論文の概要: Robust Optimization of Spring Design under Variable Manufacturing Tolerances

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.04656v1
• Date: Sat, 03 Oct 2026 17:01:08 GMT
• ステータス: 情報取得中
• システム内更新日: 2026-10-06 21:15:17.601932
• Title: Robust Optimization of Spring Design under Variable Manufacturing Tolerances
• Title（参考訳）: 各種耐加工性を考慮したばね設計のロバスト最適化
• Abstract要約: 堅牢性の信頼性評価には、アルゴリズムの弱点の原因を特定するために、パラメータの制御された変更を追跡する必要がある。 解析には7つの最適化手法と8つのハイブリッド化手法を用いる。 最終的な品質評価は、実現可能性領域の幾何学、探索軌道、ランドスケープ間の性能変化、固定目標の計算コストを考慮する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: A reliable assessment of an optimizer robustness requires tracking controlled changes in parameters to identify sources of algorithmic weakness. Such an approach was applied to the problem of designing tension/compression springs with three continuous variables describing the spring geometry. Three additional independent binary parameters reflect material variability, manufacturing-related geometric deviations, and an additional safety margin. Without expanding the decision space, these parameters can be combined in eight ways to generate variants that allow for direct comparison. In this study we distinguish between robustness effects and the dimension of the problem, which allows tracking changes in feasibility while keeping the nominal mass objective constant. Seven optimization methods and eight hybridized their variants are used for the analysis. The hybridization mechanism applies the operator selected by the prediction procedure presented in Section 3. All methods are evaluated under the same experimental conditions. Each method is run thirty times for each variant, with a maximum of 30000 function evaluations permitted per run. The final quality assessment takes into account the geometry of the feasibility region, search trajectories, performance variations across landscapes and the computational cost of fixed objectives. Together, these factors allow us to determine the quality of the solution, reproducibility, feasibility control, and the effectiveness of optimization. An interesting observation was that hybridization can mitigate cost or feasibility losses associated with a specific configuration. While it compensates for a specific weakness in the underlying mechanism, it does not provide universal resilience.
• Abstract（参考訳）: 最適化器のロバスト性を評価するには、アルゴリズムの弱点の原因を特定するためにパラメータの制御された変更を追跡する必要がある。 このようなアプローチは、スプリング幾何学を記述する3つの連続変数を持つテンション/圧縮スプリングを設計する問題に適用された。 3つの独立したバイナリパラメータは、材料変数、製造に関連する幾何学的偏差、および追加の安全性マージンを反映している。 決定空間を拡張せずに、これらのパラメータを8つの方法で組み合わせて、直接比較できる変分を生成することができる。 本研究では,ロバスト性効果と課題の次元を区別し,公称質量目標を一定に保ちながら実現可能性の変化を追跡できるようにする。 解析には7つの最適化手法と8つのハイブリッド化手法を用いる。 ハイブリダイゼーション機構は、第3節で提示された予測手順により選択された演算子を適用する。 全ての方法は、同じ実験条件下で評価される。 各メソッドは、各変種に対して30回実行され、最大30000の関数評価が実行されている。 最終的な品質評価は、実現可能性領域の幾何学、探索軌道、ランドスケープ間の性能変化、固定目標の計算コストを考慮している。 これらの要因が組み合わさって、ソリューションの品質、再現性、実現可能性制御、最適化の有効性を決定することができる。 興味深い観察は、ハイブリダイゼーションは特定の構成に関連するコストや可能性の損失を軽減することができるということである。 基盤となるメカニズムの特定の弱点を補うが、普遍的なレジリエンスは提供しない。

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