論文の概要: Robust Topology Optimization Using Multi-Fidelity Variational Autoencoders
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.10661v2
- Date: Tue, 20 Aug 2024 21:03:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-22 23:35:54.728662
- Title: Robust Topology Optimization Using Multi-Fidelity Variational Autoencoders
- Title（参考訳）: 多要素変分オートエンコーダを用いたロバスト位相最適化
- Authors: Rini Jasmine Gladstone, Mohammad Amin Nabian, Vahid Keshavarzzadeh, Hadi Meidani,
- Abstract要約: 強靭なトポロジー最適化(RTO)問題は、最高の平均性能を持つ設計を特定する。
計算効率を向上するニューラルネットワーク手法を提案する。
本手法の数値解析は,Lブラケット構造のロバスト設計における単一点負荷と複数点負荷について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0124625066746595
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Robust topology optimization (RTO), as a class of topology optimization problems, identifies a design with the best average performance while reducing the response sensitivity to input uncertainties, e.g. load uncertainty. Solving RTO is computationally challenging as it requires repetitive finite element solutions for different candidate designs and different samples of random inputs. To address this challenge, a neural network method is proposed that offers computational efficiency because (1) it builds and explores a low dimensional search space which is parameterized using deterministically optimal designs corresponding to different realizations of random inputs, and (2) the probabilistic performance measure for each design candidate is predicted by a neural network surrogate. This method bypasses the numerous finite element response evaluations that are needed in the standard RTO approaches and with minimal training can produce optimal designs with better performance measures compared to those observed in the training set. Moreover, a multi-fidelity framework is incorporated to the proposed approach to further improve the computational efficiency. Numerical application of the method is shown on the robust design of L-bracket structure with single point load as well as multiple point loads.
- Abstract（参考訳）: 位相最適化問題のクラスであるロバスト位相最適化(RTO)は、入力の不確実性に対する応答感度を低減しつつ、最高の平均性能を持つ設計を識別する。
RTOの解法は、異なる候補設計と異なるランダム入力のサンプルに対して繰り返し有限要素解を必要とするため、計算的に困難である。
この課題に対処するために,(1) ランダム入力の異なる実現に対応する決定論的最適設計を用いてパラメータ化された低次元探索空間を構築し,探索し,(2) 各設計候補に対する確率的性能指標をニューラルネットワークサロゲートにより予測する,計算効率を提供するニューラルネットワーク手法を提案する。
この方法は、標準RTOアプローチで必要とされる多くの有限要素応答評価を回避し、最小限のトレーニングで、トレーニングセットで観測されたものよりも優れた性能測定で最適な設計を作成できる。
さらに,提案手法にマルチ忠実度フレームワークを導入し,計算効率を向上する。
本手法の数値解析は,Lブラケット構造のロバスト設計における単一点負荷と複数点負荷について述べる。
関連論文リスト
- Simultaneous and Meshfree Topology Optimization with Physics-informed Gaussian Processes [0.0]
トポロジ最適化(TO)は、その物質空間分布を予め定義された領域で設計し、制約の集合に従うことによって、構造の性能を最適化する原理的な数学的アプローチを提供する。
我々は,ガウス過程(GP)の枠組みに基づく新しいTO手法を開発し,その平均関数はディープニューラルネットワークを介してパラメータ化される。
本手法を商用ソフトウェアに実装した従来のTO手法に対して検証するため,ストークスフローにおける消散電力の最小化を含む4つの問題に対して評価を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-07T01:01:35Z) - Federated Conditional Stochastic Optimization [110.513884892319]
条件付き最適化は、不変学習タスク、AUPRC、AMLなど、幅広い機械学習タスクで見られる。
本稿では,分散フェデレーション学習のためのアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-04T01:47:37Z) - Bayesian Quality-Diversity approaches for constrained optimization
problems with mixed continuous, discrete and categorical variables [0.3626013617212667]
シミュレーション予算の制限という観点から,混合変数に基づく新しい品質多様性手法を提案する。
提案手法は、複雑なシステム設計のための意思決定者にとって貴重なトレードオフを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-11T14:29:47Z) - A Multi-Head Ensemble Multi-Task Learning Approach for Dynamical
Computation Offloading [62.34538208323411]
共有バックボーンと複数の予測ヘッド(PH)を組み合わせたマルチヘッドマルチタスク学習(MEMTL)手法を提案する。
MEMTLは、追加のトレーニングデータを必要とせず、推測精度と平均平方誤差の両方でベンチマーク手法より優れている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-02T11:01:16Z) - Backpropagation of Unrolled Solvers with Folded Optimization [55.04219793298687]
ディープネットワークにおけるコンポーネントとしての制約付き最適化モデルの統合は、多くの専門的な学習タスクに有望な進歩をもたらした。
1つの典型的な戦略はアルゴリズムのアンローリングであり、これは反復解法の操作による自動微分に依存している。
本稿では,非ロール最適化の後方通過に関する理論的知見を提供し,効率よく解けるバックプロパゲーション解析モデルを生成するシステムに繋がる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-28T01:50:42Z) - Multi-objective robust optimization using adaptive surrogate models for
problems with mixed continuous-categorical parameters [0.0]
ロバスト設計の最適化は、不確実性が主に目的関数に影響を与える場合、伝統的に考慮されている。
結果として生じるネスト最適化問題は、非支配的ソート遺伝的アルゴリズム(NSGA-II)において、汎用的な解法を用いて解決することができる。
提案手法は、適応的に構築されたKrigingモデルを用いて、NSGA-IIを順次実行し、量子を推定する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-03T20:23:18Z) - Offline Model-Based Optimization via Normalized Maximum Likelihood
Estimation [101.22379613810881]
データ駆動最適化の問題を検討し、一定の点セットでクエリのみを与えられた関数を最大化する必要がある。
この問題は、関数評価が複雑で高価なプロセスである多くの領域に現れる。
我々は,提案手法を高容量ニューラルネットワークモデルに拡張可能なトラクタブル近似を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-16T06:04:27Z) - An AI-Assisted Design Method for Topology Optimization Without
Pre-Optimized Training Data [68.8204255655161]
トポロジ最適化に基づくAI支援設計手法を提示し、最適化された設計を直接的に得ることができる。
設計は、境界条件と入力データとしての充填度に基づいて、人工ニューラルネットワーク、予測器によって提供される。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-11T14:33:27Z) - Efficient and Sparse Neural Networks by Pruning Weights in a
Multiobjective Learning Approach [0.0]
本稿では、予測精度とネットワーク複雑性を2つの個別目的関数として扱うことにより、ニューラルネットワークのトレーニングに関する多目的視点を提案する。
模範的畳み込みニューラルネットワークの予備的な数値結果から、ニューラルネットワークの複雑性の大幅な低減と精度の低下が可能であることが確認された。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-31T13:28:03Z) - Optimal Bayesian experimental design for subsurface flow problems [77.34726150561087]
本稿では,設計ユーティリティ機能のためのカオス拡張サロゲートモデル(PCE)の開発のための新しいアプローチを提案する。
この手法により,対象関数に対する適切な品質応答面の導出が可能となり,計算予算は複数の単点評価に匹敵する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-10T09:42:59Z) - Objective-Sensitive Principal Component Analysis for High-Dimensional
Inverse Problems [0.0]
本稿では,大規模乱数場の適応的,微分可能なパラメータ化手法を提案する。
開発した手法は主成分分析(PCA)に基づくが,目的関数の振る舞いを考慮した主成分の純粋にデータ駆動に基づく基礎を変更する。
最適パラメータ分解のための3つのアルゴリズムを2次元合成履歴マッチングの目的に適用した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-02T18:51:17Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。