論文の概要: Quantum-assisted Stacking Sequence Retrieval and Laminated Composite Design
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.10303v1
- Date: Fri, 15 Nov 2024 15:59:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-18 15:37:04.475636
- Title: Quantum-assisted Stacking Sequence Retrieval and Laminated Composite Design
- Title（参考訳）: 量子支援積層複合設計
- Authors: Arne Wulff, Swapan Madabhushi Venkata, Boyang Chen, Sebastian Feld, Matthias Möller, Yinglu Tang,
- Abstract要約: 私たちは2024年のAirbus/BMW Quantum Computing Challengeのファイナリストでした。
本論文は論文の科学的に関連のあるセクションを提示する。
これは、この難しい設計問題に量子計算を適用するという我々の以前の研究に基づいている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6421520075844793
- License:
- Abstract: We, the QAIMS lab lab at the Aerospace Faculty of TU Delft, participated as finalists in the Airbus/BMW Quantum Computing Challenge 2024. Stacking sequence retrieval, a complex combinatorial task within a bi-level optimization framework, is crucial for designing laminated composites that meet aerospace requirements for weight, strength, and stiffness. This document presents the scientifically relevant sections of our submission, which builds on our prior research on applying quantum computation to this challenging design problem. For the competition, we expanded our previous work in several significant ways. First, we incorporated a full set of manufacturing constraints into our algorithmic framework, including those previously established theoretically but not yet demonstrated, thereby aligning our approach more closely with real-world manufacturing demands. We implemented the F-VQE algorithm, which enhances the probability shaping of optimal solutions, improving on simpler variational quantum algorithms. Our approach also demonstrates flexibility by accommodating diverse objectives as well as finer ply-angle increments alongside the previously demonstrated conventional ply angles. Scalability was tested using the DMRG algorithm, which, despite limitations in entanglement representation, enabled simulations with up to 200 plies. Results were directly compared to conventional stacking sequence retrieval algorithms with DMRG showing high competitiveness. Given DMRG's limited entanglement capabilities, it serves as a conservative baseline, suggesting potential for even greater performance on fully realized quantum systems. This document serves to make our competition results publicly available as we prepare a formal publication on these findings and their implications for aerospace materials design optimization.
- Abstract（参考訳）: TU Delftの航空宇宙学部のQAIMS研究室は、2024年のAirbus/BMW Quantum Computing Challengeのファイナリストとして参加しました。
二重レベル最適化フレームワークにおける複雑な組合せタスクである積み重ねシーケンス検索は、重量、強度、剛性に対する航空宇宙要求を満たす積層複合材料の設計に不可欠である。
本論文は,この課題に量子計算を適用した先行研究に基づいて,提案論文の科学的に関係のあるセクションを提示する。
競争のために、私たちは以前の作業をいくつかの重要な方法で拡張しました。
まず、理論上は確立されたものの、まだ実証されていないものを含む、アルゴリズムの枠組みに完全な製造制約を組み込むことにより、我々のアプローチを実世界の製造要求とより密に整合させる。
F-VQEアルゴリズムを実装し、最適解の確率整形を向上し、より単純な変分量子アルゴリズムを改善する。
提案手法は, 様々な目的を調節することで柔軟性を示すとともに, 従来の平角と並んで, より微細な平角インクリメントを付加する。
DMRGアルゴリズムは、絡み合い表現の制限にもかかわらず最大200プライスまでのシミュレーションを可能にした。
その結果,DMRGを用いた従来の積み重ねシーケンス検索アルゴリズムと直接比較し,高い競合性を示した。
DMRGの限られた絡み合い能力を考えると、それは保守的なベースラインとして機能し、完全に実現された量子システム上でのさらなるパフォーマンスの可能性を示唆している。
本論文は,これらの発見と航空宇宙材料設計の最適化に関する公式な論文を準備するにあたって,コンペティションの結果を公開するために役立ちます。
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