Jun, 2022

使用贝叶斯优化设计 MacPherson 悬挂架构

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TL;DR本文提出了一种基于 Bayesian 优化的自动化工程设计方法，该方法可优化符合设计要求的设计参数，避免了传统设计方案测试的耗时成本，并且该方法具有普适性，可扩展性和高效性。
engineering designbayesian optimizationcompliancedesign parametersconvergence criterion
发现论文，激发创造
  • 使用贝叶斯优化进行桁架设计优化

    本文提出了使用计算机辅助有限元分析进行机械桁架的几何优化，利用贝叶斯优化算法使桁架的形状在不产生应力的情况下，最大化其承载能力，以提供基于人工智能的优化的研究方法。

    May, 2023

  • 贝叶斯自适应校准与最优设计

    这篇论文介绍了一种基于贝叶斯自适应实验设计的数据高效算法，用于校准自然现象的计算机模型，并展示了该方法在人工合成数据和真实数据问题中相比其他方法的优势。

    May, 2024

  • 材料设计的贝叶斯优化

    通过高斯过程回归和贝叶斯优化技术，针对材料设计和发现等高维复杂问题，提出一种基于价值信息分析的预期改进和知识梯度方法，以最少的实验找到优良的材料设计方案。

    Jun, 2015

  • 多保真度模拟、机器学习和搜索空间缩减策略在高效反设计优化中的应用

    该研究介绍了一种方法，通过多精度评估、机器学习模型和优化算法的战略性协同，增强受有限计算资源约束的反向设计优化过程。该方法在两个不同的工程反向设计问题上进行了分析，通过在每个优化循环中利用训练有低精度模拟数据的机器学习模型，高效地预测目标变量并确定是否需要高精度模拟，从而显著节省了计算资源。此外，该机器学习模型在优化之前被战略性地使用以减小搜索空间，进一步加快了收敛到最优解的速度。该方法已被应用于增强差分进化和粒子群优化两种优化算法，对比分析表明两种算法的性能有所提升。值得注意的是，该方法适用于任何反向设计应用，实现了低精度机器学习模型和高精度模拟之间的和谐协同，并且可以无缝应用于任何种类的基于群体的优化算法。

    Dec, 2023

  • 基于贝叶斯优化的可持续工艺系统灵活高效设计框架

    贝叶斯优化是一种强大的技术，可用于优化噪声大、昂贵难评估的黑箱函数，在科学、工程、经济、制造等领域具有广泛的实际应用。本文概述了贝叶斯优化在下一代过程系统设计中的最新进展、挑战和机遇，并介绍了如何利用高级贝叶斯优化方法更有效地解决这些应用中的重要问题。最后，我们总结了提高概率模型质量、选择下一个样本点的内部优化过程以及利用问题结构提高样本效率方面的挑战和机会。

    Jan, 2024

  • 自适应贝叶斯优化在高精度运动系统中的应用

    在这项工作中，我们提出了一种基于 GoOSE 算法的实时纯数据驱动的自适应控制方法，用于在线调整低级控制器参数，从而处理性能和稳定性的要求，并通过修改负载和参考步长将其与插值约束优化方法进行比较，用于评估算法在半导体行业应用中实现的真实精密运动系统的性能。

    Apr, 2024

  • 人算协同贝叶斯优化工程系统

    应用高通量贝叶斯优化和离散决策理论，提出了一种协同贝叶斯优化方法，以将人类专家的知识融入数据驱动的决策过程中，实现更快的收敛和改善工程系统中贝叶斯优化的可追踪性。

    Apr, 2024

  • 贝叶斯反问题鲁棒 A - 最优实验设计

    为贝叶斯反演问题设计最优实验设计方案的一个高效算法方法，使最优设计对反问题的要素的错误估计具有鲁棒性。具体而言，我们考虑一种针对不确定或错误估计参数的最坏情况方法，提出了一种优化这些目标的算法方法，进行了深入的数值实验，以验证和分析所提出的方法。

    May, 2023

  • 物理感知多层次贝叶斯优化：通用公式

    该研究论文介绍了一种物理感知多保真贝叶斯优化方法，通过在优化过程中嵌入领域认知形式，有效地提高了多查询优化问题的计算效率。

    Dec, 2023

  • 高维贝叶斯优化与大规模约束的应用 -- 飞机弹性调整

    使用高维贝叶斯优化和降维方法结合解决在航弹性优化中出现的高维问题，为具有大规模约束的问题提出了一种新颖的方法。实验证明该方法能够纳入大规模约束。

    Dec, 2023