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Enregistrement W7033734338

A relative adequacy framework for multi-model management in single- and multidisciplinary design optimization

2020· dissertation· en· W7033734338 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2020
Typedissertation
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueAcademic Publishing and Open Access
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultidisciplinary design optimizationMultidisciplinary approachScalabilityRange (aeronautics)Optimization problemReduction (mathematics)FidelityMulti-objective optimizationEngineering optimization
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a novel multi-model management method for numerical design optimization.The goal is to determine whether any of the analysis models associated with lower computational cost (that are typically expected to have inferior predictive capability relative to models associated with higher computational cost) can be used in certain areas of the design space as the latter is being explored during the optimization process.The framework quantifies and utilizes relative errors among available models regardless of their expected fidelity to enhance the predictive capability of inexpensive models and reduce the use of expensive ones.We implement our strategy by means of a trust-region management framework that utilizes the mesh adaptive direct search derivative-free optimization algorithm.We first present the methodology for single-disciplinary design optimization problems and demonstrate it using a cantilevered flexible beam example.Results show significant reduction in the computational cost of the optimization process.We also investigate the scalability of the proposed method using an airfoil shape optimization problem.We then proceed to extend our method to solve multidisciplinary design optimization problems with particular emphasis on strongly-coupled fluid-structure interaction.We illustrate that interactions can have a significant impact on multi-model management as models that could have been selected in a single-disciplinary analysis environment can be inadequate in a multidisciplinary analysis context.We implement our method for two multidisciplinary design optimization architectures: the monolithic multidisciplinary feasible formulation (also known as all-at-once) and a penalty-based distributed interdisciplinary feasible formulation.Finally, we extend the method to allow the consideration of time-dependent multidisciplinary design optimization problems.The algorithms are modified to automate the search for adequate modeling parameters during the time-dependent multidisciplinary analysis.We demonstrate the proposed time-invariant and time-dependent multidisciplinary design optimization methods by means of three problems: a flexible plate fluid-structure interaction problem, a flexible beam fluid-structure interaction problem, and a transonic fan flow problem.Results show that both methods are accurate and efficient and result in significant cost savings, especially in the presence of strongly-coupled disciplines.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,411
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,005
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,162
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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