আমি কীভাবে কোনও শারীরিক বস্তুর নকশাকে অনুকূলকরণের প্রক্রিয়াটি স্বয়ংক্রিয় করতে পারি?


9

আমি একটি ট্যাঙ্কে একটি প্রবাহ বিতরণকারীকে অনুকূলকরণের চেষ্টা করছি যে কোনও ক্রস-সেকশন জুড়ে বেগ এবং তাপমাত্রা বিতরণ তুলনামূলকভাবে অভিন্ন। আমি অনেকগুলি পরামিতি সর্বাধিক ক্রস-বিভাগীয় ইউনিফর্মের সাথে সামঞ্জস্য করতে পারি, যেমন ইনলেট পাইপের সংখ্যা, তাদের অবস্থান, ওরিয়েন্টেশন এবং দিকনির্দেশ। আমি জানি যে আমি বিভিন্ন পৃথক জ্যামিতি তৈরি করতে এবং প্রতিটিকে পৃথকভাবে পরীক্ষা করতে পারি, তবে এটি খুব সময়সাপেক্ষ। আমি এমন একটি প্রোগ্রাম লিখতে সক্ষম হতে চাই যা একবারে (সমান্তরালভাবে) একাধিক কেস পরীক্ষা করতে পারে এবং পূর্ববর্তী ফলাফলের উপর ভিত্তি করে পরীক্ষার জন্য অভিযোজিতভাবে জ্যামিতির একটি নতুন সেট বেছে নিতে পারে। আমি কীভাবে সেরা এটি করতে পারি?


1
পরামিতি অনুসন্ধানের অংশটি আমার কাছে সহজ অংশ। অনানুষ্ঠানিক অংশ জ্যামিতিকে পরামিতি দিচ্ছে।
জিফ অক্সবেরি

উত্তর:


4

আপনি যা করতে চান তা গ্রেডিয়েন্ট ভিত্তিক পদ্ধতি ব্যবহার করে শেপ অপ্টিমাইজেশন। এটির মূলত অর্থ হল যে আপনাকে আপনার মডেল পরামিতিগুলিতে উদ্দেশ্যমূলক ফাংশন আর্টের গ্রেডিয়েন্ট গণনা করতে হবে।

অল্প সংখ্যক প্যারামিটারের জন্য আপনি এফডি ব্যবহার করতে পারেন তবে প্রচুর পরিমাণে প্যারামিটারের জন্য আপনাকে অ্যাডমিন্ট পদ্ধতিগুলি দেখতে হবে। আপনি যদি বাণিজ্যিক কোড বা অন্য কারও কোড ব্যবহার করছেন যা স্থির সমীকরণগুলি সমাধান করতে পারে না তবে এফডি আপনার একমাত্র বিকল্প।

বেসিক বেসিক শেপ অপ্টিমাইজেশন বইগুলি দেখুন।

সম্পাদনা করুন: স্ট্রাকচারাল এফই সমস্যাগুলির জন্য আপনি চাই এবং কিম I এবং II এর বইটি পরীক্ষা করে দেখতে পারেন


কিছু পরামিতি কেবলমাত্র পূর্ণসংখ্যা ... একটি গ্রেডিয়েন্ট ভিত্তিক পদ্ধতি এখনও প্রয়োগ করতে পারে?
পল

আপনি আকৃতি অপ্টিমাইজেশান উপর কোন ভাল টিউটোরিয়াল / বই সুপারিশ করেন?
পল

সংক্ষিপ্ত / সাধারণ কোনও কিছুর জন্য আপনি এটি পড়তে পারেন: acdl.mit.edu/mdo/mdo_06/ EulerAdjoint.pdf । যেমনটি আমি এফডি-র সাথে বলেছিলাম তার তুচ্ছ হিসাবে আপনাকে কেবল গ্রেডিয়েন্ট গণনা করতে হবে (যার অর্থ আপনার সিএফডি কোডটি বহুগুণে চালাবেন, পরামিতির সংখ্যার উপর নির্ভর করে) এবং তারপরে অপ্টিমাইজেশন সম্পাদন করতে গ্রেডিয়েন্টটি ব্যবহার করুন। সাধারণত প্যারামিটারের আনুমানিক রূপান্তরিত হওয়ার আগে এটি কয়েকটি পুনরাবৃত্তি নেয়। বড় প্যারামিটারগুলির জন্য এটি ব্যয়বহুল হয়ে যায় এবং গ্রেডিয়েন্টটি গণনা করার জন্য আপনাকে স্থগিতের পদ্ধতিগুলি অবলম্বন করতে হবে।
stali

ধন্যবাদ, স্টালি পদ্ধতিগুলি স্থগিত করার জন্য এটি খুব ভাল ভূমিকা ছিল।
পল

5

যদি আপনি নিজের জ্যামিতি নির্মাণ অংশটিকে যথাযথভাবে প্যারামিটারাইজ করেন তবে এটি মিশ্রিত বিচ্ছিন্ন এবং অবিচ্ছিন্ন পরামিতিগুলির সাথে ব্ল্যাক বক্স অপ্টিমাইজেশনের সমস্যা।

ডাকোটা http://dakota.sandia.gov/ এবং NOMAD http://www.gerad.ca/NOMAD/Project/Home.html দুটি দরকারী প্যাকেজ যা আপনাকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে সেরা প্যারামিটার নির্বাচন চয়ন করতে দেয়। (ডাকোটার আরও ভাল অ্যাপ্লিকেশন সমর্থন রয়েছে, তবে সম্ভবত নোম্যাডে আরও ভাল অপ্টিমাইজার রয়েছে))

জ্যামিতি পরিবর্তনের জন্য, আপনি জ্যামিতিকে প্রভাবিত করতে চান এমন প্রতিটি নিয়ন্ত্রণের জন্য একটি পৃথক বা অবিচ্ছিন্ন পরামিতি প্রবর্তন করুন এবং নিয়ন্ত্রণ সংগ্রহ থেকে জ্যামিতির নির্মাণকে স্বয়ংক্রিয়করণ করুন। নোট করুন যে ডেরাইভেটিভ-মুক্ত পদ্ধতিগুলি উচ্চ মাত্রায় বেশ ধীর, তাই পরামিতিগুলির সংখ্যা যুক্তিসঙ্গতভাবে ছোট রাখুন।

উপরের প্যাকেজগুলির মধ্যে একটিতে স্থান অন্বেষণ শেষ করার পরে, আপনি আরও নির্ভুল অপ্টিমাইজেশন করে বিশ্লেষণটি পরিমার্জন করতে পারেন যার মধ্যে সমস্ত বিচ্ছিন্ন পরামিতি এবং সমস্ত ধ্রুবক প্যারামিটারগুলি স্থির করা হয়েছে যার জন্য আপনি কোনও বিশ্লেষণী ডেরিভেটিভ পেতে পারেন না। তবে আপনি বিশ্লেষণী ডেরিভেটিভসকে গণনা করতে পারেন এমন ধ্রুবক আকারের প্যারামিটারগুলির সংখ্যা বাড়িয়ে তুলতে পারেন, গ্রেডিয়েন্ট-ভিত্তিক অপটিমাইজার হিসাবে (যেমন আইপিওপিটি https://projects.coin-or.org/Ipopt ) দক্ষতার সাথে অনেক বড় সমস্যা পরিচালনা করতে পারে ।

আপনি যদি ডেরাইভেটিভ পেতে জানেন না তবে নির্ভরতা মসৃণ হয় তবে আপনি একটি স্বয়ংক্রিয় পার্থক্য প্রোগ্রাম ব্যবহার করতে পারেন বা আপনার অবিচ্ছিন্ন সমস্যাটি এএমপিএলে কোডিং বিবেচনা করতে পারেন, সলভার ইন্টারফেসটি ডেরাইভেটিভগুলির যত্ন নেবে।

আকৃতি অপ্টিমাইজেশনের মূল বিষয়গুলির জন্য দেখুন, উদাহরণস্বরূপ, হাফটকা, আরটি এবং গ্র্যান্ডি, আরভি, ট্র্যাক্টরাল শেপ অপ্টিমাইজেশন - একটি সমীক্ষা, ফলিত মেকানিক্স এবং ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের কম্পিউটার পদ্ধতিগুলি (১৯ 1986), ৯১-১০6। (মডেলিং সম্পর্কে বর্ণনাকে বিশ্বাস করুন; তবে তারা যে সলভারগুলি সুপারিশ করেন সেগুলি ব্যবহার করবেন না, কারণ সেই সময় থেকে অপ্টিমাইজেশান প্রযুক্তির অনেক উন্নতি হয়েছে।)


জ্যামিতির প্যারামিটারাইজ করার জন্য আমি কোন পন্থা নিতে পারি?
পল

আমার উত্তর যোগ করুন।
আর্নল্ড নিউমায়ার

@ পল: আমি কেবল আমার লেখায় একটি নির্লিপ্ত ভুল সংশোধন করেছি - জ্যামিতির পরামিতি অবশ্যই পৃথক বা অবিচ্ছিন্ন হতে পারে!
আর্নল্ড নিউমায়ার

3

যতদূর জ্যামিতিটি প্যারামিটারাইজিংয়ের প্রশ্নে রয়েছে (যেমন জেফ কোনও তুচ্ছ বিষয় উল্লেখ করেছেন) - আমি আন্তরিকভাবে ব্রেন্ডা কুলফানকে সুপারিশ করতে পারি - ইউনিভার্সাল প্যারামেট্রিক জ্যামিতি প্রতিনিধিত্ব পদ্ধতি, জে এয়ারক্রাফ্ট, খণ্ড ৪৪, নং ১,২০০৮

বর্ণিত পদ্ধতিটি এয়ারক্র্যাফ্টগুলির এয়ারোডাইনামিক অপ্টিমাইজেশনে প্রযোজ্য।


3

এছাড়াও স্পেস অপ্টিমাইজেশান স্থগিত করা হয়েছে যা সিএফডিতে মানক প্যারামেট্রিক অপ্টিমাইজেশনের চেয়ে অনেক দ্রুত বলে মনে হচ্ছে। সম্প্রতি সিএফডি সম্প্রদায়ের মধ্যে এবং বিশেষত ওপেনফৌমে এটির জনপ্রিয়তা বেড়েছে। আমরা বর্তমানে ওপেনফোমে একটি কর্মশালার আয়োজন করছি এবং আমরা এই পদ্ধতিটি সম্পর্কে প্রচুর বিমূর্ত জমা পেয়েছি। আপনি আগ্রহী হলে, চেক এই আউট, অন্যান্য তথ্যের জন্য, শুধু "সিএফডি মধ্যে adjoint স্থান আকৃতি অপ্টিমাইজেশান" google।

অতিরিক্ত তথ্য:

আপনি যদি ওপেনফোম ব্যবহার করতে পারতেন তবে একটি পাইথন ভিত্তিক গ্রন্থাগার রয়েছে যা কেবলমাত্র এ জাতীয় জিনিসগুলির জন্য ব্যবহৃত হয়, প্রচুর পরিমাণে কেসগুলি পরিচালনা করতে এবং পাইফোম নামক প্যারামিটারগুলি পরিবর্তন করতে । একটি সাধারণ জ্যামিতির জন্য, আপনি একটি জালকে একটি সাধারণ ব্লকমেশ হিসাবে সংজ্ঞায়িত করতে পারেন এবং যা যা পছন্দ করেন তার উপরে পুনরাবৃত্তি করতে পারেন। একটি সাধারণ ক্ষেত্রে, এটি পাইথনের কয়েকটি লুপ লেখার প্রশ্ন। আপনি যদি "ইনলেট" সীমানার শর্তের গতি পরিবর্তন করেন তবে স্ক্রিপ্টটি কেমন দেখাচ্ছে তা এখানে । সাধারণ জাল জ্যামিতির পরিবর্তনগুলি কোডের আরও কয়েকটি লাইন হবে ...


2

আপনার প্রয়োজন হবে:

  1. একটি অপ্টিমাইজার এবং
  2. একটি সিএফডি সরঞ্জাম যা একটি কংক্রিট ধারণার মধ্যে এমনকি বিভিন্ন ধারণার সাথে সম্পর্কিত এমনকি বিভিন্ন ডিজাইনের সাথে কাজ করতে সক্ষম (নমনীয়) যথেষ্ট।

সিএফডি সরঞ্জামের জন্য নিম্নলিখিত বৈশিষ্ট্যগুলি গুরুত্বপূর্ণ:

  • যুক্তিসঙ্গত সময় ফ্রেমে উচ্চ পরিমাণে পৃথক ডিজাইনের চিকিত্সা করার জন্য উচ্চ গণনার দক্ষতা (গতি)।
  • অনুসন্ধান / বিশ্লেষণ প্রক্রিয়াটিতে ম্যানুয়াল হস্তক্ষেপ বাদ দেওয়ার জন্য সংখ্যাগত কৌশলগুলির উচ্চ নমনীয়তা এবং সৃজনশীলতা।
  • প্রোগ্রাম্যাটিকাল জ্যামিতি হেরফের

সুতরাং আমি নিম্নলিখিত সফ্টওয়্যার সুপারিশ করতে পারেন:

  1. অন্তর্দৃষ্টি টুলকিট যা সংযুক্ত হতে পারে এমন একটি ভাল সংখ্যক অপ্টিমাইজার সরবরাহ করে
  2. উন্নত সিমুলেশন লাইব্রেরি যা অফার করে

    • উচ্চ কার্যকারিতা:

      • গ্রন্থাগারটি হার্ডওয়ারকে ত্বরান্বিত করা হয়, অর্থাত্ জিপিইউ বা এফপিজিএ হার্ডওয়্যার ব্যবহারের জন্য সক্ষম (যদি উপলভ্য থাকে) যার অর্থ সিপিইউ ভিত্তিক প্রোগ্রামের তুলনায় 10-100 গতি বাড়ানো। এছাড়াও নিয়মিত সিপিইউতে এটি সিমডের মতো উন্নত বৈশিষ্ট্যগুলি ব্যবহার করে।
      • এটি গতিশীল সংকলন পদ্ধতির উপর ভিত্তি করে যার অর্থ হল নমনীয়তার জন্য কর্মক্ষমতা ত্যাগের প্রয়োজন নেই। এটি স্ট্যান্ডার্ড সংকলন কৌশল বনাম 10 গতি পর্যন্ত গতিবেগের ফলাফল দেয়।
      • এএসএল ক্লাস্টার অবকাঠামো এবং মাল্টি-জিপিইউ কম্পিউটারে ব্যবহার করা যেতে পারে।
    • উচ্চ নমনীয়তা এবং স্নেহযোগ্যতা:

      • জাল-মুক্ত সংখ্যাসূচক কৌশল আয়তক্ষেত্রাকার গ্রিড এবং নিমজ্জিত সীমানা পন্থা উপর ভিত্তি করে। এই বৈশিষ্ট্যগুলি স্বয়ংক্রিয় নকশা অপ্টিমাইজেশন সক্ষম করে , কারণ কোনও জাল-প্রজন্মের প্রয়োজন হয় না।
      • লাইব্রেরিটি গতিশীল সংকলনের পদ্ধতির উপর ভিত্তি করে যার অর্থ হল নমনীয়তার জন্য কর্মক্ষমতা ত্যাগ করার প্রয়োজন নেই। এটি বিভিন্ন ডিজাইন / ধারণার জন্য একক সাধারণ এবং দক্ষ অ্যালগরিদম তৈরি করতে দেয়।
    • জ্যামিতিক আদিমগুলির উত্পাদন ও কারসাজি

আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.