論文の概要: Optimal Design of Electric Machine with Efficient Handling of Constraints and Surrogate Assistance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.01695v1
• Date: Fri, 3 Jun 2022 17:13:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-26 14:47:04.469809
• Title: Optimal Design of Electric Machine with Efficient Handling of Constraints and Surrogate Assistance
• Title（参考訳）: 制約処理とサロゲート支援を考慮した電動機の最適設計
• Authors: Bhuvan Khoshoo, Julian Blank, Thang Q. Pham, Kalyanmoy Deb, Shanelle N. Foster
• Abstract要約: 本稿では、広く使われている進化的多目的最適化アルゴリズムNSGA-IIに組み込んだ最適化手法を提案する。 提案手法は, 幾何的制約の安価さを利用して, カスタム補修演算子を用いて実現可能な設計を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.387300498478744
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Electric machine design optimization is a computationally expensive multi-objective optimization problem. While the objectives require time-consuming finite element analysis, optimization constraints can often be based on mathematical expressions, such as geometric constraints. This article investigates this optimization problem of mixed computationally expensive nature by proposing an optimization method incorporated into a popularly-used evolutionary multi-objective optimization algorithm - NSGA-II. The proposed method exploits the inexpensiveness of geometric constraints to generate feasible designs by using a custom repair operator. The proposed method also addresses the time-consuming objective functions by incorporating surrogate models for predicting machine performance. The article successfully establishes the superiority of the proposed method over the conventional optimization approach. This study clearly demonstrates how a complex engineering design can be optimized for multiple objectives and constraints requiring heterogeneous evaluation times and optimal solutions can be analyzed to select a single preferred solution and importantly harnessed to reveal vital design features common to optimal solutions as design principles.
• Abstract（参考訳）: 電気機械設計最適化は計算コストの高い多目的最適化問題である。 目的は時間を要する有限要素分析を必要とするが、最適化の制約はしばしば幾何学的制約のような数学的表現に基づいている。 本稿では、広く使われている進化的多目的最適化アルゴリズムNSGA-IIに組み込んだ最適化手法を提案することにより、混合計算コストのこの最適化問題を考察する。 提案手法は,幾何制約の安価さを活かし,カスタム修理オペレータを用いて実現可能な設計を生成する。 提案手法は,機械性能予測のための代理モデルを組み込むことで,時間を要する目的関数にも対処する。 本論文は,従来の最適化手法よりも優れた手法の確立に成功している。 本研究は,複雑な工学的設計を複数の目的や制約に対して最適化し,不均一な評価時間と最適解を解析し,一つの望ましい解を選定し,設計原理として最適解に共通する重要な設計特徴を明らかにすることを可能にする。

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