Constrained Bayesian Optimization for Automatic Underwater Vehicle Hull Design

要約

自動水中ビークル船体 設計の最適化は、特定の要件で最適化された特性を持つ UUV 船体を生成するための複雑なエンジニアリング プロセスです。
第 1 に、関連する計算的に複雑なエンジニアリング シミュレーション ツールの統合が含まれます。
次に、サンプルの効率的な最適化フレームワークを統合ツールチェーンと統合する必要があります。
そのために、FreeCAD という CAD ツールと CFD ツール openFoam を統合して設計を自動評価しました。
最適化には、ベイジアン最適化 (BO) を選択しました。これは、時間のかかる高価な工学シミュレーションを最適化するために開発されたよく知られた手法であり、ハイパーパラメーター調整や実験計画など、さまざまな問題で非常にサンプル効率が高いことが証明されています。
最適化プロセス中に、最適化プロセスに統合された制約として実行不可能な設計を処理できます。
ドメイン固有のツールチェーンと AI ベースの最適化を統合することで、水中ビークル船体設計の自動設計最適化を実行しました。
経験的評価のために、実際の水中ビークル設計の 2 つの異なるユース ケースを使用して、ツールの実行を検証しました。

要約(オリジナル)

Automatic underwater vehicle hull Design optimization is a complex engineering process for generating a UUV hull with optimized properties on a given requirement. First, it involves the integration of involved computationally complex engineering simulation tools. Second, it needs integration of a sample efficient optimization framework with the integrated toolchain. To this end, we integrated the CAD tool called FreeCAD with CFD tool openFoam for automatic design evaluation. For optimization, we chose Bayesian optimization (BO), which is a well-known technique developed for optimizing time-consuming expensive engineering simulations and has proven to be very sample efficient in a variety of problems, including hyper-parameter tuning and experimental design. During the optimization process, we can handle infeasible design as constraints integrated into the optimization process. By integrating domain-specific toolchain with AI-based optimization, we executed the automatic design optimization of underwater vehicle hull design. For empirical evaluation, we took two different use cases of real-world underwater vehicle design to validate the execution of our tool.

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