Safe optimization with grey-box information: Application to composites autoclave processing improvement on the fly
Notice bibliographique
Résumé
In the manufacture of aerospace-grade composites in the autoclave, the curing process plays a crucial role as it directly governs the quality of the final parts. Maintaining the part’s thermal history, namely, thermal lag and exotherm, under predetermined thresholds as well as achieving a uniform degree of cure throughout the material thickness can result in the desired product quality. Currently, for many such manufacturing applications, the optimization of the curing process (often conducted via trial-and-error) is highly expensive and time-consuming and occasionally leads to failed products. In order to address this problem, in this paper, a Safe Optimization approach is proposed. The suggested framework allows for the on-the-fly optimization of curing process configurations while avoiding interruptions typically encountered during trials. In other words, the proposed algorithm is capable of consistently yielding “pass” products as it navigates toward the optimal configuration. In particular, we introduce a hybrid optimization framework that combines a genetic algorithm, namely NSGA-II, using inexpressive stimulation (white-box) data for finding a safe initial starting point and then, the (black-box) safe logarithmic barrier method for enhancing the product quality presumably using experimental data on-the-fly. Herein, however, as proof of concept, we employ synthetic data throughout the framework in a case study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».