Optimizacijsko ogrodje pridružene in umetne inteligence za optimizacijo kompleksnih večfizikalnih simulacijskih modelov

Financerji

Izzivi pri optimizaciji konstrukcije so običajno reševanje modelov z zelo velikim številom odločitvenih spremenljivk in parametrov, ki so podvrženi visokodimenzionalni negotovosti, ki se kaže v več časovnih obdobjih. Izbrani problemi optimizacije v aerodinamiki, mehaniki tekočin in konstrukcij so bili uspešno rešeni s sosednjimi tehnikami optimizacije, kar pogosto vodi do presenetljivih modelov z vrhunsko zmogljivostjo. S tako imenovanimi tehnikami spoja se občutljivost konstrukcijskih ciljev in omejitev na vse projektne parametre izračuna z eno samo dodatno simulacijo, ki zagotavlja izjemno dragocene informacije z nizkimi stroški. Doslej so se ti pristopi večinoma uporabljali za razmeroma enostavne sisteme. V praksi so problemi načrtovanja pogosto sestavljeni iz kompleksnih, večfizikalnih simulacij z zapletenimi spojkami med podsistemi in velikim številom inženirskih omejitev. Parametri načrtovanja so lahko geometrijski parametri ali parametri nadzora procesov, ki so običajno potrebni za nadzor poskusov v realnem času. Primer je uporaba modelov robov plazme v procesu načrtovanja kritičnih komponent, komponent, obrnjenih proti plazmi (PFC), da prenesejo plazemske toplotne obremenitve v jedrskem fuzijskem reaktorju (tokamak). Adjoint pristopi so lahko izjemno dragoceni pri ločevanju kompleksnih, skritih odvisnosti, če so povezani z metodami umetne inteligence (AI), kot so globoke nevronske mreže (DNN), ki zahtevajo pometanje skozi prostor parametrov za optimalne parametre nadzora plazme. Pri modeliranju robov plazme tokamak in zasnovi monoblokov divertorjev je bila uvedena optimizacija na osnovi skupnih učinkov, ki temelji na poenostavljenih modelih. Te metodologije kažejo veliko obetov za izboljšano zasnovo preusmerjevalnikov in kalibracijo modela, vendar uporaba pri realističnih, omejenih problemih oblikovanja ostaja izziv. Omogočanje učinkovite optimizacije adjuint-DNN z realističnimi modeli robov plazme in realističnimi omejitvami oblikovanja zahteva temeljni napredek pri obvladovanju medsebojno povezanih občutljivosti med moduli in omejitvami multifizike. Osrednji cilj tega predloga je razvoj takšnega optimizacijskega okvira in potrebnih numeričnih orodij

Partnerji projekta

ITER Organisation, Saint-Paul-lez-Durance, France

KU Leuven, Leuven, Belgium

Institute for Plasma Physics, Czech Academy of Sciences, Czechia

DTT - Divertor Tokamak Test facility, Frascati, Italy