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J-GLOBAL ID：202102213785038758   整理番号：21A2057658

早期設計空間探索行動に対するロバスト凸最適化の効果【JST・京大機械翻訳】

Effects of Robust Convex Optimization on Early-Stage Design Space Exploratory Behavior

著者 (4件)： Pillai Priya P. (Department of Computer Science and Electrical Engineering, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA 02139-4301) ,  Burnell Edward (Department of Mechanical Engineering, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA 02139-4301) ,  Wang Xiqing (Department of Mechanical Engineering, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA 02139-4301) ,  Yang Maria C. (Department of Mechanical Engineering, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA 02139-4301)
資料名： Journal of Mechanical Design  (Journal of Mechanical Design)
巻： 142  号： 12  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0960A  ISSN： 1050-0472  CODEN： JMDEDB  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本質的に不確実な世界のための技術者設計。設計プロセスの初期段階において,それらは,特定の最悪ケースを手動で選択し,安全因子で不確実なパラメータを乗り,あるいは,それらの設計が実現可能である確率境界を推定するために,モンテカルロシミュレーションを用いることによって,そのような不確実性を一般的に説明する。この最初の実践の安全係数は,産業と組織標準によって決定され,不確実性の限られた説明を提供する。第2の実践は時間集約的であり,別々の試験インフラストラクチャの開発を必要とする。理論において,ロバスト最適化は代替を提供し,最適化可能な設計パラメータとしてモデル開発中に表現される不確実性のセットベース概念化を可能にする。これらの理論的利益がいかに設計実践に翻訳されるかは以前には研究されていない。本研究では,現在の最先端技術を決定するために,航空宇宙産業における設計モデルとしての幾何学的プログラムの現在の利用を分析し,次に,不確実性のさまざまな数学的表現が設計空間探索にどのように影響するかを調べるために,人間-被験者実験を実施した。ロバスト最適化は,それらのモデルの実験的参加者の理解において小さな差だけを有する可能な設計のはるかに効率的な探索につながることを見出した。特に,ロバスト最適化を用いた典型的な参加者のパレートフロンティアは,産業標準実践を用いた参加者の非常に最良のフロンティアよりも,様々なレベルのリスクにわたって「テーブル上の」性能を低下させる。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  不確実性 ,  インフラストラクチャー ,  航空宇宙工業 ,  *ロバスト性 ,  安全係数
準シソーラス用語： 多目的最適化 ,  モンテカルロシミュレーション ,  被験者実験 ,  設計変数 ,  設計モデル ,  *凸最適化 ,  ロバスト最適化 ,  不確実パラメータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 設計最適化 ,  多目的最適化 ,  ロバスト設計 ,  不確実性モデリング

分類 (1件)： システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (5件)： 早期 ,  設計空間探索 ,  行動 ,  ロバスト ,  凸最適化