အဆောက်အအုံ·စက်ရုံ စီမံကိန်းများတွင် စီးဆင်းမှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု ပြုလုပ်ရမည့် case အရေအတွက် လျင်မြန်စွာ တိုးပွားလာပါသည်။ အဆောက်အအုံ နေရာချထားမှု ရွေးချယ်စရာ 5 မျိုး၊ အပေါက် အခြေအနေ 4 မျိုး၊ လေတိုက်ရာ ဦးတည်ချက် 16 မျိုးကို ပေါင်းစပ်ပါက case 320 ခု ဖြစ်ပါသည်။ case တစ်ခုလျှင် 4 နာရီ ကြာပါက ရိုးရှင်းစွာ တွက်ချက်လျှင်ပင် 53 ရက် ကြာပါသည်။ ဒီဇိုင်း အချိန်ဇယားက ထိုမျှ မစောင့်နိုင်သောကြောင့် လက်တွေ့တွင် အများစုမှာ case အနည်းငယ်ကိုသာ ရွေးချယ် တွက်ချက်ပြီး ကျန်သည်ကို ခန့်မှန်းကြပါသည်။
ပြဿနာမှာ “မည်သည့် case များကို ရွေးမည်နည်း” ဖြစ်ပါသည်
အတွေ့အကြုံရင့် အင်ဂျင်နီယာများသည် ယေဘုယျအားဖြင့် ကောင်းစွာ ရွေးချယ်ကြပါသည်။ သို့သော် ထိုရွေးချယ်မှု၏ အခြေခံကို တတိယပုဂ္ဂိုလ်အား ရှင်းပြရန် ခက်ခဲပြီး စိစစ်ရေးအဖွဲ့က “ဤအခြေအနေများကိုသာ အဘယ်ကြောင့် စိစစ်ခဲ့သနည်း” ဟု မေးလာပါက ဖြေကြားရန် ခက်ခဲပါသည်။ ပိုကြီးသော ပြဿနာမှာ အလိုလိုသိစိတ်က လွတ်သွားသော ပေါင်းစပ်မှုများ ရှိနေခြင်း ဖြစ်ပါသည်။ ကိန်းရှင် တစ်ခုချင်းစီအရ ပြဿနာ မရှိသော်လည်း သီးခြား ပေါင်းစပ်မှု တစ်ခုတွင်သာ စွမ်းဆောင်ရည် ရုတ်တရက် ဆိုးရွားသွားသည့် အပိုင်းများကို လက်တွေ့တွင် မကြာခဏ တွေ့ရှိရပါသည်။
Surrogate Model ၏ အခန်းကဏ္ဍ
Surrogate model သည် တိကျသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု ရလဒ် အနည်းငယ်မှ သင်ယူ၍ ကျန်ရှိသော အခြေအနေများ၏ ရလဒ်ကို ခန့်မှန်းတွက်ချက်ပေးသည့် မော်ဒယ် ဖြစ်ပါသည်။ ဤနေရာတွင် အရေးကြီးသည်မှာ surrogate model ၏ ခန့်မှန်းတန်ဖိုးကို နိဂုံးအဖြစ် အသုံးမပြုခြင်း ဖြစ်ပါသည်။ Surrogate model သည် မည်သည့်နေရာကို အသေးစိတ် ကြည့်ရမည်ကို ပြသသည့် မြေပုံ တစ်ခုသာ ဖြစ်ပါသည်။
လက်တွေ့ အသုံးချ လုပ်ငန်းစဉ်
- အဆင့် 1 — ကနဦး နမူနာယူခြင်း · ဒီဇိုင်း ကိန်းရှင် နယ်ပယ်ကို တစ်ပြေးညီ ဖုံးလွှမ်းစေရန် case 20~40 ခုကို ရွေးချယ်ပြီး တိကျသော CFD ကို ဆောင်ရွက်ပါသည်။ ကျပန်း မဟုတ်ဘဲ Latin hypercube စသည့် space-filling နည်းလမ်းများကို အသုံးပြုပါသည်။
- အဆင့် 2 — Surrogate model လေ့ကျင့်ခြင်း · ကနဦး ရလဒ်များဖြင့် response surface ကို တည်ဆောက်ပြီး cross-validation ဖြင့် ခန့်မှန်းမှု အမှားကို တိုင်းတာပါသည်။ အမှားသည် ခွင့်ပြုနယ်ပယ်ကို ကျော်လွန်ပါက နမူနာ ထပ်ထည့်ပါသည်။
- အဆင့် 3 — နယ်ပယ်အပြည့် စကင်ဖတ်ခြင်း · Surrogate model ဖြင့် ပေါင်းစပ်မှု အားလုံးကို စက္ကန့်ပိုင်းအတွင်း စစ်ဆေး၍ အန္တရာယ်ရှိ အပိုင်းနှင့် အကောင်းဆုံး ဖြစ်နိုင်ချေ အပိုင်းများကို ဖော်ထုတ်ပါသည်။
- အဆင့် 4 — ရွေးချယ်ထားသော တိကျ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု · အန္တရာယ်ရှိ အပိုင်း နယ်နိမိတ်နှင့် အကောင်းဆုံး ဖြစ်နိုင်ချေ case 10~20 ခုကိုသာ တိကျသော CFD ဖြင့် ပြန်လည် တွက်ချက်၍ အတည်ပြုပါသည်။
- အဆင့် 5 — အတည်ပြုခြင်းနှင့် အစီရင်ခံခြင်း · တိကျသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု ရလဒ်နှင့် surrogate model ခန့်မှန်းချက်ကို တိုက်ဆိုင်စစ်ဆေး၍ မော်ဒယ်၏ ယုံကြည်မှု ကြားကာလကို အစီရင်ခံစာတွင် ဖော်ပြပါသည်။
အမှန်တကယ် အကျိုးသက်ရောက်မှုနှင့် ကန့်သတ်ချက်
DINETT ဆောင်ရွက်ခဲ့သော အိမ်ရာစု နေရာချထားမှု စိစစ်မှု ဖြစ်ရပ်တွင် အပြည့်အစုံ တွက်ချက်မှုအရ case 320 ခုအစား တိကျသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို case 54 ခုအထိ လျှော့ချနိုင်ခဲ့ပါသည်။ စိစစ်ချိန်မှာ တစ်ဝက်ခန့် လျော့ကျသွားပြီး တစ်ပြိုင်နက် စိစစ်ခဲ့သော အခြေအနေ အရေအတွက်မှာ ပို၍ပင် တိုးလာခဲ့ပါသည်။ အလိုလိုသိစိတ်ဖြင့် ရွေးချယ်မည် မဟုတ်သော အန္တရာယ်ရှိ ပေါင်းစပ်မှု နှစ်ခုကို ဤလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း တွေ့ရှိခဲ့ပါသည်။
သို့သော် ကန့်သတ်ချက်များလည်း ရှင်းလင်းစွာ ရှိပါသည်။ ရူပဗေဒ ဖြစ်စဉ် ရုတ်တရက် ပြောင်းလဲသည့် အပိုင်း — ဥပမာ flow separation ရုတ်တရက် ဖြစ်ပေါ်သည့် အခြေအနေ — တွင် surrogate model ၏ ခန့်မှန်းချက်သည် အလွန် လွဲချော်နိုင်ပါသည်။ ထို့ကြောင့် surrogate model ၏ ယုံကြည်စိတ်ချရမှု နိမ့်သော နယ်ပယ်ကို တိကျသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဖြင့် မဖြစ်မနေ စစ်ဆေးရမည်ဖြစ်ပြီး ဤဆုံးဖြတ်ချက်ကို automation ထံ မလွှဲအပ်ရန် အရေးကြီးပါသည်။
AI ကို စိစစ်မှု နယ်ပယ် ချဲ့ထွင်ရန် အသုံးပြုပြီး နိဂုံးချရန် အသုံးမပြုပါ။ နောက်ဆုံး ဆုံးဖြတ်ချက်ကို တိကျသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု ရလဒ်နှင့် အင်ဂျင်နီယာ၏ ဆုံးဖြတ်ချက်ဖြင့် ပြုလုပ်ရမည်ဖြစ်ပြီး အစီရင်ခံစာတွင် မည်သည့် case က တိကျသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု ဖြစ်ပြီး မည်သည့်အရာက ခန့်မှန်းချက် ဖြစ်သည်ကို ရှင်းလင်းစွာ ခွဲခြား ဖော်ပြပါသည်။
မည်သည့်နေရာမှ စတင်သင့်သနည်း
စီမံကိန်းတိုင်းတွင် ဤနည်းလမ်း မလိုအပ်ပါ။ case အရေအတွက် 50 ခုအောက် ဖြစ်ပါက အပြည့်အစုံ တွက်ချက်ခြင်းက ပိုမို ရိုးရှင်းပြီး ဘေးကင်းပါသည်။ ဤချဉ်းကပ်မှု အဓိပ္ပာယ်ရှိသည့် အခြေအနေမှာ ကိန်းရှင် 3 ခုနှင့်အထက် ရှိပြီး ပေါင်းစပ်မှု case 100 ကျော်ကာ ဒီဇိုင်း အချိန်ဇယား တင်းကျပ်သည့်အခါ ဖြစ်ပါသည်။
ထို့အပြင် အဖွဲ့အစည်းအတွင်း ဤလုပ်ငန်းစဉ်ကို အခြေတည်စေရန် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု automation script နှင့် ရလဒ် စီမံခန့်ခွဲမှု စနစ်တို့ကို တစ်ပါတည်း တည်ဆောက်ထားရန် လိုအပ်ပါသည်။ DINETT သည် ဖောက်သည်များ ကိုယ်ပိုင် စွမ်းရည်ဖြင့် လည်ပတ်နိုင်စေရန် လုပ်ထုံးလုပ်နည်းနှင့် template လွှဲပြောင်းပေးခြင်းအထိ ပံ့ပိုးပေးလျက် ရှိပါသည်။
ဤဆောင်းပါးကို DINETT အင်ဂျင်နီယာ ဆင်မျူလေးရှင်း ဌာန၏ လက်တွေ့ အတွေ့အကြုံကို အခြေခံ၍ ရေးသားထားပါသည်။ တိကျသော အသုံးချနည်း သို့မဟုတ် စီမံကိန်း အကြံဉာဏ် လိုအပ်ပါက ဝန်ဆောင်မှု စုံစမ်းမေးမြန်းရန် မှတစ်ဆင့် ဆက်သွယ်ပါ။
