应用代理船舶结构设计建模外文翻译资料

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应用代理船舶结构设计建模

作者：Pero Prebegn, Vedran Zanic, Bozo Vazic

萨格勒布大学，机械工程与海军学院建筑，lucica 10000zagreb，5，克罗地亚

文章信息文章历史：

开始：2013.6.3

完成：2014.3.29

网络可下载：2014.5.14

关键词：

结构优化

代理模型

响应面

克里金径向基函数

摘要：

多标准设计复杂工程系统方法论和计算是需求耗时的过程。优化算法，问题分解，代理模型决策支持的方法是通常采用的

合成方法来解决设计问题。本文提出的研究目的是提高设计过程中复杂薄壁型船用结构的应用研究问题。考虑的方法被集

成到多标准的交互式计算环境设计为了使有效和EFfi有效交互设计师和设计问题之间给定的设计时间。替代模型应用于结构

响应的近似为了减少一些fi有限元法（FEM）优化环内计算。所提出的方法和适用性的不同去替代建模方法的适用性其目的

是广泛测试和运用到简单案例。

1. 简介

如图所示Zanic et al。(2013),分析方法对于当代复杂的工程系统,非线性有限元或

增量迭代的方法计算船体梁极限强度(Andric et al .,2014),可以计算非常

要求尽管稳定的计算能力的进步,

运行许多分析计算的费用仍然是重要的。可以从单一分析的设计解决方案

秒如nonlaminar和小时甚至更长

不稳定的三维CFD问题。因此,直接使用一些

分析方法在优化是不可能的,因为优化数百甚至数千的分析要求

不同的变体。应对这种挑战,代理或

元建模技术是常用的。一个应用程序代理模型的近似昂贵的计算机分析

代码会导致大量储蓄的数量分析

和总时间中取得了令人满意的最优解。

由于这种方法的广泛使用在许多研究领域,

它可以发现在不同的名字:代理(或元模型)

协助优化、代理或元模型驱动设计

优化代理(或元模型)为基础的优化设计,优化使用代理模型(或元模型),等等。

由小王和山(2007)研究,有各种各样的结论：

代理支持设计过程的建模:

模型近似。近似的计算密集型

流程在整个或部分设计空间

用于减少计算成本。

设计空间探索。代理人提供深入的了解

功能设计参数和设计之间的关系

标准的理解的障碍之一

数值模型的行为。

问题公式化。基于一个增强的理解

设计优化问题,和搜索范围

设计变量可能会减少;某些无效的约束

可能被删除,单目标优化问题可以吗

挂一个多目标优化问题或副

。元模型可以帮助制定一个优化

问题更容易解决或比其他更准确。

优化支持。行业各种优化需求,

如。、全局优化、多目标优化、多学科设计优化、概率优化,

等等。每种类型的优化都有它自己的挑战。

元建模可以解决各种应用和集成

类型的优化问题,包括computationintensive功能。

基于代理的另一个重要方面的优化

最近新兴,是容易并行优化过程

序列。这个属性很重要,由于计算机的计算能力的特点也通过增加CPU或核的数量增加。现代优化框架

迫于压力,使分布并行计算

序列标准CPU核和大规模并行GPU

内核。发展优化框架,使有效的使用代理协助优化标准的多核处理器,并且仍然不合格的像nvidia Tesla GPU卡,

是有意义的,因为它可以应用于任何类型的优化

问题。对于一些工程应用可靠的遗产

使用计算机代码实际上是没有实际的选择,

因为它是几乎不可能重写整个计算代码

在例如CUDA实现使用nVidia Tesla计算卡片。

复杂的薄壁结构的设计(如船舶、飞机)

属于一类大规模问题的特征

几个设计目标,成千上百的设计变量

的设计约束。研究的目的

本文旨在探讨改进的可能性

通过一个船设计过程对于复杂薄壁结构

应用surrogate-assisted优化这种类型的一个

问题。更具体地说提出的研究调查

船舶代理的建模结构反应的可能性

输入的充分性计算薄壁结构。

在第四节详细解释了这个具有挑战性的任务要求

仔细考虑设计参数和程度

代理模型以减少代理的数量

模型和实验培训所需的模型

适用的水平。因为代理的主要优点之一

协助优化是一种有效的解决多处理器或

即使是分布式计算机平台,给予特别的关注

并行计算的优化循环的可能性。

为了定义术语和理论

应用技术的基础知识,下面的小节将介绍

代理模型的一些基本方面,代理的建模

方法和复杂的系统分解。尽管复杂

系统分解不是讨论的重点

本文使用代理结构响应的想法

最初是由于需要有更好的信息

对结构响应分解船子结构

在第四节解释道。因此,第三部分简要

介绍了复杂系统分解/协调方法。

第五节解释了一些特殊考虑合并

代理模型的面向对象的体系结构环境决策支持章鱼设计师(章鱼,2011)。

应用程序和考虑方法和验证

建议的方法对简单的驳结构部分

提出了思考研究不同应用的准确性

代理为元建模结构建模技术

反应和应用代理的代理模型

协助优化一个简单的驳结构。

2。代理的建模

按照介绍,代理/近似/元建模,代理协助优化的关键。它可以表示

代理建模实际上从古典的设计

实验(DOE)理论,使用多项式函数

反应表面,或代理模型。最常被引用

手册有详细的概述能源部古典(物理)

实验是蒙哥马利(2001),而代理为确定性建模的概述计算机实验(鲦鱼

设计和分析的计算机实验)中可以找到。

“古典”的主要区别和计算机实验是计算机的随机误差不存在确定的

实验中,根据麻袋et al .(1989)导致

结论充足率仅仅取决于代理模型

系统性偏差,实验的传统概念

阻塞、复制和随机化是无关紧要的。在深度上

回顾计算机基础工程的代理模型

设计可以在参考文献中找到。

必要步骤生成代理的模型包括:

计划的实验或抽样(图1),执行模拟

与原来的分析方法,生成或创建选中

代理模型和验证代理模型的充分性。

在选择一个合适的实验设计

适当的标准执行必要的计算机运行,下一步是

选择一个代理模型类型和相应的拟合方法。

存在多种可供选择的模型和方法,没有明确

回答哪个更好。选择合适的代理

模型主要取决于物理现象的特征

这是近似。一些广泛使用的代理模型

工程包括:响应面，径向基函数RBF(方等

,2006 a,2006 b,鲍威尔,1992;瑞吉斯和鞋匠,2007),

人工神经网络ANN(Miralbes Castejon,2012;

公园et al .,2013;Patnaik et al .,2005),支持向量机-

支持向量机(Collobert Bengio,2001;Rivas-Perea et al .,2013),多元自适应回归样条函数——火星(弗里德曼,1991)。

一般来说,一个目标的价值标准响应y在一些

位置x可以写成

y,y ^eth;xTHORN;代理模型的响应,而εb是代理

模型误差或偏差。正如我们已经提到的,的特点之一

确定的计算机实验不存在随机误差

εr,这就是为什么它不包括在表达式(1)。

前三个以上提到的代理建模方法(RS,RBF和克里格)中实现设计师

决策支持环境,用于测试其效用

建模结构响应(见一个简单的驳船示例)。

选择这三个方法都是基于他们的特点

在例如辛普森et al。(2001 a,2001 b),小王和山(2007)。

最大的影响选择代理建模方法

研究提出了一个比较研究

Ref。金et al。(2001)作者数相比

技术使用下一个性能指标:

准确性,预测系统响应的能力

在感兴趣的设计空间。

鲁棒性的能力达到很好的精度

不同的问题类型和样本大小。

效率——构建所需的计算工作

代理模型和预测响应为一组

新分代理模型。

透明度——说明的能力显式输入变量和响应之间的关系。

概念简单,易于实现。

模型测试14日测试问题分类显示

非线性水平(低,高)和输入参数的数量

(小2、3和大410)。的准确性和鲁棒性

RBF价值最好的高阶非线性问题

这两个小型和大型问题。低阶非线性问题

克里格被发现是最好的大规模问题和RS

规模小的问题。由于RS是非常容易实现,非常

有效的训练,但非常准确的小规模问题,

金et al .(2001)的作者提出了总是开始

构建RS先看看可以获得合理的适合,和

然后如果有必要构建适合代理模型。

因为在这个研究的想法是使用的代理人

船舶结构建模结构响应(应力),

这是一个大规模的温和的非线性问题,

克里格显而易见的选择是基于金et al .(2001)的结果。

选择RBF由于其高度非线性建模的质量

问题。此外,RBF确实是一个简单的实现

任务后实施krieg因为他们分享了很多

实现细节。RS选择直接实施

基于比较研究中给出的建议。

RS理论背景,RBF和克里格

变量用于第六节,提出了以下部分。

2.1。响应面(RS)

可能是最广泛使用的代理的建模方法

响应面(RS)接近标准函数使用

低阶多项式,大多是简单的线性和二次

一些特殊的多项式正交勒让德多项式。

这个模型的一般矩阵形式可以写成：

B的k-tuple用多项式函数,而beta;是吗

k-touple相应的未知系数。如果使用线性多项式,B和beta;是:

未知系数beta;通常使用至少决定

广场回归分析拟合响应面近似到现有数据

y1n n元组(n)已知的响应值,而B1n吗

k n矩阵选择基函数的计算值

在位置1 n。

RS流行确定性建模的计算机实验,除了其良好特性对于某些类型的问题,是由于代理模型本身的发展

从经典实验设计理论使用RS

描述的物理现象(蒙哥马

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