論文の概要: Application of an automated machine learning-genetic algorithm (AutoML-GA) coupled with computational fluid dynamics simulations for rapid engine design optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.02653v3
• Date: Tue, 6 Apr 2021 15:10:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-10 13:32:57.348295
• Title: Application of an automated machine learning-genetic algorithm (AutoML-GA) coupled with computational fluid dynamics simulations for rapid engine design optimization
• Title（参考訳）: 計算流体力学シミュレーションと自動機械学習遺伝的アルゴリズム(AutoML-GA)の高速エンジン設計最適化への応用
• Authors: Opeoluwa Owoyele, Pinaki Pal, Alvaro Vidal Torreira, Daniel Probst, Matthew Shaxted, Michael Wilde, Peter Kelly Senecal
• Abstract要約: 本研究は,内燃機関のサロゲート最適化のための自動アクティブラーニング手法であるAutoML-GAについて述べる。 遺伝的アルゴリズムを用いて、機械学習サロゲート表面上の設計最適点を特定する。 その結果,AutoML-GAはCFDシミュレーションの少ない精度で最適化できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, the use of machine learning-based surrogate models for computational fluid dynamics (CFD) simulations has emerged as a promising technique for reducing the computational cost associated with engine design optimization. However, such methods still suffer from drawbacks. One main disadvantage of is that the default machine learning (ML) hyperparameters are often severely suboptimal for a given problem. This has often been addressed by manually trying out different hyperparameter settings, but this solution is ineffective in a high-dimensional hyperparameter space. Besides this problem, the amount of data needed for training is also not known a priori. In response to these issues that need to be addressed, the present work describes and validates an automated active learning approach, AutoML-GA, for surrogate-based optimization of internal combustion engines. In this approach, a Bayesian optimization technique is used to find the best machine learning hyperparameters based on an initial dataset obtained from a small number of CFD simulations. Subsequently, a genetic algorithm is employed to locate the design optimum on the ML surrogate surface. In the vicinity of the design optimum, the solution is refined by repeatedly running CFD simulations at the projected optimum and adding the newly obtained data to the training dataset. It is demonstrated that AutoML-GA leads to a better optimum with a lower number of CFD simulations, compared to the use of default hyperparameters. The proposed framework offers the advantage of being a more hands-off approach that can be readily utilized by researchers and engineers in industry who do not have extensive machine learning expertise.
• Abstract（参考訳）: 近年,計算流体力学(CFD)シミュレーションにおける機械学習に基づく代理モデルの利用が,エンジン設計の最適化に伴う計算コストの削減に期待できる技術として浮上している。 しかし、こうした手法は依然として欠点に苦しむ。 最大の欠点の1つは、デフォルトの機械学習(ML)ハイパーパラメータが、しばしば与えられた問題に対して非常に最適であることである。 これはしばしば、手動で異なるハイパーパラメータの設定を試すことによって解決されてきたが、高次元のハイパーパラメータ空間では効果がない。 この問題に加えて、トレーニングに必要なデータ量も事前には分かっていない。 本研究は,これらの課題に対処するために,内燃機関のサロゲートに基づく最適化のための自動アクティブラーニングアプローチであるAutoML-GAについて記述し,検証する。 このアプローチでは、少数のCFDシミュレーションから得られた初期データセットに基づいて、最適な機械学習ハイパーパラメータを見つけるためにベイズ最適化手法を用いる。 その後、MLサロゲート表面の最適設計を見つけるために遺伝的アルゴリズムが使用される。 最適設計付近では、投影された最適でcfdシミュレーションを繰り返し実行し、新たに得られたデータをトレーニングデータセットに追加することにより、解を洗練する。 AutoML-GAは、デフォルトのハイパーパラメータに比べてCFDシミュレーションの回数が少ないため、より良い最適化を実現することが示されている。 提案されたフレームワークは、広範な機械学習の専門知識を持たない業界の研究者やエンジニアが容易に利用できる、より手軽なアプローチの利点を提供する。

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