SMARTy
Die Software SMARTy bietet verschiedene Methoden, um Modelle basierend auf Daten zu erstellen. Diese Modelle können dann zur Beantwortung komplexer Fragestellungen verwendet werden. SMARTy ist in der Programmiersprache Python geschrieben und bietet Methoden für verschiedene datengetriebene Aufgaben, wie beispielsweise die Vorhersage skalarer oder hochdimensionaler Größen. Für diese Vorhersage stehen verschiedene moderne Interpolations- und Regressionsmodelle wie zum Beispiel Gaußsche Prozesse zur Verfügung. Etablierte Techniken zur Dimensionsreduktion (DR) wie Proper Orthogonal Decomposition sowie Alternativen aus dem Bereich des maschinellen Lernens wie Isomap oder Autoencoder sind ebenfalls in SMARTy implementiert. Reduzierte Modelle (ROMs) können durch Kombination von DR-Methoden und Regressionsverfahren oder durch intrusivere Ansätze abgeleitet werden. Darüber hinaus ist es möglich, mitSMARTy neuronale Netze unter Verwendung etablierter Deep-Learning-Bibliotheken wie TensorFlow oder PyTorch mit einem einheitlichen Wrapper zu erstellen. SMARTy bietet zudem Bayes'sche Optimierungstechniken zur Optimierung von Hyperparametern. Für Interpolations- und Regressionsmodelle, ROMs sowie neuronale Netze ist ein einheitliches User-Interface-Layer vorhanden, um das Input-Output-Mapping anhand von Daten zu lernen. Wenn keine Daten verfügbar sind oder neue Daten benötigt werden, bietet SMARTy Methoden der statistischen Versuchsplanung (Design of Experiment, DoE), um Daten an optimalen Stützstellen zu sammeln. Sowohl gradientenbasierte als auch eine gradientenfreie Optimierung ist unter Verwendung von Ersatzmodellen oder anderen etablierten Optimierungsalgorithmen möglich, ebenso wie Mehrzieloptimierung mit und ohne Nebenbedingungen.
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Unsicherheiten können effizient durch Black-Box-Modelle für Aufgaben wie den robusten Entwurf propagiert und Daten aus verschiedenen Quellen und verschiedener Genauigkeit - z.B. numerische Simulation und experimentelle Ergebnisse - mit SMARTy zu einem Modell kombiniert werden. Entweder mit Hilfe von Multi-Fidelity-Modellierung oder Datenfusionsansätzen wie Gappy POD/Isomap. Dabei werden auch Unsicherheiten in den Daten berücksichtigt. Als FlowSimulator Plugin bietet SMARTy zudem Zugang zu Methoden des maschinellen Lernens für numerische Simulationen wie datengetriebene Turbulenzmodellierung. Darüber hinaus lässt sich SMARTy einfach in komplexe Workflows zur multidisziplinären Optimierung integrieren.
Wesentliche Merkmale
- Ersatzmodellierung und Multi-Fidelity-Ersatzmodellierung
- Methoden der statistischen Versuchsplanung
- intrusive und nicht-intrusive Modelle reduzierter Ordnung
- maschinelles Lernen für aerodynamische Anwendungen
- automatische Model Evaluierung und Auswahl
- Datenfusion
- ersatzmodellbasierte und gradientenbasierte Optimierung
- ersatzmodellbasierte Quantifikation von Unsicherheiten
- robuster Entwurf
- FlowSimulator Plugin mit Anbindung von CFD-Lösern (z.B. TAU, CODA)
Anwendungsgebiete
SMARTy wird für die datengetriebene aerodynamische Modellierung, Analyse und Entwurf verwendet. Dabei steht insbesondere die schnelle Vorhersage stationärer aerodynamischer Daten innerhalb der Flugenveloppe im Fokus. Darüber hinaus wird SMARTy ebenfalls zur effizienten Vorhersage instationärer aerodynamischer Daten und deren Analyse genutzt. Ein weiteres Anwendungsgebiet der Software ist die Kombination von klassischen CFD-Verfahren mit Methoden des maschinellen Lernens, wie beispielsweise für die datengetriebene Turbulenzmodellierung. Weiterhin liefert SMARTy Modelle für die multidisziplinäre Analyse und Optimierung als auch für den Gesamtflugzeugentwurf. Zudem wird die Software für die Quantifikation und Propagation von Unsicherheiten durch komplexe Black-Box-Modelle sowie die robuste Optimierung eingesetzt. Auch die Fusion von numerischen und experimentellen Daten ist mittels SMARTy möglich.
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