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A density-matching approach for optimization under uncertainty

机译：不确定条件下优化的密度匹配方法

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Modern computers enable methods for design optimization that account for uncertainty in the system-so-called optimization under uncertainty (OUU). We propose a metric for OUU that measures the distance between a designer-specified probability density function of the system response (the target) and the system response's density function at a given design. We study an OUU formulation that minimizes this distance metric over all designs. We discretize the objective function with numerical quadrature, and we approximate the response density function with a Gaussian kernel density estimate. We offer heuristics for addressing issues that arise in this formulation, and we apply the approach to a CFD-based airfoil shape optimization problem. We qualitatively compare the density-matching approach to a multi-objective robust design optimization to gain insight into the method. (C) 2016 The Authors. Published by Elsevier B.V.
机译：现代计算机使设计优化的方法能够解决系统中的不确定性，即所谓的不确定性下优化（OUU）。我们为OUU提出了一个度量，用于度量设计者指定的系统响应（目标）的概率密度函数与给定设计中系统响应的密度函数之间的距离。我们研究了一种OUU公式，该公式在所有设计中都使该距离度量最小化。我们用数值积分离散化目标函数，并用高斯核密度估计值近似响应密度函数。我们提供启发式方法来解决此公式中出现的问题，并将该方法应用于基于CFD的机翼形状优化问题。我们定性地将密度匹配方法与多目标鲁棒设计优化进行比较，以深入了解该方法。 （C）2016作者。由Elsevier B.V.发布

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