Research Article
Uncertainty Quantification of Vibroacoustics with Deep Neural Networks and Catmull–Clark Subdivision Surfaces
Table 5
DNN prediction statistical results.
| Frequency (Hz) | Variables | RMSE | MAE | MAPE |
| 50 | 1-D radius | 7.17E − 04 | 6.14E − 04 | 1.02 | 1-D thickness | 1.24E − 05 | 9.16E − 06 | 2.82E − 02 | 1-D density | 1.94E − 05 | 1.72E − 05 | 3.91E − 02 | 1-D Young’s modulus | 3.59E − 05 | 2.78E − 05 | 5.94E − 02 | 1-D Poisson ratio | 6.74E − 06 | 4.71E − 06 | 1.05E − 02 | 5-D variables | 1.04E − 03 | 6.86E − 04 | 1.80 |
| 300 | 1-D radius | 2.13E − 03 | 1.77E − 03 | 0.17 | 1-D thickness | 1.89E − 04 | 1.58E − 04 | 2.12E − 02 | 1-D density | 3.19E − 04 | 2.26E − 04 | 2.58E − 02 | 1-D Young’s modulus | 1.44E − 04 | 1.05E − 04 | 1.17E − 02 | 1-D Poisson ratio | 6.49E − 05 | 4.92E − 05 | 5.57E − 03 | 5-D variables | 5.59E − 02 | 2.20E − 02 | 2.44 |
|
|