論文の概要: Neural network with data augmentation in multi-objective prediction of multi-stage pump

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.02402v1
• Date: Tue, 4 Feb 2020 11:23:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-04 03:26:21.737988
• Title: Neural network with data augmentation in multi-objective prediction of multi-stage pump
• Title（参考訳）: 多段ポンプの多目的予測におけるデータ拡張型ニューラルネットワーク
• Authors: Hang Zhao
• Abstract要約: ニューラルネットワークモデル(NN)は、二次応答面モデル(RSF)、ラジアル基底ガウス応答面モデル(RBF)、クリグモデル(KRG)と比較して構築される。 4つの予測モデルに基づく頭部とパワーの精度をCFDシミュレーション値と比較した。 データ拡張(NNDA)に基づくニューラルネットワークモデルが提案されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.038015881697593
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A multi-objective prediction method of multi-stage pump method based on neural network with data augmentation is proposed. In order to study the highly nonlinear relationship between key design variables and centrifugal pump external characteristic values (head and power), the neural network model (NN) is built in comparison with the quadratic response surface model (RSF), the radial basis Gaussian response surface model (RBF), and the Kriging model (KRG). The numerical model validation experiment of another type of single stage centrifugal pump showed that numerical model based on CFD is quite accurate and fair. All of prediction models are trained by 60 samples under the different combination of three key variables in design range respectively. The accuracy of the head and power based on the four predictions models are analyzed comparing with the CFD simulation values. The results show that the neural network model has better performance in all external characteristic values comparing with other three surrogate models. Finally, a neural network model based on data augmentation (NNDA) is proposed for the reason that simulation cost is too high and data is scarce in mechanical simulation field especially in CFD problems. The model with data augmentation can triple the data by interpolation at each sample point of different attributes. It shows that the performance of neural network model with data augmentation is better than former neural network model. Therefore, the prediction ability of NN is enhanced without more simulation costs. With data augmentation it can be a better prediction model used in solving the optimization problems of multistage pump for next optimization and generalized to finite element analysis optimization problems in future.
• Abstract（参考訳）: データ拡張を伴うニューラルネットワークに基づく多段階ポンプ法の多目的予測法を提案する。 キー設計変数と遠心ポンプの外部特性値(ヘッドとパワー)の高非線形性について検討するために、ニューラルネットワークモデル(NN)を2次応答面モデル(RSF)、ラジアル基底ガウス応答面モデル(RBF)、クリギングモデル(KRG)と比較して構築する。 単段遠心ポンプの数値モデル検証実験により,CFDに基づく数値モデルは非常に正確かつ公平であることが確認された。 すべての予測モデルは、それぞれ設計範囲の3つのキー変数の異なる組み合わせの下で、60個のサンプルによって訓練される。 4つの予測モデルに基づく頭部とパワーの精度をcfdシミュレーション値と比較して解析した。 その結果、ニューラルネットワークモデルは、他の3つのサロゲートモデルと比較して、すべての外部特性値において優れた性能を示すことがわかった。 最後に,データ拡張(NNDA)に基づくニューラルネットワークモデルを提案し,シミュレーションコストが高すぎること,特にCFD問題におけるデータ不足を理由として提案する。 データ拡張を伴うモデルは、異なる属性のサンプルポイントごとに補間することでデータを3倍にすることができる。 データ拡張によるニューラルネットワークモデルの性能は,従来のニューラルネットワークモデルよりも優れていることを示す。 したがって、NNの予測能力は、より多くのシミュレーションコストを伴わずに向上する。 データ拡張により、次の最適化のために多段ポンプの最適化問題を解き、将来有限要素解析最適化問題に一般化する上で、より良い予測モデルとなる。

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