論文の概要: Computationally Efficient Optimisation of Elbow-Type Draft Tube Using Neural Network Surrogates

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.08700v1
• Date: Sun, 14 Jan 2024 14:05:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-18 18:26:18.980178
• Title: Computationally Efficient Optimisation of Elbow-Type Draft Tube Using Neural Network Surrogates
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークサロゲートを用いた肘型ドラフトチューブの計算効率の最適化
• Authors: Ante Sikirica, Ivana Lu\v{c}in, Marta Alvir, Lado Kranj\v{c}evi\'c and Zoran \v{C}arija
• Abstract要約: 本研究の目的は,肘型ドラフトチューブの設計において,単目的および多目的の最適化アルゴリズムを総合的に評価することである。 提案したワークフローは、数値シミュレーションから得られたデータに基づいて訓練されたディープニューラルネットワークサロゲートを利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study aims to provide a comprehensive assessment of single-objective and multi-objective optimisation algorithms for the design of an elbow-type draft tube, as well as to introduce a computationally efficient optimisation workflow. The proposed workflow leverages deep neural network surrogates trained on data obtained from numerical simulations. The use of surrogates allows for a more flexible and faster evaluation of novel designs. The success history-based adaptive differential evolution with linear reduction and the multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition were identified as the best-performing algorithms and used to determine the influence of different objectives in the single-objective optimisation and their combined impact on the draft tube design in the multi-objective optimisation. The results for the single-objective algorithm are consistent with those of the multi-objective algorithm when the objectives are considered separately. Multi-objective approach, however, should typically be chosen, especially for computationally inexpensive surrogates. A multi-criteria decision analysis method was used to obtain optimal multi-objective results, showing an improvement of 1.5% and 17% for the pressure recovery factor and drag coefficient, respectively. The difference between the predictions and the numerical results is less than 0.5% for the pressure recovery factor and 3% for the drag coefficient. As the demand for renewable energy continues to increase, the relevance of data-driven optimisation workflows, as discussed in this study, will become increasingly important, especially in the context of global sustainability efforts.
• Abstract（参考訳）: 本研究の目的は,肘型ドラフトチューブの設計のための単一目的・多目的最適化アルゴリズムの総合評価と,計算効率のよい最適化ワークフローの導入である。 提案したワークフローは、数値シミュレーションから得られたデータに基づいて訓練されたディープニューラルネットワークサロゲートを利用する。 サーロゲートの使用により、新しいデザインをより柔軟かつ迅速に評価することができる。 線形還元による成功履歴に基づく適応微分進化と分解に基づく多目的進化アルゴリズムは, 最適アルゴリズムとして同定され, 単一目的最適化における異なる目的の影響と, 多目的最適化におけるドラフトチューブ設計への影響を判定するために用いられた。 単一目的アルゴリズムの結果は、目的が別々に考慮された場合の多目的アルゴリズムの結果と一致している。 しかし、特に計算コストの低いサロゲートに対して、多目的アプローチは一般的に選択されるべきである。 最適多目的結果を得るために, 圧力回復係数と抗力係数についてそれぞれ1.5%, 17%の改善を示した。 予測値と数値結果との差は, 圧力回復係数が0.5%未満, ドラッグ係数が3%以下である。 再生可能エネルギーの需要が増加を続ける中、特に世界的な持続可能性の取り組みにおいて、本研究で議論されているデータ駆動最適化ワークフローの関連性がますます重要になる。

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