La metodología de mapeo espacial para el modelado y la optimización del diseño de sistemas de ingeniería fue descubierta por primera vez por John Bandler en 1993. Utiliza el conocimiento existente relevante para acelerar la generación de modelos y la optimización del diseño de un sistema. El conocimiento se actualiza con nueva información de validación del sistema cuando está disponible.
Concepto
La metodología del mapeo espacial emplea una formulación "cuasi-global" que vincula inteligentemente modelos compañeros "burdos" (ideal o de baja fidelidad) y "finos" (prácticos o de alta fidelidad) de diferentes complejidades. En el diseño de ingeniería, el mapeo espacial alinea un modelo grueso muy rápido con el modelo fino costoso de computar para evitar una optimización costosa directa del modelo fino. La alineación se puede realizar fuera de línea (mejora del modelo) o sobre la marcha con actualizaciones alternativas (por ejemplo, mapeo espacial agresivo).
Metodología
En el núcleo del proceso hay un par de modelos: uno muy preciso pero demasiado caro para usar directamente con una rutina de optimización convencional, y otro significativamente menos costoso y, en consecuencia, menos preciso. Este último (modelo rápido) se suele denominar modelo "grueso" ( espacio grueso ). El primero (modelo lento) se suele denominar modelo "fino". Un espacio de validación ("realidad") representa el modelo fino, por ejemplo, un modelo físico de alta fidelidad. El espacio de optimización, donde se lleva a cabo la optimización convencional, incorpora el modelo burdo (o modelo sustituto ), por ejemplo, la física de baja fidelidad o modelo de "conocimiento". En una fase de optimización del diseño de mapeo espacial, hay un paso de predicción o "ejecución", donde los resultados de un "modelo grueso mapeado" optimizado (sustituto actualizado) se asignan al modelo fino para su validación. Después del proceso de validación, si no se cumplen las especificaciones de diseño, los datos relevantes se transfieren al espacio de optimización (" retroalimentación "), donde el modelo aproximado o sustituto aumentado con mapeo se actualiza (mejorado, realineado con el modelo fino) a través de un modelo iterativo. proceso de optimización denominado "extracción de parámetros". La formulación del mapeo en sí incorpora "intuición", parte del llamado "sentimiento" del ingeniero por un problema. [1] En particular, el proceso Aggressive Space Mapping (ASM) muestra características clave de la cognición (el enfoque de un experto a un problema) y, a menudo, se ilustra en términos cognitivos simples.
Desarrollo
Siguiendo el concepto de John Bandler en 1993, [1] [2] los algoritmos han utilizado actualizaciones de Broyden (mapeo espacial agresivo), [3] regiones de confianza, [4] y redes neuronales artificiales . [5] Los nuevos desarrollos incluyen mapeo de espacio implícito, [6] en el que permitimos que los parámetros preasignados no usados en el proceso de optimización cambien en el modelo grueso, y mapeo de espacio de salida, donde se aplica una transformación a la respuesta del modelo. Un artículo revisa el estado del arte después de los primeros diez años de desarrollo e implementación. [7] El mapeo del espacio de sintonización [8] utiliza un llamado modelo de sintonía, construido de forma invasiva a partir del modelo fino, así como un proceso de calibración que traduce el ajuste de los parámetros del modelo de sintonización optimizado en actualizaciones relevantes de las variables de diseño. El concepto de mapeo espacial se ha extendido al mapeo espacial basado en neuronas para el modelado estadístico de señales grandes de dispositivos de microondas no lineales . [9] [10] El mapeo espacial está respaldado por la sólida teoría de la convergencia y está relacionado con el enfoque de corrección de defectos. [11]
Una revisión de última generación de 2016 está dedicada a la cartografía espacial agresiva. [12] Abarca dos décadas de desarrollo e ingeniería de aplicaciones.
La metodología de mapeo espacial también se puede utilizar para resolver problemas inversos . Las técnicas probadas incluyen el algoritmo de asignación de espacio inverso lineal (LISM), [13] así como el método de asignación de espacio con diferencia inversa (SM-ID). [14]
Categoría
La optimización del mapeo espacial pertenece a la clase de métodos de optimización basados en sustitutos, [15] es decir, métodos de optimización que se basan en un modelo sustituto .
Aplicaciones
La técnica de mapeo espacial se ha aplicado en una variedad de disciplinas que incluyen diseño electromagnético y de microondas , aplicaciones civiles y mecánicas, ingeniería aeroespacial e investigación biomédica. Algunos ejemplos:
- Optimización de la curvatura del ala de un avión [16]
- Diseño de resistencia a los choques automotrices . [17] [18]
- Análisis de fuente de EEG [19] [20]
- Optimización de la antena del teléfono [21] [22] [23]
- Centrado de diseño de circuitos de microondas [24]
- Diseño de máquinas eléctricas mediante modelado multifísico [25]
- Control de ecuaciones diferenciales parciales . [26]
- Diseño de actuador de bobina móvil [27]
- Reconstrucción de propiedades magnéticas locales [28]
- Optimización estructural [29]
- Diseño de filtros de microondas y multiplexores [30] [31]
- Optimización de las estructuras de retardo [32]
Simuladores
Varios simuladores pueden estar involucrados en procesos de modelado y optimización de mapeo espacial.
- En el área de microondas y radiofrecuencia (RF)
- ADS de Keysight [1]
- Momento de la vista de clave [2]
- Ansys HFSS [3]
- Estudio de microondas CST [4]
- FEKO [5]
- Soneto em [6]
Conferencias
Tres talleres internacionales se han centrado significativamente en el arte, la ciencia y la tecnología de la cartografía espacial.
- Primer taller internacional sobre modelado sustituto y mapeo espacial para la optimización de la ingeniería (Lyngby, Dinamarca, noviembre de 2000)
- Segundo taller internacional sobre modelado sustituto y mapeo espacial para la optimización de la ingeniería (Lyngby, Dinamarca, noviembre de 2006)
- Tercer taller internacional sobre modelado sustituto y mapeo espacial para la optimización de la ingeniería (Reykjavik, Islandia, agosto de 2012)
Terminología
Existe un amplio espectro de terminología asociada con el mapeo espacial: modelo ideal, modelo burdo, espacio burdo, modelo fino, modelo complementario, modelo barato, modelo caro, modelo sustituto , modelo de baja fidelidad (resolución), modelo de alta fidelidad (resolución), modelo empírico, modelo de física simplificado, modelo basado en la física, modelo cuasi-global, modelo físicamente expresivo, dispositivo bajo prueba, modelo basado en electromagnetismo, modelo de simulación , modelo computacional, modelo de ajuste, modelo de calibración, modelo sustituto, actualización sustituta, mapeado grueso modelo, optimización sustituta, extracción de parámetros, respuesta de destino, espacio de optimización, espacio de validación, mapeo neuroespacial, mapeo de espacio implícito, mapeo de espacio de salida, ajuste de puertos, predistorsión (de especificaciones de diseño), mapeo múltiple, corrección de defectos, gestión de modelos -modelos de fidelidad, fidelidad variable / complejidad variable, método de redes múltiples , cuadrícula gruesa, cuadrícula fina, modelo impulsado por sustitutos, impulsado por simulación, impulsado por modelos, modelos basados en características ng.
Ver también
- Control adaptativo
- Modelo cognitivo
- Electromagnetismo computacional
- Diseño asistido por ordenador
- Optimización de ingeniería
- Método de elementos finitos
- Kriging
- Aproximación lineal
- Modelo mental
- Rotación mental
- Neurona espejo
- Realismo dependiente del modelo
- Multifísica
- La optimización del rendimiento
- Metodología de superficie de respuesta
- Modelado de dispositivos semiconductores
- Cognición espacial
- Memoria espacial
- Máquinas de vectores soporte
- Teoria de la mente
Referencias
- ^ a b J.W. Bandler, "¿Alguna vez se ha preguntado acerca de la misteriosa 'sensación' que tiene el ingeniero de un problema?" IEEE Canadian Review, no. 70, págs. 50-60, verano de 2013. Reimpreso en IEEE Microwave Magazine , vol. 19, no. 2, págs. 112-122, marzo / abril. 2018.
- ^ JW Bandler, RM Biernacki, SH Chen, PA Grobelny y RH Hemmers, "Técnica de mapeo espacial para optimización electromagnética", IEEE Trans. Microondas Teoría Tech., Vol. 42, no. 12, págs. 2536-2544, diciembre de 1994.
- ^ JW Bandler, RM Biernacki, SH Chen, RH Hemmers y K. Madsen, "Optimización electromagnética explotando el mapeo espacial agresivo", IEEE Trans. Microondas Teoría Tech., Vol. 43, no. 12, págs. 2874-2882, diciembre de 1995.
- ^ MH Bakr, JW Bandler, RM Biernacki, SH Chen y K. Madsen, "Un algoritmo de mapeo espacial agresivo de la región de confianza para la optimización EM", IEEE Trans. Microondas Teoría Tech., Vol. 46, no. 12, págs. 2412-2425, diciembre de 1998.
- ^ MH Bakr, JW Bandler, MA Ismail, JE Rayas-Sánchez y QJ Zhang, "Optimización EM de estructuras de microondas de mapeo del espacio neuronal", IEEE MTT-S Int. Microondas Symp. Digest (Boston, MA, 2000), págs. 879-882.
- ^ JW Bandler, QS Cheng, NK Nikolova y MA Ismail, "Optimización de mapeo de espacio implícito explotando parámetros preasignados", IEEE Trans. Microondas Teoría Tech., Vol. 52, no. 1, págs. 378-385, enero de 2004.
- ^ JW Bandler, Q. Cheng, SA Dakroury, AS Mohamed, MH Bakr, K. Madsen y J. Søndergaard, "Mapeo espacial: el estado del arte", IEEE Trans. Microondas Teoría Tech., Vol. 52, no. 1, págs. 337-361, enero de 2004.
- ^ S. Koziel, J. Meng, JW Bandler, MH Bakr y QS Cheng, "Optimización de diseño de microondas acelerado con asignación de espacio de sintonización", IEEE Trans. Microondas Teoría Tech., Vol. 57, no. 2, págs. 383-394, febrero de 2009.
- ^ L. Zhang, J. Xu, MCE Yagoub, R. Ding y QJ Zhang, "Formulación analítica eficiente y análisis de sensibilidad del mapeo del espacio neuronal para el modelado de dispositivos de microondas no lineales", IEEE Trans. Microondas Teoría Tech., Vol. 53, no. 9, págs. 2752-2767, septiembre de 2005.
- ^ L. Zhang, QJ Zhang y J. Wood, "Técnica de mapeo estadístico del neuroespacio para el modelado de señales grandes de dispositivos no lineales", IEEE Trans. Microondas Teoría Tech., Vol. 56, no. 11, págs.2453-2467, noviembre de 2008.
- ^ D. Echeverria y PW Hemker, "Mapeo espacial y corrección de defectos" Métodos computacionales en matemáticas aplicadas, vol. 5, no, 2, págs. 107-136, enero de 2005.
- ^ JE Rayas-Sanchez, "Poder en simplicidad con ASM: rastreando el algoritmo de mapeo espacial agresivo durante dos décadas de desarrollo e ingeniería de aplicaciones" , IEEE Microwave Magazine, vol. 17, no. 4, págs.64-76, abril de 2016.
- ^ JE Rayas-Sanchez, F. Lara-Rojo y E. Martanez-Guerrero, "Un algoritmo de mapeo espacial inverso lineal (LISM) para diseñar circuitos de microondas y RF lineales y no lineales" , IEEE Trans. Microondas Teoría Tech., Vol. 53, no. 3, págs. 960-968 2005.
- ^ M. Şimsek y N. Serap Şengör "Resolución de problemas inversos mediante mapeo espacial con método de diferencia inversa", Matemáticas en la industria, vol. 14, 2010, págs. 453-460.
- ^ AJ Booker, JE Dennis, Jr., PD Frank, DB Serafini, V. Torczon y MW Trosset, "Un marco riguroso para la optimización de funciones costosas por sustitutos" Optimización estructural, vol. 17, no. 1, págs. 1-13, febrero de 1999.
- ^ TD Robinson, MS Eldred, KE Willcox y R. Haimes, "Optimización basada en sustitutos mediante modelos de multifidelidad con parametrización variable y mapeo de espacio corregido", AIAA Journal, vol. 46, no. 11 de noviembre de 2008.
- ^ M. Redhe y L. Nilsson, "Optimización del nuevo Saab 9-3 expuesto a cargas de impacto utilizando una técnica de mapeo espacial" , Optimización estructural y multidisciplinaria, vol. 27, no. 5, págs.411-420, julio de 2004.
- ^ T. Jansson, L. Nilsson y M. Redhe, "Uso de modelos sustitutos y superficies de respuesta en la optimización estructural, con aplicación al diseño de resistencia a los impactos y al conformado de chapa" , Optimización estructural y multidisciplinaria, vol. 25, n. ° 2, págs. 129-140, julio de 2003.
- ^ G. Crevecoeur, H. Hallez, P. Van Hese, Y. D'Asseler, L. Dupré y R. Van de Walle, "Análisis de fuentes de EEG utilizando técnicas de mapeo espacial", Revista de Matemáticas Computacionales y Aplicadas, vol. 215, no. 2, págs. 339-347, mayo de 2008.
- ^ G. Crevecoeur, H. Hallez, P. Van Hese, Y. D'Asseler, L. Dupré y R. Van de Walle, "Un algoritmo híbrido para resolver el problema inverso de EEG a partir de datos de EEG espacio-temporales", Medical E Ingeniería Biológica y Computación, vol. 46, no. 8, págs. 767-777, agosto de 2008.
- ^ S. Tu, QS Cheng, Y. Zhang, JW Bandler y NK Nikolova, "Optimización del mapeo espacial de antenas de teléfonos móviles que explotan modelos de cable delgado", IEEE Trans. Antennas Propag., Vol. 61, no. 7, págs. 3797-3807, julio de 2013.]
- ^ N. Friedrich, "El mapeo espacial supera la optimización EM en el diseño de antena de teléfono", microondas y rf, 30 de agosto de 2013.
- ^ Juan C. Cervantes-González, JE Rayas-Sánchez, CA López, JR Camacho-Pérez, Z. Brito-Brito y JL Chavez-Hurtado, "Optimización del mapeo espacial de las antenas de los teléfonos considerando los efectos EM de los componentes del teléfono móvil y el cuerpo humano , " Int. J. RF y microondas CAE, vol. 26, no. 2, págs. 121-128, febrero de 2016.
- ^ Hany L. Abdel-Malek, Abdel-karim SO Hassan, Ezzeldin A. Soliman y Sameh A. Dakroury, "La técnica elipsoidal para el diseño de centrado de circuitos de microondas que explotan sustitutos de interpolación de mapeo espacial", IEEE Trans. Microondas Teoría Tech., Vol. 54, no. 10 de octubre de 2006.
- ^ R. Khlissa, S. Vivier, LA Ospina Vargas y G. Friedrich, "Aplicación del método de asignación de espacio de salida para una optimización rápida mediante modelado multifísico" .
- ^ M. Hintermüller y LN Vicente, "Mapeo espacial para el control óptimo de ecuaciones diferenciales parciales".
- ^ L. Encica, J. Makarovic, EA Lomonova y AJA Vandenput, "Optimización de mapeo espacial de un actuador de bobina móvil cilíndrico" , IEEE Trans. Ind. Appl., Vol. 42, no. 6, páginas 1437-1444, 2006.
- ^ G. Crevecoeur, L. Dupre, L. Vandenbossche y R. Van de Walle, "Reconstrucción de las propiedades magnéticas locales de las láminas de acero mediante métodos de sonda de aguja utilizando técnicas de mapeo espacial", Journal of Applied Physics, vol. 99, no. 08H905, 2006.
- ^ O. Lass, C. Posch, G. Scharrer y S. Volkwein, "Técnicas de mapeo espacial para un problema de optimización estructural gobernado por la ecuación de p-Laplace" , Métodos de optimización y software, 26: 4-5, págs. 617- 642, 2011.
- ^ MA Ismail, D. Smith, A. Panariello, Y. Wang y M. Yu, "Diseño basado en EM de filtros de resonador dieléctrico a gran escala y multiplexores por mapeo espacial", IEEE Trans. Microondas Teoría Tech., Vol. 52, no. 1, págs. 386-392, enero de 2004.
- ^ J. Ossorio, JC Melgarejo, VE Boria, M. Guglielmi y JW Bandler, "Sobre la alineación de espacios de simulación de baja y alta fidelidad para el diseño de filtros de guía de ondas de microondas", IEEE Trans. Microondas Teoría Tech., Vol. 66, no. 12, págs.5183-5196, diciembre de 2018.
- ^ Q. Zhang, JW Bandler y C. Caloz , "Diseño de estructuras de retardo dispersivo (DDS) formadas por cesáreas acopladas utilizando predistorsión con mapeo espacial", IEEE Trans. Microondas Teoría Tech., Vol. 61, no. 12, págs.4040-4051, diciembre de 2013.