UA-DBO: AI-метод оптимизации аэродинамики

Новый подход к оптимизации формы объектов, например, для улучшения аэродинамических характеристик, использует предварительно обученную модель для быстрых оценок. Однако, точность такой модели напрямую зависит от качества данных, на которых она обучалась. Неизвестные ранее данные могут приводить к ошибкам и сбивать процесс оптимизации.

Предложенный метод, названный UA-DBO, отслеживает и минимизирует неопределенность модели во время оптимизации. Он использует вероятностную модель “кодировщик-декодировщик”, которая оценивает возможные погрешности своих предсказаний. Эти оценки затем используются для корректировки целевой функции, чтобы “штрафовать” образцы с высокой вероятностью ошибок.

Испытания на задачах оптимизации профилей крыла показали, что UA-DBO снижает количество ошибок в конечных результатах и дает лучшие улучшения по сравнению с обычной оптимизацией на основе данных. При этом скорость работы нового метода значительно выше, чем при использовании полных вычислительных симуляций.