Optimierung des DRG-Mappings: Ein Integrativer Ansatz zur Strukturtopologie-Entwicklung mittels Reinforcement Learning

Optimierung des DRG-Mapping-Prozesses: Ein Blick auf den strukturellen Entwurf

In der modernen Ingenieurswissenschaft spielt die strukturmäßige Optimierung eine entscheidende Rolle, insbesondere in der Entwicklung von Dispersive Resonator-grazing (DRG) Topologien. Der Mapping-Prozess ist hierbei von zentraler Bedeutung, da er ein strukturelles Topologie-Diagramm aus einer binären Matrix erstellt. In diesem Blogbeitrag werden wir den DRG-Mapping-Prozess und seine verschiedenen Komponenten detailliert erläutern und wie sie zur Effizienzsteigerung in der Konstruktion beitragen.

Der Mapping-Prozess: Vom Design zur Topologie

Der Mapping-Prozess beginnt mit einem Agenten, der durch eine binäre Matrix navigiert und einen Pfad erstellt, der die strukturelle Topologie darstellt. Dieses Verfahren führt zur Generierung von drei grundlegenden Matrizen, die eine DRG-Topologie repräsentieren:

1. Trajektorienmatrix (TM)
2. Annular Sector Matrix (ASM)
3. Rechteckmatrix (RM)

Diese Matrizen sind durch die Beziehung TM = ASM + RM miteinander verbunden. Während der Agent sich vertikal oder horizontal bewegt, markiert er die entsprechende Position in der ASM oder RM mit einer ‘1’. Dies geschieht, um die Energieverluste zu minimieren und dadurch die Qualität des DRG zu verbessern.

Visualisierung des Mapping-Prozesses

In Abbildung 7a werden die einzelnen Schritte dieses Mapping-Prozesses deutlich. Zuerst werden die drei Matrizen entworfen, gefolgt von einer Spiegelung und der Kombination zur Erzeugung eines 40 × 20-Matrix-Formats. Anschließend wird jede ‘1’ in der ASM und RM in annular sektorielle und rechteckige Einheiten umgewandelt.

Verfeinerungsoperationen zur Verbesserung der topologischen Kontinuität

Nachdem der grundlegende Entwurf in Form der Matrizen erstellt wurde, wird eine Verfeinerungsoperation durchgeführt, um sicherzustellen, dass die Topologie durchgängig und fertigungsfreundlich ist. Die wichtigsten Schritte dieser Verfeinerung sind:

1. Transformation von Rechtecken zu Annulus: Wenn der Agent die Richtung wechselt, wird der vorhergehende rechteckige Abschnitt in einen annularen Sektor umgewandelt, um Diskontinuitäten zu vermeiden.

2. Strukturelle Ausrichtung: Um Fertigungsprobleme zu minimieren, werden die Strukturen so verfeinert, dass sie richtig aufeinander abgestimmt sind.

3. Vermeidung redundanter Zählungen: Der zentrale Strahl wird an der zentralen Spiegelachse positioniert, um mögliche Fehler im Mapping-Prozess zu verhindern.

Diese Schritte gewährleisten eine hohe Qualität und Effizienz der entwickelten Topologien.

Systemarchitektur und Workflow

Das gesamte System für den DRG-Mapping-Prozess kann in zwei Hauptkomponenten unterteilt werden:

1. Der DRL-Agent: Diese Komponente entdeckt neuartige strukturelle Topologien.
2. Das tiefe neuronale Netzwerk: Es dient als Surrogatmodell zur Beschleunigung der Leistungsbewertung.

Dieser Workflow wird anschaulich in Abbildung 8 dargestellt. Bevor jeder Erkundungsprozess stattfindet, wird der Anfangszustand definiert und das Netzwerk evaluierte das aktuelle Design, um optimalere Topologien zu identifizieren.

Neuronale Netzwerke für die Leistungsbewertung

Bei der Entwicklung der neuronalen Netzwerke verfolgen wir zwei Hauptziele:

1. Modusidentifikation: Dies erfolgt durch ein konvolutionales neuronales Netzwerk (CNN), das die modale Identifikation als binäres Klassifikationsproblem behandelt.
2. Surrogatmodellerstellung: Hierbei werden mehrere Residualblöcke verwendet, um die Struktur der DRG-Topologien in Leistungsmetriken umzuwandeln.

Diese neuronalen Netzwerke werden mit einer Vielzahl von Trainingsdaten, die aus der Finite-Elemente-Analyse (FEA) gewonnen werden, trainiert.

Fazit

Der DRG-Mapping-Prozess ist ein faszinierender und komplexer Ablauf, der moderne Algorithmen und Techniken integriert, um innovative strukturelle Topologien zu erzeugen. Durch die Verwendung von tiefem Lernen und Reinforcement Learning gelingt es, diese Prozesse nicht nur zu optimieren, sondern auch die Qualität und Effizienz in der Fertigung signifikant zu verbessern. Mit der vorliegenden Methodik können Ingenieure und Wissenschaftler bedeutende Fortschritte in der Entwicklung zukünftiger Technologien erwarten.

Dieser Blogbeitrag hat einen Überblick über den DRG-Mapping-Prozess gegeben und einige zentrale Aspekte der Optimierung, einschließlich der Verfeinerungsverfahren und der Verwendung neuronaler Netzwerke, beleuchtet. Für weiterführende Informationen und spezifische technische Details verweisen wir auf die entsprechenden Fachliteraturen und Studien.