Although optimization by sequentially refining metamodels is known to be computationally very efficient, the metamodel that can be used for this purpose is limited to Kriging method due to the difficulties related with sample points selections. The present study suggests a novel method for sequentially refining metamodels using Pareto Frontiers, which can be used independent of the type of metamodels. It is shown from the examples that the present method yields more accurate metamodels compared with full-factorial optimization and also guarantees global optimum irrespective of the initial conditions. Finally, in order to prove the generality of the present method, it is applied to a 2D transonic airfoil optimization problem, and the successful design results are obtained.
In the view of robust design optimization, RAE2822 airfoil was designed to achieve not only the maximum lift-to-drag ratio but also insensitivity of that. While the RAE2822 is flying at the cruise speed, Mach variation is considered as the operational uncertainty. In order to explore the design space, metamodels were introduced instead of consecutively computing the gradient. Also a metamodel was used to represent the sigma space. Using the metamodel, an optimum value was searched in the view of global optimization.
In preliminary design phase, the wing geometry of the civil aircraft was determined using the empirical equation and historical data. To make wing geometry more aerodynamically efficient, an aerodynamic shape optimization was conducted. For this purpose the parametric modeling, high fidelity CFD analysis and metamodel-based optimal design technique were adopted. The parametric modeling got the design process to achieve the improvement by generating the configuration outputs easily for the major design variables. The optimal design equations were formularized as the type of the multi-objective functions considering low/high speed and lift/drag coefficient. The optimal solution was explored with the help of the kriging metamodel and the desirability function, therefore the optimal wing planform was sought to be excellent at both low and high speed region. Additionally the optimal wing planform was validated that it was excellent not only at the specific AOA, but also all over the range of AOA.
Sequential sampling approaches of a metamodel that sampling points are updated sequentially become a significant consideration in metamodeling technique. Sequential sampling design is more effective than classical space filling design of all-at-once sampling because sequential sampling design is to add new sampling points by means of distance between sampling points or precdiction error obtained from metamodel. However, though the extremum points can strongly reflect the behaviors of responses, the existing sequential sampling designs are inefficient to approximate extremum points of original model. In this research, new sequential sampling approach using the sensitivity of Kriging model is proposed, so that new approach reflects the behaviors of response sequentially. Various sequential sampling designs are reviewed and the performances of the proposed approach are compared with those of existing sequential sampling approaches by using mean squared error. The accuracy of the proposed approach is investigated against optimization results of test problems so that superiority of the sensitivity approach is verified.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제37권8호
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pp.893-904
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2013
NSGA-II와 함께 크리깅 메타모델기반 다목적최적설계 전략을 3차원 CFD 시뮬레이션을 통해 액셜 피스톤 펌프의 밸브 플레이트 형상을 최적화하는데 적용하였다. 펌프의 압력 변동을 저감하고 수력 효율을 최대화하기 위한 최적설계 과정은 두 단계, 즉 (1) 밸브 플레이트 상의 6개 형상 설계 변수를 선정하고 각 설계변수의 변화에 따른 CFD 해석을 수행하며, (2) CFD 데이터를 이용한 NSGA-II에 기반한 다목적최적설계 접근방식으로 최소 맥동 압력과 펌프 효율 설계에 대해 파레토 프론트를 평가하는 것으로 구성된다. 이들 결과로부터 최소 맥동 압력을 가지며 액셜 피스톤 펌프의 목표 효율에 도달하는 최적 절충해를 선택할 수 있었다.
Efficient Global Optimization (EGO) method is a global optimization technique which can select the next sample point automatically by infill sampling criteria (ISC) and search for the global minimum with less samples than what the conventional global optimization method needs. ISC function consists of the predictor and mean square error (MSE) provided from the kriging model which is a stochastic metamodel. Also the constrained EGO method can minimize the objective function dealing with the constraints under EGO concept. In this study the constrained EGO method applied to the RAE2822 airfoil shape design formulated with the constraint. But the noisy CFD data caused the kriging model to fail to depict the true function. The distorted kriging model would make the EGO deviate from the correct search. This distortion of kriging model can be handled with the interpolation(p=free) kriging model. With the interpolation(p=free) kriging model, however, the search of EGO solution was stalled in the narrow feasible region without the chance to update the objective and constraint functions. Then the accuracy of EGO solution was not good enough. So the three-step search method was proposed to obtain the accurate global minimum as well as prevent from the distortion of kriging model for the noisy constrained CFD problem.
본 논문에서는 메타모델을 이용한 복합재 구조물의 지적화가 수행되었다. 일반적으로 복합재 구조물에서 시간이 오래 걸리는 해석의 결과를 최적화하고자 할 때 전체 최적화에 많은 시간이 든다. 따라서 이와 같은 구조물 해석을 메타 모델로 치환해 보았다. 본 연구에서는 RSM, kriging과 같은 메타모델을 사용하였다. 복합재 평판의 최종 파손 강도 해석을 메타모델을 이용해 근사화하였다 최종 파손 강도를 최대화하는 최적화를 유전자 알고리즘과 메타로델을 이용해 수행하였다.
본 논문은 Kringing 근사모델이 제공하는 확률정보를 이용하여 순차적으로 전역 최적해를 찾는 내용을 담고 있다. 적응 전역 최적화란 소수의 실험 점으로 구성한 근사모델의 예측 값과 불확실성을 고려하여 다음 실험 점을 찾고, 이를 이용하여 근사모델을 개선함으로써 순차적으로 해를 찾는 방식이다. 본 연구에서는 근사모델에서 도출한 기대값을 이용하여 개선시킬 필요가 없는 구속함수나 목적함수를 식별함으로써 계산효율을 증대시키는 기법을 제안한다. 다음 단계의 후보 실험점이 유용영역의 비활성일 가능성이 있을 경우 또는 목적함수를 개선시킬 가능성이 희박할 경우, 이 점은 근사함수를 개선하는 데 사용하지 않았다. 본 기법을 비선형성이 강한 시험문제에 적용한 결과, 제안하는 기법이 정밀도는 보장하면서 계산 효율을 증대시키는 것을 확인할 수 있었다.
In the recent past, genetic algorithm (GA) and evolutionary optimization scheme have become increasingly popular for the design of electromagnetic (EM) devices. However, the conventional GA suffers from computational drawback and parameter dependency when applied to a computationally expensive problem, such as practical EM optimization design. To overcome these issues, a hybrid optimization scheme using GA in conjunction with Kriging is proposed. The algorithm is validated by using two mathematical problems and by optimizing rotor structure of interior permanent magnet synchronous machine.
Weight reduction for an automobile component has been sought to achieve fuel efficiency and energy conservation. In response to this trend, a new disc-brake called the circumferential friction disc-brake is suggested. This paper compares the mechanical performances of a conventional disc-brake and a suggested disc-brake, under the dynamic braking condition. The thermoelastic instability is considered to simulate the test condition. Furthermore, the metamodel using kriging interpolation method is introduced to obtain the optimum design of a suggested circumferential friction disc-brake. The design results obtained by the kriging method are compared with those obtained by the ANSYS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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