論文の概要: Cooling-Guide Diffusion Model for Battery Cell Arrangement
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10566v1
- Date: Thu, 14 Mar 2024 16:51:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-19 22:55:17.994560
- Title: Cooling-Guide Diffusion Model for Battery Cell Arrangement
- Title（参考訳）: 電池配置のための冷却ガイド拡散モデル
- Authors: Nicholas Sung, Liu Zheng, Pingfeng Wang, Faez Ahmed,
- Abstract要約: 本研究では,冷却誘導拡散モデルを用いて電池セルのレイアウトを最適化する生成AI手法を提案する。
反復的な最適化と広範囲な推測に大きく依存する従来の設計プロセスは、遅くて非効率であることが知られている。
本研究は, 電池セルレイアウトを最適化し, 冷却効率を向上することを目的として, この分野において飛躍的な進歩を遂げた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3173771514994406
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Our study introduces a Generative AI method that employs a cooling-guided diffusion model to optimize the layout of battery cells, a crucial step for enhancing the cooling performance and efficiency of battery thermal management systems. Traditional design processes, which rely heavily on iterative optimization and extensive guesswork, are notoriously slow and inefficient, often leading to suboptimal solutions. In contrast, our innovative method uses a parametric denoising diffusion probabilistic model (DDPM) with classifier and cooling guidance to generate optimized cell layouts with enhanced cooling paths, significantly lowering the maximum temperature of the cells. By incorporating position-based classifier guidance, we ensure the feasibility of generated layouts. Meanwhile, cooling guidance directly optimizes cooling-efficiency, making our approach uniquely effective. When compared to two advanced models, the Tabular Denoising Diffusion Probabilistic Model (TabDDPM) and the Conditional Tabular GAN (CTGAN), our cooling-guided diffusion model notably outperforms both. It is five times more effective than TabDDPM and sixty-six times better than CTGAN across key metrics such as feasibility, diversity, and cooling efficiency. This research marks a significant leap forward in the field, aiming to optimize battery cell layouts for superior cooling efficiency, thus setting the stage for the development of more effective and dependable battery thermal management systems.
- Abstract（参考訳）: 本研究では, 蓄電池のレイアウトを最適化するために, 冷却誘導拡散モデルを用いたジェネレーティブAI手法を提案する。
反復最適化と広範囲な推測処理に大きく依存する従来の設計プロセスは、遅くて非効率であることで知られており、しばしば準最適解に繋がる。
対照的に,本手法では,パラメトリック拡散確率モデル(DDPM)と分類器と冷却誘導を用いて,冷却経路を改良した最適化セルレイアウトを生成し,セルの最大温度を著しく低下させる。
位置に基づく分類器のガイダンスを取り入れることで、生成したレイアウトの実現性を確保する。
一方、冷却誘導は冷却効率を直接最適化し、我々のアプローチを一意に効果的にする。
タブラルデノイング拡散確率モデル (TabDDPM) と条件付きタブラルGAN (CTGAN) の2つの先進モデルと比較すると, 冷却誘導拡散モデルの方が両モデルより優れていた。
これはTabDDPMの5倍、CTGANの66%、実現可能性、多様性、冷却効率といった重要な指標に対して有効である。
この研究は、電池セルのレイアウトを最適化し、冷却効率を向上し、より効果的で信頼性の高い電池熱管理システムを開発するためのステージを構築することを目的として、この分野において大きな前進を遂げた。
関連論文リスト
- Optimizing Diffusion Models for Joint Trajectory Prediction and Controllable Generation [49.49868273653921]
拡散モデルは、自律運転における共同軌道予測と制御可能な生成を約束する。
最適ガウス拡散(OGD)と推定クリーンマニフォールド(ECM)誘導を導入する。
提案手法は生成過程の合理化を図り,計算オーバーヘッドを低減した実用的な応用を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-01T17:59:59Z) - Diffusion Models as Optimizers for Efficient Planning in Offline RL [47.0835433289033]
拡散モデルはオフラインの強化学習タスクにおいて強い競争力を示している。
本稿では,より高速な自己回帰モデルを提案する。
これにより、能力を犠牲にすることなく、より効率的な計画を達成することができます。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-23T03:00:01Z) - Spectrum-Aware Parameter Efficient Fine-Tuning for Diffusion Models [73.88009808326387]
生成モデルのための新しいスペクトル対応適応フレームワークを提案する。
本手法は,事前学習した重みの特異値とその基底ベクトルを調節する。
本稿では,計算効率と表現能力のバランスをとるスペクトルオーソ分解適応(SODA)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-31T17:43:35Z) - Distilling Diffusion Models into Conditional GANs [90.76040478677609]
複雑な多段階拡散モデルを1段階条件付きGAN学生モデルに蒸留する。
E-LatentLPIPSは,拡散モデルの潜在空間で直接動作する知覚的損失である。
我々は, 最先端の1ステップ拡散蒸留モデルよりも優れた1ステップ発生器を実証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-09T17:59:40Z) - Diffusion Model for Data-Driven Black-Box Optimization [54.25693582870226]
我々は、強力な生成AI技術である拡散モデルに注目し、ブラックボックス最適化の可能性について検討する。
本研究では,1)実数値報酬関数のノイズ測定と,2)対比較に基づく人間の嗜好の2種類のラベルについて検討する。
提案手法は,設計最適化問題を条件付きサンプリング問題に再構成し,拡散モデルのパワーを有効活用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-20T00:41:12Z) - Towards a Digital Twin Framework in Additive Manufacturing: Machine
Learning and Bayesian Optimization for Time Series Process Optimization [10.469801991143546]
レーザー指向エネルギー堆積(DED)は、複雑なジオメトリーと材料グレーディングを作るための添加性製造(AM)の利点を提供する。
鍵となる問題は、DED中の熱蓄積であり、それは材料のミクロ構造と性質に影響を与える。
本稿では、DEDプロセスパラメータをリアルタイムに予測制御し、特定の設計目的を満たすためのデジタルツイン(DT)フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-27T17:53:13Z) - Universal optimization efficiency and bounds of Carnot-like heat engines
and refrigerators under shortcuts to isothermality [14.447246922181003]
熱機関の汎用最適化効率と2つの統一最適化基準の下での冷凍機の性能の最適化を導出する。
また, 熱機関と冷蔵庫の普遍的下限と上限を導出し, 極端に非対称な場合で到達できることを見出した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-02T02:23:24Z) - Machine learning based surrogate models for microchannel heat sink
optimization [0.0]
本稿では,二次チャネルとリブを用いたマイクロチャネルの設計を計算流体力学を用いて検討する。
ラテンハイパーキューブサンプリング、機械学習に基づく代理モデリング、多目的最適化を組み合わせたワークフローを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-20T13:49:11Z) - Your Autoregressive Generative Model Can be Better If You Treat It as an
Energy-Based One [83.5162421521224]
本稿では,自己回帰生成モデルの学習のための独自のE-ARM法を提案する。
E-ARMは、よく設計されたエネルギーベースの学習目標を活用する。
我々は、E-ARMを効率的に訓練でき、露光バイアス問題を緩和できることを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-26T10:58:41Z) - Comparative Analysis of Single and Hybrid Neuro-Fuzzy-Based Models for
an Industrial Heating Ventilation and Air Conditioning Control System [0.0]
本研究では,適応型ニューロファジィ推論系-粒子群最適化(ANFIS-PSO)と適応型ニューロファジィ推論系-GA(ANFIS-GA)のハイブリッドモデルを提案する。
RMSEが0.0065、MAEが0.0028、R2が0.9999であるANFIS-PSOモデルは、ANFIS-GAと単一のANFISモデルより優れている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-22T22:32:34Z)
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。