Simulation-Driven Modeling and Optimization : ASDOM, Reykjavik, August 2014
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2016
Serie: Buch 151 von 464 - Springer Proceedings in Mathematics & Statistics
- Hardcover
- Neu
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This edited volume is devoted to the now-ubiquitoususe of computational models across most disciplines of engineering and science, led by a trio of world-renowned researchers in the field. Focused on recent advances of modeling and optimization techniques aimed at handling computationally-expensive engineering problems involving simulation models, this book will be an invaluable resource for specialists (engineers, researchers, graduate students) working in areas as diverse as electrical engineering, mechanical and structural engineering, civil engineering, industrial engineering, hydrodynamics, aerospace engineering, microwave and antenna engineering, ocean science and climate modeling, and the automotive industry, where design processes are heavily based on CPU-heavy computer simulations.Various techniques, such asknowledge-based optimization,adjoint sensitivity techniques, andfast replacement models (to name just a few) are explored in-depth along withan array of the latest techniques to optimize the efficiency of the simulation-driven design process.High-fidelity simulation models allow for accurate evaluations of the devices and systems, which is critical in the design process, especially to avoid costly prototyping stages. Despite this and other advantages, the use of simulation tools in the design process is quite challenging due to associated high computational cost. The steady increase of available computational resources does not always translate into the shortening of the design cycle because of the growing demand for higher accuracy and necessity to simulate larger and more complex systems. For this reason, automated simulation-driven design-while highly desirable-is difficult when using conventional numerical optimization routines which normally require a large number of system simulations, each one already expensive.…
Bestandsnummer des Verkäufers 9783319275154
- Titel
- Simulation-Driven Modeling and Optimization : ASDOM, Reykjavik, August 2014
- Autor
- Xin-She Yang
- Verlag
- Springer
- Veröffentlichungsjahr
- 2016
- Zustand
- Neu
- Einband
- Buch
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 3319275151
- ISBN-13
- 9783319275154
- Artikelgewicht
- 781 Gramm
- Abmessungen
- 241x160x28 mm
- Serie
- Buch 151 von 464: Springer Proceedings in Mathematics & Statistics
High-fidelity simulation models allow for accurate evaluations of the devices and systems, which is critical in the design process, especially to avoid costly prototyping stages. Despite this and other advantages, the use of simulation tools in the design process is quite challenging due to associated high computational cost. The steady increase of available computational resources does not always translate into the shortening of the design cycle because of the growing demand for higher accuracy and necessity to simulate larger and more complex systems. For this reason, automated simulation-driven design―while highly desirable―is difficult when using conventional numerical optimization routines which normally require a large number of system simulations, each one already expensive.
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High-fidelity simulation models allow for accurate evaluations of the devices and systems, which is critical in the design process, especially to avoid costly prototyping stages. Despite this and other advantages, the use of simulation tools in the design process is quite challenging due to associated high computational cost. The steady increase of available computational resources does not always translate into the shortening of the design cycle because of the growing demand for higher accuracy and necessity to simulate larger and more complex systems. For this reason, automated simulation-driven design―while highly desirable―is difficult when using conventional numerical optimization routines which normally require a large number of system simulations, each one already expensive.
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