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Real-world problems such as computational fluid dynamics simulations and finite element analyses are computationally expensive. A standard approach to mitigating the high computational expense is Surrogate-Based Optimization (SBO). Yet, due to the high-dimensionality of many simulation problems, SBO is not directly applicable or not efficient. Reducing the dimensionality of the search space is one method to overcome this limitation. In addition to the applicability of SBO, dimensionality reduction enables easier data handling and improved data and model interpretability. Regularization is considered as one state-of-the-art technique for dimensionality reduction. We propose a hybridization approach called Regularized-Surrogate-Optimization (RSO) aimed at overcoming difficulties related to high-dimensionality. It couples standard Kriging-based SBO with regularization techniques. The employed regularization methods are based on three adaptations of the least absolute shrinkage and selection operator (LASSO). In addition, tree-based methods are analyzed as an alternative variable selection method. An extensive study is performed on a set of artificial test functions and two real-world applications: the electrostatic precipitator problem and a multilayered composite design problem. Experiments reveal that RSO requires significantly less time than standard SBO to obtain comparable results. The pros and cons of the RSO approach are discussed, and recommendations for practitioners are presented.
Die Reinhaltung der Luft spielt heute mehr denn je eine wichtige Rolle. In Gesellschaft und Politik wird über Dieselfahrverbote in Innenstädten diskutiert, um die Feinstaubbelastung in den Städten zu senken. Besonders die Industrie steht vor der Aufgabe, den Partikelausstoß zu senken und Wege zu finden, um eine gesunde Luft zu wahren. Zur Abgasreinigung werden oft Filter eingesetzt. Diese weisen aber hohe Energieverluste auf. Die ständige Reinigung oder der Wechsel der Filter kostet Zeit und Geld. Daher ist neben Filtern eine der gängigsten Methoden die Abgasreinigung durch Staubabscheider. Staubabscheider funktionieren filterlos. Dadurch entfällt eine wiederkehrende Filterreinigung, beziehungsweise der regelmäßige Filtertausch. Die Technik der Staubabscheider hat ihren Ursprung in der Natur. Aus der Betrachtung von Zyklonen (in den Tropen vorkommende Wirbelstürme) wurde ein Verfahren entwickelt, um staubhaltige Fluide von den Verunreinigungen zu trennen. Die Abgasreinigung mittels Zyklon-Staubabscheider wird in vielen verschiedenen
Industrien eingesetzt, heutzutage meist als Vorabscheider. Beispiele hierfür sind die
braunkohleverarbeitende Industrie, die Gesteinsindustrie und die papier- oder holzverarbeitende Industrie, insbesondere dort, wo viel Staub oder auch größere Späne in die Luft gelangen. Auch im Alltag sind Zyklon-Staubabscheider zu finden. Hier kommen sie in beutellosen Staubsaugern oder als Vorabscheider von Staubsaugern bei der Holzverarbeitung zum Einsatz.
Die Vorgänge im Staubabscheider-Zyklon sind bereits durch mathematische Modelle beschrieben worden. Hierbei handelt es sich um Näherungen, jedoch nicht um
die exakte Abbildung der Realität, weswegen bis heute die Modelle immer wieder weiterentwickelt und verbessert werden. Eine CFD (Computional Fluid Dynamics)Simulation bringt meist die besten Ergebnisse, ist jedoch sehr aufwendig und muss für jeden Staubabscheider neu entwickelt werden. Daher wird noch immer an der Weiterentwicklung der mathematischen Modelle gearbeitet, um eine Berechnung zu optimieren, die für alle Staubabscheider gilt. Muschelknautz hat in diesem Bereich über Jahre hinweg geforscht und so eine der
wichtigsten Methoden zur Berechnung von Zyklonabscheidern entwickelt. Diese stimmt oft sehr gut mit der Realität überein. Betrachtet man jedoch die Tiefe des Tauchrohres im Zyklon, fällt auf, dass der Abscheidegrad maximal wird, wenn das Tauchrohr nicht in den Abscheideraum ragt, sondern mit dem Deckel des Zyklons abschließt. Dieses Phänomen tritt weder bei den durchgeführten CFD-Simulationen noch bei den durchgeführten Messungen am Bauteil auf. Ziel der Arbeit ist es, diese Unstimmigkeit zwischen Berechnung und Messung zu untersuchen und Gründe hierfür herauszufinden. Darum wird zunächst der Stand der Technik und das Muschelknautz’sche Modell
vorgestellt, um im Anschluss die Berechnungsmethode genauer zu untersuchen. So soll festgestellt werden, ob die Ursache der Abweichungen zur Realität bei einer Analyse der Berechnungsmethode ersichtlich wird. Beispielsweise soll überprüft werden, ob die Schlussfolgerung einer maximalen Abscheideleistung bei minimaler Tauchrohrtiefe von speziellen Faktoren abhängt. Es wird eine Reihe von Beispielrechnungen durchgeführt, mit deren Hilfe der Zusammenhang
von Abscheidegrad und Tauchrohrtiefe ersichtlich wird. Hierbei werden die Geometrieparameter des Abscheiders variiert, um deren Einfluss auf die Tauchrohrtiefe
zu untersuchen.
Verunreinigungen im Wassernetz können weite Teile der Bevölkerung unmittelbar gefährden. Gefahrenpotenziale bestehen dabei nicht nur durch mögliche kriminelle Handlungen und terroristische Anschläge. Auch Betriebsstörungen, Systemfehler und Naturkatastrophen können zu Verunreinigungen führen.
Surrogate-assisted optimization has proven to be very successful if applied to industrial problems. The use of a data-driven surrogate model of an objective function during an optimization cycle has many bene ts, such as being cheap to evaluate and further providing both information about the objective landscape and the parameter space. In preliminary work, it was researched how surrogate-assisted optimization can help to optimize the structure of a neural network (NN) controller. In this work, we will focus on how surrogates can help to improve the direct learning process of a transparent feed-forward neural network controller. As an initial case study we will consider a manageable real-world control task: the elevator supervisory group problem (ESGC) using a simplified simulation model. We use this model as a benchmark which should indicate the applicability and performance of surrogate-assisted optimization to this kind of tasks. While the optimization process itself is in this case not onsidered expensive, the results show that surrogate-assisted optimization is capable of outperforming metaheuristic optimization methods for a low number of evaluations. Further the surrogate can be used for signi cance analysis of the inputs and weighted connections to further exploit problem information.
Faserverbundwerkstoffe (FVW) und Composites haben in der Luft- und Raumfahrtindustrie, im Automobilbau, beim Bau von Windenergieanlagen und in vielen weiteren zukunftsträchtigen Branchen eine große Bedeutung. Maßnahmen, die ein Erkennen von Schädigungen simultan zur Entstehung ermöglichen und Restbetriebszeiten prognostizieren können, sind geeignet, die Lebensdauer von FVW-Konstruktionen zu erhöhen. Darüber hinaus ist eine zustandsorientierte und somit kosteneffektive Wartung dieser Bauteile möglich.
Sowohl die Prognose, als auch die Detektion von Schäden würde den ressourcenschonenden Einsatz dieser Werkstoff-gruppe ermöglichen. Das sogenannte Structural Health Monitoring (SHM) bezeichnet in diesem Zusammenhang eine Methode, die es ermöglicht, kontinuierlich Anhalts-punkte über die Funktionsfähigkeit von Bauteilen und Konstruktionen zu erhalten.
Dieser Artikel beschreibt die Planung, Durchführung und Analyse von SHM-Experimenten. Das Hauptziel bestand in der Planung von Experimenten zur Gewinnung von Messdaten mittels piezoelektrischen Elementen auf Versuchstafeln, bei denen bewusst trukturbeschädigungen eingebracht wurden. Statistische Auswertungsmethoden sollen auf ihre Eignung getestet werden, Rückschlüsse aus den experimentell gewonnenen Daten auf die Art der Strukturbeschädigungen zu ziehen.
This report presents a practical approach to stacked generalization in surrogate model based optimization. It exemplifies the integration of stacking methods into the surrogate model building process. First, a brief overview of the current state in surrogate model based opti- mization is presented. Stacked generalization is introduced as a promising ensemble surrogate modeling approach. Then two examples (the first is based on a real world application and the second on a set of artificial test functions) are presented. These examples clearly illustrate two properties of stacked generalization: (i) combining information from two poor performing models can result in a good performing model and (ii) even if the ensemble contains a good performing model, combining its information with information from poor performing models results in a relatively small performance decrease only.
When designing or developing optimization algorithms, test functions are crucial to evaluate
performance. Often, test functions are not sufficiently difficult, diverse, flexible or relevant to real-world
applications. Previously,
test functions with real-world relevance were generated by training a machine learning model based on
real-world data. The model estimation is used as a test function.
We propose a more principled approach using simulation instead of estimation.
Thus, relevant and varied test functions
are created which represent the behavior of real-world fitness landscapes.
Importantly, estimation can lead to excessively smooth test functions
while simulation may avoid this pitfall. Moreover, the simulation
can be conditioned by the data, so that the simulation reproduces the training data
but features diverse behavior in unobserved regions of the search space.
The proposed test function generator is illustrated with an intuitive, one-dimensional
example. To demonstrate the utility of this approach it
is applied to a protein sequence optimization problem.
This application demonstrates the advantages as well as practical limits of simulation-based
test functions.
Sensor placement for contaminant detection in water distribution systems (WDS) has become a topic of great interest aiming to secure a population's water supply. Several approaches can be found in the literature with differences ranging from the objective selected to optimize to the methods implemented to solve the optimization problem. In this work we aim to give an overview of the current work in sensor placement with focus on contaminant detection for WDS. We present some of the objectives for which the sensor placement problem is defined along with common optimization algorithms and Toolkits available to help with algorithm testing and comparison.
Architecural aproaches are considered to simplify the generation of re-usable building blocks in the field of data warehousing. While SAP’s Layer Scalable Architecure (LSA) offers a reference model for creating data warehousing infrastructure based on SAP software, extented reference models are needed to guide the integration of SAP and non-SAP tools. Therefore, SAP’s LSA is compared to the Data Warehouse Architectural Reference Model (DWARM), which aims to cover the classical data warehouse topologies.
Many black-box optimization problems rely on simulations to evaluate the quality of candidate solutions. These evaluations can be computationally expensive and very time-consuming. We present and approach to mitigate this problem by taking into consideration two factors: The number of evaluations and the execution time. We aim to keep the number of evaluations low by using Bayesian optimization (BO) – known to be sample efficient– and to reduce wall-clock times by executing parallel evaluations. Four parallelization methods using BO as optimizer are compared against the inherently parallel CMA-ES. Each method is evaluated on all the 24 objective functions of the Black-Box-Optimization-Benchmarking test suite in their 20-dimensional versions. The results show that parallelized BO outperforms the state-of-the-art CMA-ES on most of the test functions, also on higher dimensions.