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Die Erfindung betrifft eine elektrische Insektenabwehrvorrichtung (1) zur Abwehr kriechender Insekten (2) umfassend eine Spannungserzeugungseinrichtung (4a, 4b) zur Erzeugung einer Abwehrspannung sowie umfassend zumindest zwei nebeneinander angeordnete und beabstandet zueinander verlaufende blanke elektrische Leiter (5a, 5b, 5c, 5d), die derart mit der Spannungserzeugungseinrichtung (4a, 4b) verbunden sind, dass die Abwehrspannung zwischen ihnen liegt. Die elektrischen Leiter sind als flache Leiterbahnen (5a, 5b, 5c, 5d) auf oder in der Oberfläche eines gemeinsamen Trägers (12, 13, 50, 60) ausgebildet, so dass ein Insekt (2) bei einem Berühren der Leiterbahnen (5a, 5b, 5c, 5d) einen elektrischen Schlag erhält.
A new method for design space exploration and optimization, Surrogate-Assisted Illumination (SAIL), is presented. Inspired by robotics techniques designed to produce diverse repertoires of behaviors for use in damage recovery, SAIL produces diverse designs that vary according to features specified by the designer. By producing high-performing designs with varied combinations of user-defined features a map of the design space is created. This map illuminates the relationship between the chosen features and performance, and can aid designers in identifying promising design concepts. SAIL is designed for use with compu-tationally expensive design problems, such as fluid or structural dynamics, and integrates approximative models and intelligent sampling of the objective function to minimize the number of function evaluations required. On a 2D airfoil optimization problem SAIL is shown to produce hundreds of diverse designs which perform competitively with those found by state-of-the-art black box optimization. Its capabilities are further illustrated in a more expensive 3D aerodynamic optimization task.
The MAP-Elites algorithm produces a set of high-performing solutions that vary according to features defined by the user. This technique to 'illuminate' the problem space through the lens of chosen features has the potential to be a powerful tool for exploring design spaces, but is limited by the need for numerous evaluations. The Surrogate-Assisted Illumination (SAIL) algorithm, introduced here, integrates approximative models and intelligent sampling of the objective function to minimize the number of evaluations required by MAP-Elites.
The ability of SAIL to efficiently produce both accurate models and diverse high-performing solutions is illustrated on a 2D airfoil design problem. The search space is divided into bins, each holding a design with a different combination of features. In each bin SAIL produces a better performing solution than MAP-Elites, and requires several orders of magnitude fewer evaluations. The CMA-ES algorithm was used to produce an optimal design in each bin: with the same number of evaluations required by CMA-ES to find a near-optimal solution in a single bin, SAIL finds solutions of similar quality in every bin.
Neuroevolution methods evolve the weights of a neural network, and in some cases the topology, but little work has been done to analyze the effect of evolving the activation functions of individual nodes on network size, an important factor when training networks with a small number of samples. In this work we extend the neuroevolution algorithm NEAT to evolve the activation function of neurons in addition to the topology and weights of the network. The size and performance of networks produced using NEAT with uniform activation in all nodes, or homogenous networks, is compared to networks which contain a mixture of activation functions, or heterogenous networks. For a number of regression and classification benchmarks it is shown that, (1) qualitatively different activation functions lead to different results in homogeneous networks, (2) the heterogeneous version of NEAT is able to select well performing activation functions, (3) the produced heterogeneous networks are significantly smaller than homogeneous networks.
The MAP-Elites algorithm produces a set of high-performing solutions that vary according to features defined by the user. This technique has the potential to be a powerful tool for design space exploration, but is limited by the need for numerous evaluations. The Surrogate-Assisted Illumination algorithm (SAIL), introduced here, integrates approximative models and intelligent sampling of the objective function to minimize the number of evaluations required by MAP-Elites.
The ability of SAIL to efficiently produce both accurate models and diverse high performing solutions is illustrated on a 2D airfoil design problem. The search space is divided into bins, each holding a design with a different combination of features. In each bin SAIL produces a better performing solution than MAP-Elites, and requires several orders of magnitude fewer evaluations. The CMA-ES algorithm was used to produce an optimal design in each bin: with the same number of evaluations required by CMA-ES to find a near-optimal solution in a single bin, SAIL finds solutions of similar quality in every bin.
Evolutionary illumination is a recent technique that allows producing many diverse, optimal solutions in a map of manually defined features. To support the large amount of objective function evaluations, surrogate model assistance was recently introduced. Illumination models need to represent many more, diverse optimal regions than classical surrogate models. In this PhD thesis, we propose to decompose the sample set, decreasing model complexity, by hierarchically segmenting the training set according to their coordinates in feature space. An ensemble of diverse models can then be trained to serve as a surrogate to illumination.
Wo Laborexperimente zu aufwendig, zu teuer, zu langsam oder zu gefährlich oder Stoffeigenschaften gar nicht erst experimentell zugänglich sind, können Computersimulationen von Atomen und Molekülen diese ersetzen oder ergänzen. Sie ermöglichen dadurch Reduktion von Kosten, Entwicklungszeit und Materialeinsatz. Die für diese Simulationen benötigten Molekülmodelle beinhalten zahlreiche Parameter, die der Simulant einstellen oder auswählen muss. Eine passende Parametrierung ist nur bei entsprechenden Kenntnissen über die Auswirkungen der Parameter auf die zu berechnenden Größen und Eigenschaften möglich. Eine Gruppe von Standardparametern in molekularen Simulationen sind die Partialladungen der einzelnen Atome innerhalb eines Moleküls. Die räumliche Ladungsverteilung innerhalb des Moleküls wird durch Punktladungen auf den Atomzentren angenähert. Für diese Annäherung existieren diverse Ansätze für verschiedene Molekülklassen und Anwendungen. In diesem Teilprojekt des Promotionsvorhabens wurde systematisch der Einfluss der Wahl des Partialladungssatzes auf potentielle Energien und ausgewählte makroskopische Eigenschaften aus Molekulardynamik-Simulationen evaluiert. Es konnte gezeigt werden, dass insbesondere bei stark polaren Molekülen die Auswahl des geeigneten Partialladungssatzes entscheidenden Einfluss auf die Simulationsergebnisse hat und daher nicht naiv, sondern nur ganz gezielt getroffen werden darf.
In dieser Arbeit werden neuartige methodische Erweiterungen der Lattice-Boltzmann-Methode (LBM) entwickelt, die effizientere Simulationen inkompressibler Wirbelströmungen ermöglichen. Diese Erweiterungen beheben zwei Hauptprobleme der Standard-LBM: ihre Instabilität in unteraufgelösten turbulenten Simulationen und ihre Beschränkung auf reguläre Rechengitter. Dazu wird zunächst eine Pseudo-Entropische Stabilisierung (PES) entwickelt. Diese kombiniert Ansätze der Multiple-Relaxation-Time (MRT)-Modelle und der Entropischen LBM zu einem expliziten, lokalen und flexiblen Stabilisierungsoperator. Diese Modifikation des Kollisionsschritts erlaubt selbst auf stark unteraufgelösten Gittern stabile und qualitativ korrekte Simulationen. Zur Erweiterung der LBM auf irreguläre Rechengitter wird zunächst eine moderne Discontinuous-Galerkin-LBM untersucht und um stabilere Zeitintegratoren ergänzt. Diese Studie demonstriert die drastischen Schwächen existierender LBMAnsätze auf irregulären Gittern. Basierend auf den gewonnenen Erkenntnissen gelingt die Formulierung einer neuartigen Semi-Lagrangeschen LBM (SLLBM). Diese ermöglicht in einzigartigerWeise sowohl die Verwendung irregulärer Gitter und großer Zeitschritte als auch eine hohe räumliche Konvergenzordnung. Anhand von Beispielsimulationen wird demonstriert, wieso dieser Ansatz anderen aktuellen Off-Lattice-Boltzmann-Methoden (OLBMs) in Effizienz und Genauigkeit überlegen ist. Weitere neuartige Aspekte dieser Arbeit sind die Entwicklung eines modularen Off-Lattice-Boltzmann-Codes und die Erweiterung der LBM um implizite Mehrschrittverfahren, mit denen eine Erhöhung der zeitlichen Konvergenzordnung gelingt.