variates) und hierarchische Lern- oder Optimierungsabläufe.

Anwendungen finden sich in der Luft- und Raumfahrt, im Automobil- und Maschinenbau, in der Strukturmechanik, Umwelt- und Klima-Modellierung sowie in der Materialwissenschaft und Designoptimierung.

Vorteile ergeben sich aus reduzierten Kosten, schnelleren Designzyklen und verbesserten Unsicherheitsabschätzungen. Herausforderungen umfassen Modelldiskrepanzen zwischen Fidelitäten, nicht-nestende Fidelitäten, Auswahl der passenden Fidelitäten, Datenknappheit und potenzielle Bias-Übertragung.

Insgesamt bieten MultiFidelityStrategien ein Framework, das die Effizienz komplexer Simulationen erhöht, indem verschiedene Modelle gezielt kombiniert werden. Weiterentwicklungen in Theorie, Software-Infrastruktur und automatisiertem Sampling tragen zur breiten Anwendung bei.