メッシャーの問題がひと段落したので、いよいよ計算という感じであるが、ここから泥臭い作業が続くのだろうなと覚悟しておく。 その前に、Dakotaで計算する場合、特定のＣＦＤ計算が発散したりしてエラーになる場合、それを飛ばして次の計算に移る仕組みを調…

Blanin問題 http://www-optima.amp.i.kyoto-u.ac.jp/member/student/hedar/Hedar_files/TestGO_files/Page913.htm をDakotaのSOGAとSBO(Surrogate Based Optimaization (Kriging))でやってみた。poulation とかgeneration とかはそろえてある。 計算結果は下…

DAKOTAを使えるだけではなくて、ちゃんと最適化手法を勉強せんとあかんなということで、まとめてみる。言葉だけだと、なんか分かりにくいかもしれないが...。 勾配法のほうが最適解を求めるのは早いが、複数の最適解が存在する場合や、応答曲面にノイズが乗…

LHSとかRHSとか、流体とか数学やってる人は、数式の左辺（left hand side）の意味というのは分かってるが、最適化の勉強を始めるとLHSが結構出てくるので何ぞや？ってなことになったので調べてみた。 LHS: Latin HyperCube Sampring＝ラテン超方格の訳だそう…

前回まではgradientベースの最適化を行った。解析的な勾配であれ、数値的な（差分法）勾配であれ、目的関数の変化量から最適な方向を探索することになる。この方法は、計算時間は短くてすむが、目的関数の変化が複雑（多峰性を持つ）な場合、必ずしも大域的…

単目的関数に対する設計変数の最適化 次のステップとして、単一目的関数に対する設計変数（今回は２つ）の最適化を行ってみる。単一目的関数は前回と同様にpythonで実施し、以下のようなBeale's functionとする。 minimize f(x1,x2)=(1.5-x1+x1*x2)^2+(2.25-…

Dakotaに含まれる関数(rosenblock/textbook etc.)ではなく、自前で多目的関数を実装して、実際に最適化してみる。pyhtonを使用。 問題は、図示しやすいのを適当にネットから探してきて、設計変数２(x1,x2)＋目的関数２(f1,f2)の下記の問題としてみた。python…

形状最適化にも様々なものが存在する（位相最適化、寸法最適化）が、ちょっと整理しておく。 形状最適化に当たって、以下の情報を求めることになる。 設計変数(Design parameters)：寸法、位置、境界条件.... 制約条件(Constraints)：設計変数の範囲、目的関…

キーワード 設計変数（ベクトル）：入力となる変数、寸法、座標、回転数、流量など制約条件：設計変数空間での制約条件（しばしば物理的な制約や、実際の製作時の制約条件）目的関数：設計変数に対する性能（出力）関数。複数の場合もあり。応答曲面：設計変…

プロコンやらイベントが続いて１０月中旬は何も出来ず...。 ・科研費申請書 ・某大学の共同研究計画書（こちらへの配分は０円だけど） を提出したので、さしあたりの締切ありの書類仕事もない。 現状、タスクリストに並んでいるのは、 ・共同研究先から依頼…

調べたところ、Dakota6.0/5.4/5.3のライブラリlibsampling.soと、OFのライブラリの名前が重複しているので、Dakotqのほうのライブラリ名をちょっと変えたものをソースからインストールする。 １）準備(CentOS6.5) cmake 2.8.4以上(5.4)/2.8.8以上(6.0)→標準r…

dakotaのインストール SNLのサイトからバイナリパッケージをDL 必要なOS側パッケージをインストール yum install boost boost-system boost-signals boost-regex boost-filesystem blas lapack openmpi openmotif libX11 libXau libXext libXmu libXp libXpm…