論文の概要: Optimization for truss design using Bayesian optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.01763v1
• Date: Sat, 27 May 2023 10:28:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-11 13:57:23.092557
• Title: Optimization for truss design using Bayesian optimization
• Title（参考訳）: ベイズ最適化を用いたトラス設計の最適化
• Authors: Bhawani Sandeep, Surjeet Singh, Sumit Kumar
• Abstract要約: トラスの形状は、積載量を決定する上で支配的な要素である。 与えられたパラメータ空間において、我々のゴールは、負荷を持つ容量を最大化し、誘起ストレスに屈しない船体のパラメータを見つけることである。 設計評価のための計算コストの高い設計解析ツールである有限要素解析に頼っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5070398746522742
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, geometry optimization of mechanical truss using computer-aided finite element analysis is presented. The shape of the truss is a dominant factor in determining the capacity of load it can bear. At a given parameter space, our goal is to find the parameters of a hull that maximize the load-bearing capacity and also don't yield to the induced stress. We rely on finite element analysis, which is a computationally costly design analysis tool for design evaluation. For such expensive to-evaluate functions, we chose Bayesian optimization as our optimization framework which has empirically proven sample efficient than other simulation-based optimization methods. By utilizing Bayesian optimization algorithms, the truss design involves iteratively evaluating a set of candidate truss designs and updating a probabilistic model of the design space based on the results. The model is used to predict the performance of each candidate design, and the next candidate design is selected based on the prediction and an acquisition function that balances exploration and exploitation of the design space. Our result can be used as a baseline for future study on AI-based optimization in expensive engineering domains especially in finite element Analysis.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,計算機支援有限要素解析を用いたメカニカルトラスの幾何最適化について述べる。 トラスの形状は、耐えられる荷重の容量を決定する主要な要因である。 与えられたパラメータ空間において、我々の目標は、荷重保持能力を最大化するとともに、誘導応力に屈しない船体のパラメータを見つけることである。 設計評価のための計算コストの高い設計解析ツールである有限要素解析に頼っている。 このような高価な評価関数に対して,我々はベイズ最適化を,他のシミュレーションに基づく最適化手法よりも効果的に実証されたサンプルの最適化フレームワークとして選択した。 ベイズ最適化アルゴリズムを利用することで、トラス設計は一連の候補トラス設計を反復的に評価し、結果に基づいて設計空間の確率モデルを更新する。 このモデルは、各候補設計の性能を予測するために使用され、設計空間の探索と活用のバランスをとる予測と取得関数に基づいて、次の候補設計を選択する。 我々の結果は、特に有限要素解析において、高価なエンジニアリング領域におけるAIベースの最適化に関する将来の研究のベースラインとして利用することができる。

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