stringtranslate.com

Картографирование пространства

Методология пространственного картирования для моделирования и оптимизации проектирования инженерных систем была впервые открыта Джоном Бэндлером в 1993 году. Она использует соответствующие существующие знания для ускорения генерации модели и оптимизации проектирования системы. Знания обновляются новой информацией о проверке из системы, когда она доступна.

Концепция

Методология пространственного картирования использует «квазиглобальную» формулировку, которая разумно связывает сопутствующие «грубые» (идеальные или с низкой точностью) и «точные» (практичные или с высокой точностью) модели различной сложности. В инженерном проектировании пространственное картирование выравнивает очень быструю грубую модель с дорогой для вычисления точной моделью, чтобы избежать прямой дорогостоящей оптимизации точной модели. Выравнивание может быть выполнено либо в автономном режиме (улучшение модели), либо на лету с суррогатными обновлениями (например, агрессивное пространственное картирование).

Методология

В основе процесса лежит пара моделей: одна очень точная, но слишком дорогая для использования напрямую с обычной процедурой оптимизации, и одна значительно менее дорогая и, соответственно, менее точная. Последняя (быстрая модель) обычно называется «грубой» моделью ( грубое пространство ). Первая (медленная модель) обычно называется «точной» моделью. Пространство проверки («реальность») представляет собой тонкую модель, например, высокоточную физическую модель. Пространство оптимизации, где выполняется обычная оптимизация, включает грубую модель (или суррогатную модель ), например, низкоточную физическую модель или модель «знаний». На этапе оптимизации проектирования с отображением пространства есть этап прогнозирования или «выполнения», на котором результаты оптимизированной «отображенной грубой модели» (обновленного суррогата) назначаются точной модели для проверки. После процесса проверки, если спецификации проекта не удовлетворены, соответствующие данные переносятся в пространство оптимизации (« обратная связь »), где грубая модель или суррогат, дополненная картографией, обновляется (усовершенствуется, согласуется с точной моделью) посредством итеративного процесса оптимизации, называемого «извлечением параметров». Сама формулировка картографии включает «интуицию», часть так называемого «чувства» инженера для решения проблемы. [1] В частности, процесс агрессивного пространственного картирования (ASM) отображает ключевые характеристики познания (экспертный подход к проблеме) и часто иллюстрируется в простых когнитивных терминах.

Разработка

Следуя концепции Джона Бэндлера в 1993 году, [1] [2] алгоритмы использовали обновления Бройдена (агрессивное пространственное отображение), [3] доверительные области, [4] и искусственные нейронные сети . [5] Разработки включают неявное пространственное отображение, [6] в котором мы позволяем заранее заданным параметрам, не используемым в процессе оптимизации, изменяться в грубой модели, и выходное пространственное отображение, где преобразование применяется к отклику модели. Статья 2004 года рассматривает состояние дел после первых десяти лет разработки и внедрения. [7] Картирование пространства настройки [8] использует так называемую модель настройки, сконструированную инвазивно из точной модели, а также процесс калибровки, который переводит корректировку оптимизированных параметров модели настройки в соответствующие обновления переменных проекта. Концепция пространственного отображения была расширена до нейронного пространственного отображения для статистического моделирования больших сигналов нелинейных микроволновых устройств. [9] [ 10] Картирование пространства поддерживается теорией звуковой конвергенции и связано с подходом исправления дефектов. [11]

Обзор современного состояния дел 2016 года посвящен агрессивному картографированию пространства. [12] Он охватывает два десятилетия разработки и инженерных приложений. В комплексном обзоре 2021 года [13] обсуждается картографирование пространства в контексте оптимизации проектирования радиочастот и микроволн ; в контексте инженерной суррогатной модели , проектирования на основе признаков и когнитивных технологий; и в контексте машинного обучения , интуиции и человеческого интеллекта.

Методология пространственного картирования может также использоваться для решения обратных задач . Проверенные методы включают алгоритм линейного обратного пространственного картирования (LISM) [14] , а также метод пространственного картирования с обратной разностью (SM-ID). [15]

Категория

Оптимизация пространственного картирования относится к классу методов оптимизации, основанных на суррогатной модели [16], то есть методов оптимизации, которые опираются на суррогатную модель .

Приложения

Методика картографирования пространства применялась в различных дисциплинах, включая микроволновое и электромагнитное проектирование, гражданские и механические приложения, аэрокосмическую технику и биомедицинские исследования. Некоторые примеры:

Симуляторы

В процессах оптимизации и моделирования картографирования пространства могут быть задействованы различные симуляторы.

Конференции

Три международных семинара были в значительной степени посвящены искусству, науке и технологиям космического картографирования.

Терминология

Существует широкий спектр терминологии, связанной с отображением пространства: идеальная модель, грубая модель, грубое пространство, точная модель, сопутствующая модель, дешевая модель, дорогая модель, суррогатная модель , модель с низкой точностью (разрешением), модель с высокой точностью (разрешением), эмпирическая модель, упрощенная физическая модель, физическая модель, квазиглобальная модель, физически выразительная модель, тестируемое устройство, модель на основе электромагнетизма, имитационная модель, вычислительная модель, модель настройки, калибровочная модель, суррогатная модель, суррогатное обновление, отображенная грубая модель, суррогатная оптимизация, извлечение параметров, целевой отклик, пространство оптимизации, пространство проверки, отображение нейропространства, неявное отображение пространства, отображение выходного пространства, настройка порта, предыскажение (проектных спецификаций), отображение многообразия, исправление дефектов, управление моделью, многоточные модели, переменная точность/переменная сложность, многосеточный метод , грубая сетка, мелкая сетка, суррогатно-управляемое, имитационно-управляемое, модельно-управляемое, моделирование на основе признаков.

Смотрите также

Ссылки

  1. ^ ab JW Bandler, «Вы когда-нибудь задумывались о таинственном «чувстве» инженера для решения проблемы?» Архивировано 20 сентября 2016 г. в Wayback Machine IEEE Canadian Review, № 70, стр. 50–60, лето 2013 г. Перепечатано в IEEE Microwave Magazine Архивировано 21 сентября 2019 г. в Wayback Machine , т. 19, № 2, стр. 112–122, март/апрель 2018 г.
  2. ^ JW Bandler, RM Biernacki, SH Chen, PA Grobelny и RH Hemmers, «Методика пространственного картирования для электромагнитной оптимизации», IEEE Trans. Microwave Theory Tech., т. 42, № 12, стр. 2536-2544, декабрь 1994 г.
  3. ^ JW Bandler, RM Biernacki, SH Chen, RH Hemmers и K. Madsen, «Электромагнитная оптимизация с использованием агрессивного пространственного картирования», IEEE Trans. Microwave Theory Tech., т. 43, № 12, стр. 2874-2882, декабрь 1995 г.
  4. ^ MH Bakr, JW Bandler, RM Biernacki, SH Chen и K. Madsen, «Алгоритм агрессивного пространственного отображения доверительной области для оптимизации ЭМ», IEEE Trans. Microwave Theory Tech., т. 46, № 12, стр. 2412-2425, декабрь 1998 г.
  5. ^ MH Bakr, JW Bandler, MA Ismail, JE Rayas-Sánchez и QJ Zhang, «Оптимизация электромагнитного отображения микроволновых структур с помощью нейронного пространства», IEEE MTT-S Int. Microwave Symp. Digest (Бостон, Массачусетс, 2000), стр. 879-882.
  6. ^ JW Bandler, QS Cheng, NK Nikolova и MA Ismail, «Оптимизация неявного отображения пространства с использованием предварительно заданных параметров», IEEE Trans. Microwave Theory Tech., т. 52, № 1, стр. 378-385, январь 2004 г.
  7. ^ JW Bandler, Q. Cheng, SA Dakroury, AS Mohamed, MH Bakr, K. Madsen и J. Søndergaard, «Пространственное картографирование: современное состояние», IEEE Trans. Microwave Theory Tech., т. 52, № 1, стр. 337-361, январь 2004 г.
  8. ^ S. Koziel, J. Meng, JW Bandler, MH Bakr и QS Cheng, «Ускоренная оптимизация проектирования микроволновых устройств с отображением пространства настройки», IEEE Trans. Microwave Theory Tech., т. 57, № 2, стр. 383-394, февраль 2009 г.
  9. ^ L. Zhang, J. Xu, MCE Yagoub, R. Ding и QJ Zhang, «Эффективная аналитическая формулировка и анализ чувствительности нейропространственного картирования для моделирования нелинейных микроволновых устройств», IEEE Trans. Microwave Theory Tech., т. 53, № 9, стр. 2752-2767, сентябрь 2005 г.
  10. ^ L. Zhang, QJ Zhang и J. Wood, «Статистический метод нейропространственного картирования для моделирования нелинейных устройств с большим сигналом», IEEE Trans. Microwave Theory Tech., т. 56, № 11, стр. 2453-2467, ноябрь 2008 г.
  11. ↑ Д. Эчеверриа и П. В. Хемкер, «Пространственное отображение и исправление дефектов». Архивировано 31 марта 2022 г. в журнале Wayback Machine Computational Methods in Applied Mathematics, т. 5, № 2, стр. 107–136, январь 2005 г.
  12. ^ JE Rayas-Sanchez, «Мощь в простоте с ASM: отслеживание агрессивного алгоритма картографирования пространства на протяжении двух десятилетий разработки и инженерных приложений», IEEE Microwave Magazine, т. 17, № 4, стр. 64-76, апрель 2016 г.
  13. ^ JE Rayas-Sánchez, S. Koziel и JW Bandler, «Оптимизация усовершенствованного проектирования ВЧ и СВЧ устройств: путь и видение будущих тенденций», Архивировано 02.08.2021 на Wayback Machine (по приглашению), IEEE J. Microwaves, т. 1, № 1, стр. 481–493, январь 2021 г.
  14. ^ JE Rayas-Sanchez, F. Lara-Rojo и E. Martanez-Guerrero, "Алгоритм линейного обратного пространственного отображения (LISM) для проектирования линейных и нелинейных ВЧ и СВЧ цепей" [ нерабочая ссылка ] , IEEE Trans. Microwave Theory Tech., т. 53, № 3, стр. 960-968 2005.
  15. ^ М. Шимсек и Н. Серап Шенгёр «Решение обратных задач с помощью пространственного отображения с помощью метода обратных разностей», Архивировано 18 июня 2018 г. в Wayback Machine Mathematics in Industry, т. 14, 2010 г., стр. 453–460.
  16. ^ AJ Booker, JE Dennis, Jr., PD Frank, DB Serafini, V. Torczon и MW Trosset, «Строгая структура для оптимизации дорогостоящих функций с помощью суррогатов», Архивировано 10 января 2018 г. в Wayback Machine Structural Optimization, т. 17, № 1, стр. 1–13, февраль 1999 г.
  17. ^ TD Robinson, MS Eldred, KE Willcox и R. Haimes, «Оптимизация на основе суррогатных данных с использованием моделей многоточности с переменной параметризацией и скорректированным пространственным отображением», архивировано 31 марта 2022 г. в журнале Wayback Machine AIAA, том 46, № 11, ноябрь 2008 г.
  18. ↑ М. Редхе и Л. Нильссон, «Оптимизация нового Saab 9-3, подверженного ударной нагрузке, с использованием метода пространственного картирования», Архивировано 15 июня 2018 г. в Wayback Machine Structural and Multidisciplinary Optimization, т. 27, № 5, стр. 411–420, июль 2004 г.
  19. ^ T. Jansson, L. Nilsson и M. Redhe, «Использование суррогатных моделей и поверхностей отклика в структурной оптимизации — с применением к проектированию ударопрочности и формовке листового металла», Архивировано 13 января 2017 г. в Wayback Machine Structural and Multidisciplinary Optimization, т. 25, № 2, стр. 129–140, июль 2003 г.
  20. ^ G. Crevecoeur, H. Hallez, P. Van Hese, Y. D'Asseler, L. Dupré и R. Van de Walle, «Анализ источника ЭЭГ с использованием методов пространственного картирования», Архивировано 24 сентября 2015 г. в журнале Wayback Machine Journal of Computational and Applied Mathematics, т. 215, № 2, стр. 339–347, май 2008 г.
  21. ^ G. Crevecoeur, H. Hallez, P. Van Hese, Y. D'Asseler, L. Dupré и R. Van de Walle, «Гибридный алгоритм решения обратной задачи ЭЭГ на основе пространственно-временных данных ЭЭГ», Архивировано 11 февраля 2017 г. в Wayback Machine Medical & Biological Engineering & Computing, т. 46, № 8, стр. 767-777, август 2008 г.
  22. ^ S. Tu, QS Cheng, Y. Zhang, JW Bandler и NK Nikolova, «Оптимизация пространственного картирования антенн мобильных телефонов с использованием моделей с тонкими проводами», IEEE Trans. Antennas Propag., т. 61, № 7, стр. 3797-3807, июль 2013 г.]
  23. ^ Н. Фридрих, «Космическое картирование опережает электромагнитную оптимизацию в конструкции антенн мобильных телефонов», Архивировано 27 сентября 2013 г. на Wayback Machine Microwaves&rf, 30 августа 2013 г.
  24. ^ Хуан К. Сервантес-Гонсалес, Х. Э. Райас-Санчес, К. А. Лопес, Х. Р. Камачо-Перес, З. Брито-Брито и Х. Л. Чавес-Уртадо, «Оптимизация пространственного картирования антенн мобильных телефонов с учетом электромагнитных эффектов компонентов мобильного телефона и человеческого тела», Int. J. RF and Microwave CAE, т. 26, № 2, стр. 121–128, февраль 2016 г.
  25. ^ Хани Л. Абдель-Малек, Абдель-карим СО Хассан, Эззелдин А. Солиман и Самех А. Дакроури, «Эллипсоидальный метод центрирования проектирования СВЧ-схем с использованием интерполирующих суррогатов пространственного отображения», IEEE Trans. Microwave Theory Tech., т. 54, № 10, октябрь 2006 г.
  26. ^ Р. Хлисса, С. Вивье, Л. А. Оспина Варгас и Г. Фридрих, «Применение метода отображения выходного пространства для быстрой оптимизации с использованием мультифизического моделирования».
  27. ^ М. Хинтермюллер и Л. Н. Висенте, "Пространственное отображение для оптимального управления уравнениями с частными производными". Архивировано 16 июля 2016 г. на Wayback Machine
  28. ^ L. Encica, J. Makarovic, EA Lomonova и AJA Vandenput, «Оптимизация пространственного отображения цилиндрического звукового катушечного привода» [ неактивная ссылка ] , IEEE Trans. Ind. Appl., т. 42, № 6, стр. 1437-1444, 2006.
  29. ^ G. Crevecoeur, L. Dupre, L. Vandenbossche и R. Van de Walle, «Реконструкция локальных магнитных свойств стальных листов методами игольчатого зонда с использованием методов пространственного картирования», Архивировано 08.08.2017 в журнале Wayback Machine Journal of Applied Physics, т. 99, № 08H905, 2006.
  30. ^ O. Lass, C. Posch, G. Scharrer и S. Volkwein, «Методы пространственного отображения для задачи структурной оптимизации, управляемой уравнением p-Лапласа». Архивировано 30 января 2022 г. в Wayback Machine , Методы оптимизации и программное обеспечение, 26:4-5, стр. 617-642, 2011.
  31. ^ MA Ismail, D. Smith, A. Panariello, Y. Wang и M. Yu, «Проектирование крупномасштабных диэлектрических резонаторных фильтров и мультиплексоров с использованием электромагнитного излучения методом пространственного картирования», Архивировано 24 августа 2007 г. в Wayback Machine IEEE Trans. Microwave Theory Tech., т. 52, № 1, стр. 386-392, январь 2004 г.
  32. ^ J. Ossorio, JC Melgarejo, VE Boria, M. Guglielmi и JW Bandler, «О выравнивании пространств моделирования с низкой и высокой точностью для проектирования волноводных фильтров СВЧ», Архивировано 21 сентября 2019 г. в Wayback Machine IEEE Trans. Microwave Theory Tech., т. 66, № 12, стр. 5183–5196, декабрь 2018 г.
  33. ^ Q. Zhang, JW Bandler и C. Caloz , «Проектирование дисперсионных структур задержки (DDS), образованных связанными C-секциями с использованием предыскажения с пространственным отображением», Архивировано 21 сентября 2019 г. в Wayback Machine IEEE Trans. Microwave Theory Tech., т. 61, № 12, стр. 4040–4051, декабрь 2013 г.
  34. ^ К. Бут и Дж. Бэндлер, «Пространственное картирование для кодированного магнетизма: методы оптимизации для высокоточных спецификаций многодоменного проектирования», Архивировано 13 сентября 2021 г. в журнале Wayback Machine IEEE Power Electronics Magazine, т. 7, № 2, стр. 47–52, июнь 2020 г.
  35. ^ K. Booth, H. Subramanyan, J. Liu и SM Lukic, «Параллельные структуры для надежной оптимизации среднечастотных трансформаторов», Архивировано 13 сентября 2021 г. в Wayback Machine IEEE J. Emerging and Selected Topics in Power Electronics, т. 9, № 4, стр. 5097–5112, август 2021 г.
  36. ^ JE Rayas-Sánchez, FE Rangel-Patiño, B. Mercado-Casillas, F. Leal-Romo и JL Chávez-Hurtado, «Методы машинного обучения и подходы к картографированию пространства для повышения целостности сигнала и мощности в высокоскоростных каналах связи и сетях подачи питания», Архивировано 14 сентября 2021 г. на 11-м латиноамериканском симпозиуме Wayback Machine 2020 IEEE по схемам и системам (LASCAS), февраль 2020 г.
  37. ^ Ф. Педерсен, П. Вайцманн и С. Свендсен, «Моделирование термически активных строительных компонентов с использованием пространственного картирования», Труды 7-го симпозиума по строительной физике в странах Северной Европы, т. 1, стр. 896-903. Исландский институт строительных исследований, 2005.