Multidisciplinary robust design optimization under combined parameter and surrogate model uncertainties: a new computational framework for sparse samples and extreme scenarios

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标题	Multidisciplinary robust design optimization under combined parameter and surrogate model uncertainties: a new computational framework for sparse samples and extreme scenarios 相关领域替代模型多学科设计优化多学科方法不确定度量化计算机科学数学优化数学机器学习社会科学社会学
网址	https://doi.org/10.1007/s00366-025-02184-2
DOI	10.1007/s00366-025-02184-2 doi
其它	期刊：Engineering With Computers 作者：Wei Li; Yuzhen Niu; Yao He; Akhil Garg; Haihong Huang; et al 出版日期：2025-07-22
求助人	苦尽甘来遇见你在 2026-01-20 13:42:13 发布自辽宁，悬赏 10 积分
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