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基于新型多可信度代理模型的多目標優化方法 [J]. 航空學報，2023，44(6): 126962.論文下載二維碼：一研究背景基于代理模型的優化(Surrogate-Based Optimization, SBO，也叫代理優化)方法，在優化過程中使用代理模型代替昂貴的高可信度CFD分析，從而顯著提高優化效率。

一、代理模型的技術本質：用算力換速度COMSOL代理模型并非"偷工減料"，而是一種數據驅動的模型降階（MOR）策略。

在完成代理模型選擇、參數敏感性分析以及樣本點的設計后，將所得樣本點（即結構參數）輸入有限元模型中，獲取各樣本點對應的結構響應，在根據采用最小二乘法求解代理模型中的系數矩陣。最后，為評價所建立代理模型的計算精度，采用均方根誤差RMSE與決定系數R2進行評價。所建立代理模型可用于結構參數優化、參數識別等。以下給出代理模型建立的流程圖，并通過簡單算例的參數識別研究，加深對代理模型的認識與理解。

這種方法的優勢在于： 自動化：Python腳本簡化了數據生成和模型訓練流程； 高效性：DNN代理模型減少了對COMSOL仿真的依賴； 可擴展性：適用于多種科學計算場景。具體案例接下來給大家展示一下如何用python控制一個1D鋰電池Comsol模型生成不同設計參數下電池性能的數據集，然后基于生成的數據集構建并訓練DNN代理模型。

我們這個案例要做的，就是基于這些數據，訓練得到一個代理模型。之后再遇到新的結構就直接用代理模型計算，那速度相比有限元不知道快到哪里去了。創建代理模型第一步，打開數據建模軟件DTEmpower，沒安裝的可以去天洑軟件官網下載，安裝就自帶免費試用。軟件啟動后，新建項目導入數據表格。然后創建流程，選擇專業模式。

我們要做的，是基于這些數據得到一個代理模型。之后遇到新的攻角和雷諾數組合，就可以擺脫CFD，直接用代理模型計算了。 創建代理模型第一步，打開數據建模軟件DTEmpower。沒安裝的可到天洑軟件官網下載，安裝就自帶免費試用。 軟件啟動后，新建項目，導入數據表格。 然后創建流程，選擇專業模式。

代理對象是一種簡化的表示形式，它保留了原始對象的一些基本信息，但可能會失去一些高級功能和細節。例如，在一張建筑CAD圖紙中，使用了某個專業設計軟件創建的特殊幕墻模型，當在普通的CAD軟件中打開這張圖紙時，由于該軟件沒有對這種特殊幕墻模型的完整支持，就會將其轉換為代理對象，并提示用戶。提示代理的常見原因軟件版本差異不同版本的CAD軟件對對象的支持程度不同。

? 使用代理增強功能? 交付您的第一個生產化、代理化、微調的 LLM 模型。? 慶祝您對 AI 和 LLM 工程的掌握，為職業生涯的新階段做好準備。

在世界模型的學習模型中可以潛在表示移動代理未來軌跡的隱式編碼，并且如果我們可以訪問未來的軌跡標簽，則可以顯式進行解碼。 這些編碼可以預測移動目標的未來軌跡，但沒有控制自車的主體。實際上，整個軌跡規劃關注的是預測問題，而不是簡單的從演示中學習專家行為。從專家的演示中推斷出自車代理的未來軌跡，并以某些特定目標為條件來執行新任務，這樣也可以共同模擬移動主體和自車的未來軌跡。

隨后，Twin Builder軟件可用于生成LS-DYNA模型的ROM，該ROM會成為LS-DYNA模型的代理模型。該代理模型可在LS-OPT工作流程中用作代理求解器，以執行快速設計優化或可靠性/魯棒性研究。在其它情況下，LS-OPT功能可生成一個ROM組件，該組件可以與LS-DYNA模型連接并耦合。

強化學習類似于求解MDP，但現在轉移概率和獎勵函數是未知的，代理必須在訓練期間執行動作來學習 無模型與基于模型的強化學習 上面提到的MDP示例是基于模型的強化學習。基于模型的強化學習具有轉移概率T(s1, a, s2)和獎勵函數R(s1, a, s2)，它們是未知的，他們表示要解決的問題。 基于模型的方法對仿真很有用。

代理模型（Surrogate Model）應運而生。三、代理模型模擬實踐代理模型的核心思路是：用少量的高精度仿真數據訓練得到一個數學模型，讓這個模型學會輸入變量與火災物理場之間的映射規律。一旦訓練完成，它就能在不求解復雜流體方程的情況下，直接給出預測結果。作為精通工業人工智能和CAE仿真的企業，天洑剛完成某運輸船火災模擬，下面簡單分享。

用代理模型替換CFD，基于代理模型的優化設計方案能夠大大縮短設計周期，但是代理模型的精度影響著設計方案的最終效果。

升級后的AIAgent算法功能性進一步提升，AIAgent代理訓練被細化為智能采樣和智能補點兩個階段：智能采樣階段采用天洑自主研發的智能采樣算法，有效保證了小樣本采樣規模下采樣點在設計空間中分布的均勻性。智能補點階段采用了優化后的代理模型自學習策略，模型自學習穩定性大幅提升，用戶提供補點數量后，代理模型即可自動進行有針對性的智能補點與訓練，持續提升代理模型精度。

我們的代理模型預測被查詢點的壓力和速度。還訓練我們的模型來預測該點到形狀輪廓的距離d。將這些量用于各種應用。為了可視化，沿著粒子沿速度場平流的軌達查詢代理模型，以顯示流線。 對于形狀優化，查詢代理模型來預測汽車周圍的壓力和距離場，從中推導出阻力系數。還可以查詢汽車后面的代理模型來檢測和衰減速度場中的渦流。

在工程設計過程中常采用基于代理模型的結構優化技術，即基于試驗設計和近似擬合方法構建代理模型實現優化求解效率的提升。

自適應采樣的目標是構建一個代理模型，該模型可用作替代計算成本高昂的求解器。因此，通過盡可能少的數值計算樣本來構建一個高精度的代理模型是有利的。自適應的意思是通過將數值計算樣本集中在設計高效區域而不是隨機選擇或常規的均勻采樣，該方法使用高斯過程（克里金）模型作為代理模型，基于拉丁超立方采樣的初始仿真數據集，通過對設計空間中代理預測誤差最高區域進行補點，從而對代理模型進行迭代增強。2.

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