Optimisation bayésienne d'un réseau neuronal léger et précis pour la prédiction des performances aérodynamiques

Abstract

International audienceEnsuring high accuracy and efficiency of predictive models is paramount in the aerospace industry, particularly in the context of multidisciplinary design and optimization processes. These processes often require numerous evaluations of complex objective functions, which can be computationally expensive and time-consuming. To build efficient and accurate predictive models, we propose a new approach that leverages Bayesian Optimization (BO) to optimize the hyper-parameters of a lightweight and accurate Neural Network (NN) for aerodynamic performance prediction. To clearly describe the interplay between design variables, hierarchical and categorical kernels are used in the BO formulation. We demonstrate the efficiency of our approach through two comprehensive case studies, where the optimized NN significantly outperforms baseline models and other publicly available NNs in terms of accuracy and parameter efficiency. For the drag coefficient prediction task, the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) of our optimized model drops from 0.1433% to 0.0163%, which is nearly an order of magnitude improvement over the baseline model. Additionally, our model achieves a MAPE of 0.82% on a benchmark aircraft self-noise prediction problem, significantly outperforming existing models (where their MAPE values are around 2 to 3%) while requiring less computational resources. The results highlight the potential of our framework to enhance the scalability and performance of NNs in large-scale MDO problems, offering a promising solution for the aerospace industry.Garantir la précision et l'efficacité des modèles prédictifs est primordial dans l'industrie aérospatiale, en particulier dans le contexte des processus de conception et d'optimisation multidisciplinaires. Ces processus nécessitent souvent de nombreuses évaluations de fonctions objectives complexes, ce qui peut être coûteux en temps et en argent. Pour construire des modèles prédictifs efficaces et précis, nous proposons une nouvelle approche qui s'appuie sur l'optimisation bayésienne (BO) pour optimiser les hyperparamètres d'un réseau neuronal (NN) léger et précis pour la prédiction des performances aérodynamiques. Pour décrire clairement l'interaction entre les variables de conception, des noyaux hiérarchiques et catégoriels sont utilisés dans la formulation BO. Nous démontrons l'efficacité de notre approche à travers deux études de cas complètes, où le réseau neuronal optimisé surpasse de manière significative les modèles de base et d'autres réseaux neuronaux publiquement disponibles en termes de précision et d'efficacité des paramètres. Pour la tâche de prédiction du coefficient de traînée, l'erreur absolue moyenne en pourcentage (MAPE) de notre modèle optimisé passe de 0,1433 % à 0,0163 %, ce qui représente une amélioration de près d'un ordre de grandeur par rapport au modèle de base. En outre, notre modèle atteint un MAPE de 0,82 % sur un problème de référence de prédiction du bruit propre d'un avion, ce qui est nettement supérieur aux modèles existants (dont les valeurs MAPE sont de l'ordre de 2 à 3 %) tout en nécessitant moins de ressources informatiques. Les résultats soulignent le potentiel de notre cadre pour améliorer l'évolutivité et la performance des NN dans les MDO à grande échelle