論文の概要: Constrained multi-objective optimization of process design parameters in
settings with scarce data: an application to adhesive bonding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.08760v1
- Date: Thu, 16 Dec 2021 10:14:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-17 16:23:49.294326
- Title: Constrained multi-objective optimization of process design parameters in
settings with scarce data: an application to adhesive bonding
- Title（参考訳）: 不足データの設定におけるプロセス設計パラメータの制約付き多目的最適化:接着接着への応用
- Authors: Alejandro Morales-Hern\'andez, Sebastian Rojas Gonzalez, Inneke Van
Nieuwenhuyse, Jeroen Jordens, Maarten Witters, and Bart Van Doninck
- Abstract要約: 接着プロセスに最適なプロセスパラメータを見つけることは困難である。
遺伝的アルゴリズムのような伝統的な進化的アプローチは、その問題を解決するのに不適である。
本研究では,目的関数と制約関数をエミュレートするために,特定の機械学習手法をうまく応用した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.591267188664666
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Adhesive joints are increasingly used in industry for a wide variety of
applications because of their favorable characteristics such as high
strength-to-weight ratio, design flexibility, limited stress concentrations,
planar force transfer, good damage tolerance and fatigue resistance. Finding
the optimal process parameters for an adhesive bonding process is challenging:
the optimization is inherently multi-objective (aiming to maximize break
strength while minimizing cost) and constrained (the process should not result
in any visual damage to the materials, and stress tests should not result in
failures that are adhesion-related). Real life physical experiments in the lab
are expensive to perform; traditional evolutionary approaches (such as genetic
algorithms) are then ill-suited to solve the problem, due to the prohibitive
amount of experiments required for evaluation. In this research, we
successfully applied specific machine learning techniques (Gaussian Process
Regression and Logistic Regression) to emulate the objective and constraint
functions based on a limited amount of experimental data. The techniques are
embedded in a Bayesian optimization algorithm, which succeeds in detecting
Pareto-optimal process settings in a highly efficient way (i.e., requiring a
limited number of extra experiments).
- Abstract（参考訳）: 接着継手は, 強度と重量比, 設計の柔軟性, 応力集中度, 平面力伝達, 耐損傷性, 耐疲労性などの特徴から, 様々な用途において, 業界で広く利用されている。
最適化は本質的に多目的(コストを最小化しながら破壊強度を最大化する)であり、制約されている(プロセスは材料に視覚的な損傷を与えてはならないし、ストレステストは接着に関連した障害を生じさせるべきではない)。
従来の進化的アプローチ(遺伝的アルゴリズムなど)は、評価に必要な実験の量が制限されるため、問題を解決するのに不向きである。
本研究では,限られた実験データに基づいて目的関数と制約関数をエミュレートするために,特定の機械学習手法(ガウス過程回帰とロジスティック回帰)を適用した。
この手法はベイズ最適化アルゴリズムに組み込まれており、非常に効率的な方法でパレート最適化プロセスの設定を検出することに成功している(つまり、限られた数の余分な実験を必要とする)。
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