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Mapeo espacial

La metodología de mapeo espacial para el modelado y la optimización del diseño de sistemas de ingeniería fue descubierta por primera vez por John Bandler en 1993. Utiliza conocimientos existentes relevantes para acelerar la generación de modelos y la optimización del diseño de un sistema. El conocimiento se actualiza con nueva información de validación del sistema cuando está disponible.

Concepto

La metodología de mapeo espacial emplea una formulación "cuasi-global" que vincula inteligentemente modelos complementarios "gruesos" (ideales o de baja fidelidad) y "finos" (prácticos o de alta fidelidad) de diferentes complejidades. En el diseño de ingeniería, el mapeo espacial alinea un modelo grueso muy rápido con el modelo fino, costoso de calcular, para evitar la costosa optimización directa del modelo fino. La alineación se puede realizar fuera de línea (mejora del modelo) o sobre la marcha con actualizaciones sustitutas (por ejemplo, mapeo espacial agresivo).

Metodología

En el centro del proceso hay un par de modelos: uno muy preciso pero demasiado costoso para usarlo directamente con una rutina de optimización convencional, y otro significativamente menos costoso y, en consecuencia, menos preciso. Este último (modelo rápido) suele denominarse modelo "grueso" ( espacio grueso ). El primero (modelo lento) suele denominarse modelo "fino". Un espacio de validación ("realidad") representa el modelo fino, por ejemplo, un modelo físico de alta fidelidad. El espacio de optimización, donde se lleva a cabo la optimización convencional, incorpora el modelo burdo (o modelo sustituto ), por ejemplo, la física de baja fidelidad o modelo de "conocimiento". En una fase de optimización del diseño de mapeo espacial, hay un paso de predicción o "ejecución", donde los resultados de un "modelo aproximado mapeado" optimizado (sustituto actualizado) se asignan al modelo fino para su validación. Después del proceso de validación, si las especificaciones de diseño no se satisfacen, los datos relevantes se transfieren al espacio de optimización (" retroalimentación "), donde el modelo aproximado o sustituto mejorado con mapeo se actualiza (mejora, realineado con el modelo fino) a través de un proceso iterativo. proceso de optimización denominado "extracción de parámetros". La propia formulación del mapeo incorpora "intuición", parte del llamado "sentido" del ingeniero ante un problema. [1] En particular, el proceso de Mapeo Espacial Agresivo (ASM) muestra características clave de la cognición (el enfoque de un experto a un problema), y a menudo se ilustra en términos cognitivos simples.

Desarrollo

Siguiendo el concepto de John Bandler en 1993, [1] [2] los algoritmos han utilizado actualizaciones de Broyden (mapeo espacial agresivo), [3] regiones de confianza, [4] y redes neuronales artificiales . [5] Los desarrollos incluyen el mapeo espacial implícito, [6] en el que permitimos que parámetros preasignados no utilizados en el proceso de optimización cambien en el modelo aproximado, y el mapeo espacial de salida, donde se aplica una transformación a la respuesta del modelo. Un artículo de 2004 revisa el estado del arte después de los primeros diez años de desarrollo e implementación. [7] El mapeo del espacio de ajuste [8] utiliza el llamado modelo de ajuste, construido de manera invasiva a partir del modelo fino, así como un proceso de calibración que traduce el ajuste de los parámetros optimizados del modelo de ajuste en actualizaciones relevantes de las variables de diseño. El concepto de mapeo espacial se ha extendido al mapeo espacial basado en neuronas para el modelado estadístico de señales grandes de dispositivos de microondas no lineales . [9] [10] El mapeo espacial está respaldado por una sólida teoría de la convergencia y está relacionado con el enfoque de corrección de defectos. [11]

Una revisión de los últimos avances de 2016 está dedicada a la cartografía espacial agresiva. [12] Abarca dos décadas de aplicaciones de desarrollo e ingeniería. Un documento de revisión exhaustivo de 2021 [13] analiza la cartografía espacial en el contexto de la optimización del diseño de radiofrecuencia y microondas ; en el contexto del modelo sustituto de ingeniería , el diseño basado en funciones y en la cognición; y en el contexto del aprendizaje automático , la intuición y la inteligencia humana.

La metodología de mapeo espacial también se puede utilizar para resolver problemas inversos . Las técnicas probadas incluyen el algoritmo de mapeo de espacio lineal inverso (LISM) [14] , así como el método de mapeo de espacio con diferencia inversa (SM-ID). [15]

Categoría

La optimización del mapeo espacial pertenece a la clase de métodos de optimización basados ​​en sustitutos, [16] es decir, métodos de optimización que se basan en un modelo sustituto .

Aplicaciones

La técnica de mapeo espacial se ha aplicado en una variedad de disciplinas que incluyen diseño electromagnético y de microondas , aplicaciones civiles y mecánicas, ingeniería aeroespacial e investigación biomédica. Algunos ejemplos:

Simuladores

Varios simuladores pueden participar en los procesos de optimización y modelado de la cartografía espacial.

Conferencias

Tres talleres internacionales se han centrado significativamente en el arte, la ciencia y la tecnología de la cartografía espacial.

Terminología

Existe un amplio espectro de terminología asociada con el mapeo espacial: modelo ideal, modelo aproximado, espacio aproximado, modelo fino, modelo complementario, modelo barato, modelo costoso, modelo sustituto , modelo de baja fidelidad (resolución), modelo de alta fidelidad (resolución). modelo empírico, modelo de física simplificada, modelo basado en la física, modelo cuasi global, modelo físicamente expresivo, dispositivo bajo prueba, modelo basado en electromagnetismo, modelo de simulación , modelo computacional, modelo de sintonización, modelo de calibración, modelo sustituto, actualización sustituta, mapeado grueso modelo, optimización sustituta, extracción de parámetros, respuesta objetivo, espacio de optimización, espacio de validación, mapeo de neuroespacio, mapeo de espacio implícito, mapeo de espacio de salida, ajuste de puertos, predistorsión (de especificaciones de diseño), mapeo de colector, corrección de defectos, gestión de modelos, multi -Modelos de fidelidad, fidelidad variable/complejidad variable, método multicuadrícula , cuadrícula gruesa, cuadrícula fina, modelado basado en sustitutos, basado en simulación, basado en modelos y basado en características.

Ver también

Referencias

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