메타모델 (Metamodel)

메타모델(metamodel)이란 실제모델을 대체할 수 있는 근사모델을 말한다. 실제 해석모델은 반응값을 구하기 위해 실제 시험보다 저렴하나 많은 함수 호출(function call)이 필요한 최적설계(optimization)에 있어서 시간/비용이 많이 든다고 볼 수 있다. 최소의 해석회수로 메타모델을 생성하면 이러한 부담없이 최적해 도출이 가능하다.

실제모델메타모델
● 1회 해석 시 시간/비용이 많이 소요된다.
● 설계영역 탐색에 많은 회수의 해석을 요하는
    최적설계에 적용이 어렵다.
● 특성치 계산에 수치적 부담이 없다.
● 많은 수의 함수 호출이 필요한
    설계영역의 탐색, 최적설계에 적합하다.

- 실험계획법을 이용한 메타모델 생성 및 활용
  (1) 실험점 배치 및 시험 또는 해석 실시(Locate sample points and perform analysis)
  (2) 메타모델 생성 및 선정(Build metamodels and select the most accurate one)
  (3) 최적해 예측 및 신뢰성 평가(Prediction design optimization and uncertainty
      assessment)

- 데이터 이용 메타모델 생성 및 활용
  (1) 시험/해석/경험(Experiments/CAE/Experience)→데이터(Data)→전처리:데이터 누락/
      이상점...(Pre-processing:Missing data/Outlier...)
  (2) 메타모델 생성(Metamodel Generation)
  (3) 성능예측/최적설계/신뢰성 평가(Prediction/Design Optimization/Uncertainty
       Assessment)

- 이상점(Outlier) 검출
  이상점이 있는 경우 메터모델 성능이 저하되므로 제거되어야 한다.

  발생 원인 : 해석/시험 상 오류, 데이터 작성 오류

- 메타모델의 종류

회귀 모델
(Regression Model)		보간 모델
(Interpolation Model)

● 실험점을 정확히 지나지 않는다.
● 데이터의 노이즈를 제거(smooth out)하는
    효과가 있다.
● 랜덤 에러가 있는 실제 시험에 적합하다.
● 종류
    PR(Polynomidal Regression)
    RBFr(Radial Basis Function Regression)
    EDT(Ensemble of Decision Trees)
    MLP(Multi-Layer Perception)		● 실험점을 정확히 지난다.
● 랜덤 에러가 없는 전산 실험에 적합하다.
● 종류
    Kriging
    RBFi(Radial Basis Function Interpoaltion)

출처 https://www.pidotech.com

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