WikiDer > Картирование космоса

Space mapping

В космическое отображение методология моделирования и оптимизации проектирования инженерные системы был впервые обнаружен Джон Бэндлер в 1993 году. Он использует соответствующие существующие знания для ускорения создания и проектирования моделей. оптимизация системы. Знания обновляются новой проверочной информацией из системы, когда она доступна.

Концепция

Методология космического картирования использует «квазиглобальную» формулировку, которая разумно связывает сопутствующие «грубые» (идеальные или низкокачественные) и «тонкие» (практические или высокоточные) модели различной сложности. В инженерном проектировании картографирование пространства сопоставляет очень быструю грубую модель с дорогой в вычислении 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 картирование пространства).

Методология

В основе процесса лежит пара моделей: одна очень точная, но слишком дорогая для непосредственного использования с обычной процедурой оптимизации, а другая значительно менее затратная и, соответственно, менее точная. Последнюю (быструю модель) обычно называют «грубой» моделью (грубое пространство). Первую (медленную) обычно называют «хорошей» моделью. Пространство проверки («реальность») представляет собой прекрасную модель, например, физическую модель высокой точности. Пространство оптимизации, в котором выполняется обычная оптимизация, включает грубую модель (или суррогатная модель), например, физика низкой точности или модель «знания». На этапе оптимизации проектирования пространственного отображения есть этап прогнозирования или «выполнения», на котором результаты оптимизированной «сопоставленной грубой модели» (обновленный суррогат) назначаются точной модели для проверки. После процесса проверки, если проектные спецификации не удовлетворены, соответствующие данные передаются в область оптимизации ("Обратная связь"), где грубая модель или суррогат с расширенным отображением обновляется (улучшается, перестраивается с точной моделью) посредством итеративного процесса оптимизации, называемого" извлечением параметров ". Сама формулировка отображения включает в себя" интуицию ", часть так называемой инженером «почувствовать» проблему.[1] В частности, процесс агрессивного пространственного картирования (ASM) отображает ключевые характеристики познания (экспертный подход к проблеме) и часто иллюстрируется простыми когнитивными терминами.

Разработка

Следующий Джон Бэндлерконцепция в 1993 году,[1][2] алгоритмы использовали обновления Бройдена (агрессивное картирование пространства),[3] регионы доверия,[4] и искусственные нейронные сети.[5] Новые разработки включают неявное отображение пространства,[6] в котором мы позволяем заранее заданным параметрам, не используемым в процессе оптимизации, изменяться в грубой модели, и отображении выходного пространства, где преобразование применяется к отклику модели. В статье рассматривается состояние дел после первых десяти лет разработки и внедрения.[7] Настройка карты пространства[8] использует так называемую модель настройки, построенную инвазивно на основе точной модели, а также процесс калибровки, который переводит настройку параметров оптимизированной модели настройки в соответствующие обновления проектных переменных. Концепция космического картирования была расширена до нейронного космического картирования для большой сигнал статистическое моделирование из нелинейный микроволновая печь устройств.[9][10] Картографирование пространства поддерживается теорией звуковой конвергенции и связано с подходом исправления дефектов.[11]

Современный обзор 2016 года посвящен агрессивному картографированию пространства.[12] Он охватывает два десятилетия разработки и инженерных приложений.

Методология космического картирования также может использоваться для решения обратные задачи. Проверенные методы включают алгоритм линейного обратного пространственного отображения (LISM),[13] а также метод Space Mapping with Inverse Difference (SM-ID).[14]

Категория

Оптимизация пространственного картирования относится к классу методов оптимизации на основе суррогатов,[15] то есть методы оптимизации, основанные на суррогатная модель.

Приложения

Техника космического картирования применялась в различных дисциплинах, включая микроволновое и электромагнитный проектирование, гражданское и механическое применение, аэрокосмическая техника, и биомедицинские исследования. Некоторые примеры:

Симуляторы

В процессах оптимизации и моделирования космических карт могут быть задействованы различные тренажеры.

Конференции

Три международных семинара были посвящены искусству, науке и технологиям космической картографии.

  • Первый международный семинар по суррогатному моделированию и картированию пространства для инженерной оптимизации (Люнгби, Дания, ноябрь 2000 г.)
  • Второй международный семинар по суррогатному моделированию и картированию пространства для инженерной оптимизации (Люнгби, Дания, ноябрь 2006 г.)
  • Третий международный семинар по суррогатному моделированию и картированию пространства для инженерной оптимизации (Рейкьявик, Исландия, август 2012 г.)

Терминология

Существует широкий спектр терминологии, связанной с картографированием пространства: идеальная модель, грубая модель, грубое пространство, точная модель, сопутствующая модель, дешевая модель, дорогая модель, суррогатная модель, модель с низкой точностью (разрешением), модель высокой точности (разрешения), эмпирическая модель, упрощенная физическая модель, модель на основе физики, квазиглобальная модель, физически выразительная модель, тестируемое устройство, модель на основе электромагнетизма, симуляция модель, вычислительная модель, настраиваемая модель, калибровочная модель, суррогатная модель, обновление суррогата, сопоставленная грубая модель, суррогатная оптимизация, извлечение параметров, целевой отклик, пространство оптимизации, пространство проверки, отображение нейропространства, отображение неявного пространства, отображение выходного пространства, порт настройка, предыскажение (проектных спецификаций), отображение коллектора, исправление дефектов, управление моделями, модели мульти-верности, переменная точность / переменная сложность, многосеточный метод, грубая сетка, мелкая сетка, управляемое суррогатом, управляемое имитацией, управляемое моделью, моделирование на основе элементов.

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ а б J.W. Бэндлер, "Вы когда-нибудь задумывались о таинственном" чувстве "инженера к проблеме?" Канадский обзор IEEE, нет. 70, стр. 50-60, лето 2013 г. Перепечатано в журнале IEEE Microwave Magazine, т. 19, нет. 2, стр.112-122, март / апрель. 2018.
  2. ^ J.W. Бэндлер, Р. Biernacki, S.H. Чен, П.А. Гробельный, Р.Х. Хеммерс, «Техника космического картографирования для электромагнитной оптимизации», IEEE Trans. Теория СВЧ, т. 42, нет. 12, pp. 2536-2544, декабрь 1994 г.
  3. ^ J.W. Бэндлер, Р. Biernacki, S.H. Чен, Р.Х. Хеммерс и К. Мадсен,«Электромагнитная оптимизация с использованием агрессивных космических карт», IEEE Trans. Теория СВЧ, т. 43, нет. 12, pp. 2874-2882, декабрь 1995 г.
  4. ^ M.H. Бакр, Дж. Бэндлер, Р. Biernacki, S.H. Чен и К. Мадсен, «Алгоритм агрессивного картирования доверительной области для электромагнитной оптимизации» IEEE Trans. Теория СВЧ, т. 46, нет. 12, pp. 2412-2425, декабрь 1998 г.
  5. ^ M.H. Бакр, Дж. Bandler, M.A. Ismail, J.E. Rayas-Sánchez и Q.J. Чжан, «Картирование нейронного пространства. ЭМ оптимизация СВЧ-структур». IEEE MTT-S Int. Микроволновая печь. Дайджест (Бостон, Массачусетс, 2000), стр. 879-882.
  6. ^ J.W. Бэндлер, Q.S. Ченг, Н.К. Николова и М.А.Исмаил, «Неявная оптимизация отображения пространства с использованием заранее заданных параметров», IEEE Trans. Теория СВЧ, т. 52, нет. 1, стр. 378-385, январь 2004 г.
  7. ^ J.W. Бэндлер, К. Ченг, С.А. Дакрури, А.С. Мохамед, М. Бакр, К. Мадсен и Дж. Сондергаард, «Картирование космоса: современное состояние», IEEE Trans. Теория СВЧ, т. 52, нет. 1, стр. 337-361, январь 2004 г.
  8. ^ С. Козил, Дж. Менг, Дж. У. Бэндлер, М. Бакр, К.С. Ченг, «Ускоренная оптимизация СВЧ-конструкции с картированием пространства настройки», IEEE Trans. Теория СВЧ, т. 57, нет. 2, стр. 383-394, февраль 2009 г.
  9. ^ Л. Чжан, Дж. Сюй, M.C.E. Ягуб, Р. Дин и К.Дж. Чжан, «Эффективная аналитическая формулировка и анализ чувствительности картирования нейропространства для нелинейного моделирования микроволновых устройств», IEEE Trans. Теория СВЧ, т. 53, нет. 9, pp. 2752-2767, сентябрь 2005 г.
  10. ^ Л. Чжан, К.Дж. Чжан и Дж. Вуд, «Метод статистического картирования нейропространства для моделирования нелинейных устройств с большими сигналами», IEEE Trans. Теория СВЧ, т. 56, нет. 11, pp. 2453-2467, ноябрь 2008 г.
  11. ^ Д. Эчеверриа, П.В. Хемкер, «Космическое картографирование и исправление дефектов» Вычислительные методы в прикладной математике, т. 5, no, 2, pp. 107-136, январь 2005 г.
  12. ^ Х. Э. Райас-Санчес,«Сила в простоте с помощью ASM: отслеживание агрессивного алгоритма космического картирования на протяжении двух десятилетий разработки и инженерных приложений», IEEE Microwave Magazine, vol. 17, нет. 4, стр. 64-76, апрель 2016 г.
  13. ^ Х. Э. Райас-Санчес, Ф. Лара-Рохо и Э. Мартанес-Герреро,«Алгоритм линейного обратного отображения пространства (LISM) для проектирования линейных и нелинейных ВЧ- и СВЧ-схем», IEEE Trans. Теория СВЧ, т. 53, нет. 3. С. 960-968 2005.
  14. ^ М. Чимсек и Н. Серап Ченгёр «Решение обратных задач путем отображения пространства с помощью метода обратной разности», Математика в промышленности, т. 14, 2010, стр 453-460.
  15. ^ А.Дж. Букер, Дж. Э. Деннис-младший, П. Д. Франк, Д. Серафини, В. Торцон и М. В. Троссет,«Строгая структура для оптимизации дорогостоящих функций суррогатами», Структурная оптимизация, т. 17, нет. 1, стр. 1-13, февраль 1999 г.
  16. ^ Т.Д. Робинсон, М.С. Элдред, К. Уиллкокс и Р. Хаймс, «Оптимизация на основе суррогатов с использованием моделей множественности с переменной параметризацией и скорректированным отображением пространства», Журнал AIAA, т. 46, нет. 11 ноября 2008 г.
  17. ^ М. Редхе и Л. Нильссон, «Оптимизация нового Saab 9-3, подверженного ударной нагрузке, с использованием метода космической картографии», Структурная и междисциплинарная оптимизация, т. 27, нет. 5, стр. 411-420, июль 2004 г.
  18. ^ Т. Янссон, Л. Нильссон и М. Редхе, «Использование суррогатных моделей и поверхностей отклика в оптимизации конструкции - с приложением к проектированию ударопрочности и формованию листового металла», Структурная и междисциплинарная оптимизация, т. 25, № 2, стр 129-140, июль 2003 г.
  19. ^ Г. Кревекёр, Х. Халлез, П. Ван Хезе, Я. Д'Асселер, Л. Дюпре и Р. Ван де Валле,«Анализ источников ЭЭГ с использованием методов космического картирования», Журнал вычислительной и прикладной математики, вып. 215, нет. 2, стр. 339-347, май 2008 г.
  20. ^ Г. Кревекёр, Х. Халлез, П. Ван Хезе, Я. Д'Асселер, Л. Дюпре и Р. Ван де Валле,«Гибридный алгоритм решения обратной задачи ЭЭГ по пространственно-временным данным ЭЭГ», Медицинская и биологическая инженерия и вычисления, т. 46, нет. 8, pp. 767-777, август 2008 г.
  21. ^ С. Ту, К.С. Cheng, Y. Zhang, J.W. Бэндлер, Н.К. Николова, «Оптимизация космического картографирования мобильных антенн с использованием моделей с тонкими проводами», IEEE Trans. Антенны Propag., Vol. 61, нет. 7, pp. 3797-3807, июль 2013 г.]
  22. ^ Н. Фридрих, «Космическое картирование опережает ЭМ оптимизацию в конструкции телефонной антенны» microwaves & rf, 30 августа 2013 г.
  23. ^ Хуан С. Сервантес-Гонсалес, Х. Э. Райас-Санчес, К. А. Лопес, Х. Р. Камачо-Перес, З. Брито-Брито и Х. Л. Чавес-Уртадо,«Оптимизация космического картирования антенн мобильных телефонов с учетом электромагнитных воздействий компонентов мобильного телефона и человеческого тела», Int. J. RF and Microwave CAE, vol. 26, вып. 2, стр. 121-128, февраль 2016 г.
  24. ^ Хани Л. Абдель-Малек, Абдель-Карим С.О. Хасан, Эззельдин А. Солиман и Самех А. Дакрури, "Эллипсоидальная техника для проектирования центрирования микроволновых цепей с использованием интерполяционных суррогатов при отображении пространства", IEEE Trans. Теория СВЧ, т. 54, нет. 10 октября 2006 г.
  25. ^ Р. Хлисса, С. Вивье, Л.А. Оспина Варгас и Г. Фридрих, «Применение метода отображения выходного пространства для быстрой оптимизации с использованием мультифизического моделирования».
  26. ^ М. Хинтермюллер, Л. Висенте, "Отображение пространства для оптимального управления уравнениями с частными производными".
  27. ^ L. Encica, J. Makarovic, E.A. Ломонова, А.Дж.А. Ванденпут, «Оптимизация отображения пространства цилиндрической звуковой катушки», IEEE Trans. Ind. Appl., Vol. 42, нет. 6, стр. 1437-1444, 2006.
  28. ^ Г. Кревекёр, Л. Дюпре, Л. Ванденбосше и Р. Ван де Валль, «Реконструкция локальных магнитных свойств стальных листов методами игольчатого зонда с использованием методов космического картографирования», Журнал прикладной физики, т. 99, нет. 08H905, 2006 г.
  29. ^ О. Ласс, К. Пош, Г. Шаррер и С. Фольквейн, «Методы отображения пространства для задачи структурной оптимизации, управляемой уравнением p-Лапласа», Методы оптимизации и программное обеспечение, 26: 4-5, стр. 617-642, 2011.
  30. ^ М.А. Исмаил, Д. Смит, А. Панариелло, Ю. Ван и М. Ю., «Разработка на основе ЭМ крупномасштабных диэлектрических резонаторных фильтров и мультиплексоров с помощью космического картографирования», IEEE Trans. Теория СВЧ, т. 52, нет. 1, стр. 386-392, январь 2004 г.
  31. ^ J. Ossorio, J.C. Melgarejo, V.E. Боря, М. Гульельми и Дж. У. Бэндлер, «О согласовании пространств моделирования с низкой и высокой точностью воспроизведения для проектирования волноводных микроволновых фильтров», IEEE Trans. Теория СВЧ, т. 66, нет. 12, pp. 5183-5196, декабрь 2018 г.
  32. ^ Q. Zhang, J.W. Бэндлер и К. Калоз, «Разработка структур с дисперсионной задержкой (DDS), образованных связанными C-секциями с использованием предыскажений с пространственным отображением», IEEE Trans. Теория СВЧ, т. 61, нет. 12, pp. 4040-4051, декабрь 2013 г.