PDE-Ersatzmodellierung

PDE-Surrogatmodellierung ist eine Technik der Surrogatmodellierung, die auf partiellen Differentialgleichungen (PDEs) basiert und das Ziel verfolgt, hochkomplexe ursprüngliche PDE-Modelle durch niedrigdimensionale, effiziente Alternativmodelle zu ersetzen. Dadurch werden die Rechenkosten erheblich reduziert und die Lösungseffizienz gesteigert. Diese Methode verwendet einen datengetriebenen Ansatz, bei dem maschinelles Lernen eingesetzt wird, um den Lösungsraum von PDEs zu lernen und anzunähern. Sie ermöglicht schnelle Reaktionen und Echtzeitsimulationen, während sie gleichzeitig eine bestimmte Genauigkeit beibehält. PDE-Surrogatmodellierung hat bedeutende Anwendungen in der Ingenieuroptimierung, Echtzeitsteuerung, Unsicherheitsquantifizierung und anderen Bereichen und unterstützt so effektiv den effizienten Design- und Analyseprozess komplexer Systeme.