4 research outputs found

    SIMMER extension for multigroup energy structure search using genetic algorithm with different fitness functions

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    The multigroup transport theory is the basis for many neutronics modules. A significant point of the cross-section (XS) generation procedure is the choice of the energy groups\u27 boundaries in the XS libraries, which must be carefully selected as an unsuitable energy meshing can easily lead to inaccurate results. This decision can require considerable effort and is particularly difficult for the common user, especially if not well-versed in reactor physics. This work investigates a genetic algorithm-based tool which selects an appropriate XS energy structure (ES) specific for the considered problem, to be used for the condensation of a fine multigroup library. The procedure is accelerated by results storage and fitness calculation speedup and can be easily parallelized. The extension is applied to the coupled code SIMMER and tested on the European Sustainable Nuclear Industrial Initiative (ESNIIĂŸ) Advanced Sodium Technological Reactor for Industrial Demonstration (ASTRID)-like reactor system with different fitness functions. The results show that, when the libraries are condensed based on the ESs suggested by the algorithm, the code actually returns the correct multiplication factor, in both reference and voided conditions. The computational effort reduction obtained by using the condensed library rather than the fine one is assessed and is much higher than the time required for the ES search

    Generalised Pattern Search with Restarting Fitness Landscape Analysis

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    Fitness landscape analysis for optimisation is a technique that involves analysing black-box optimisation problems to extract pieces of information about the problem, which can beneficially inform the design of the optimiser. Thus, the design of the algorithm aims to address the specific features detected during the analysis of the problem. Similarly, the designer aims to understand the behaviour of the algorithm, even though the problem is unknown and the optimisation is performed via a metaheuristic method. Thus, the algorithmic design made using fitness landscape analysis can be seen as an example of explainable AI in the optimisation domain. The present paper proposes a framework that performs fitness landscape analysis and designs a Pattern Search (PS) algorithm on the basis of the results of the analysis. The algorithm is implemented in a restarting fashion: at each restart, the fitness landscape analysis refines the analysis of the problem and updates the pattern matrix used by PS. A computationally efficient implementation is also presented in this study. Numerical results show that the proposed framework clearly outperforms standard PS and another PS implementation based on fitness landscape analysis. Furthermore, the two instances of the proposed framework considered in this study are competitive with popular algorithms present in the literature

    Adaptiver Suchansatz zur multidisziplinÀren Optimierung von Leichtbaustrukturen unter Verwendung hybrider Metaheuristik

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    Within the last few years environmental regulations, safety requirements and market competitions forced the automotive industry to open up a wide range of new technologies. Lightweight design is considered as one of the most innovative concepts to fulfil environmental, safety and many other objectives at competitive prices. Choosing the best design and production process in the development period is the most significant link in the automobile production chain. A wide range of design and process parameters needs to be evaluated to achieve numerous goals of production. These goals often stand in conflict with each other. In addition to the variation of the concepts and following the objectives, some limitations such as manufacturing restrictions, financial limits, and deadlines influence the choice of the best combination of variables. This study introduces a structural optimization tool for assemblies made of sheet metal, e.g. the automobile body, based on parametrization and evaluation of concepts in CAD and CAE. This methodology focuses on those concepts, which leads to the use of the right amount of light and strong material in the right place, instead of substituting the whole structure with the new material. An adaptive hybrid metaheuristic algorithm is designed to eliminate all factors that would lead to a local minimum instead of global optimum. Finding the global optimum is granted by using some explorative and exploitative search heuristics, which are intelligently organized by a central controller. Reliability, accuracy and the speed of the proposed algorithm are validated via a comparative study with similar algorithms for an academic optimization problem, which shows valuable results. Since structures might be subject to a wide range of load cases, e.g. static, cyclic, dynamic, temperature-dependent etc., these requirements need to be addressed by a multidisciplinary optimization algorithm. To handle the nonlinear response of objectives and to tackle the time-consuming FEM analyses in crash situations, a surrogate model is implemented in the optimization tool. The ability of such tool to present the optimum results in multi-objective problems is improved by using some user-selected fitness functions. Finally, an exemplary sub-assembly made of sheet metal parts from a car body is optimized to enhance both, static load case and crashworthiness.Die Automobilindustrie hat in den letzten Jahren unter dem Druck von Umweltvorschriften, Sicherheitsanforderungen und wettbewerbsfĂ€higem Markt neue Wege auf dem Gebiet der Technologien eröffnet. Leichtbau gilt als eine der innovativsten und offenkundigsten Lösungen, um Umwelt- und Sicherheitsziele zu wettbewerbsfĂ€higen Preisen zu erreichen. Die Wahl des besten Designs und Verfahrens fĂŒr Produktionen in der Entwicklungsphase ist der wichtigste Ring der Automobilproduktionskette. Um unzĂ€hlige Produktionsziele zu erreichen, mĂŒssen zahlreiche Design- und Prozessparameter bewertet werden. Die Anzahl und Variation der Lösungen und Ziele sowie einige EinschrĂ€nkungen wie FertigungsbeschrĂ€nkungen, finanzielle Grenzen und Fristen beeinflussen die Auswahl einer guten Kombination von Variablen. In dieser Studie werden strukturelle Optimierungswerkzeuge fĂŒr aus Blech gefertigte Baugruppen, z. Karosserie, basierend auf Parametrisierung und Bewertung von Lösungen in CAD bzw. CAE. Diese Methodik konzentriert sich auf die Lösungen, die dazu fĂŒhren, dass die richtige Menge an leichtem / festem Material an der richtigen Stelle der Struktur verwendet wird, anstatt vollstĂ€ndig ersetzt zu werden. Eine adaptive Hybrid-Metaheuristik soll verhindern, dass alle Faktoren, die Bedrohungsoptimierungstools in einem lokalen Minimum konvergieren, anstelle eines globalen Optimums. Das Auffinden des globalen Optimums wird durch einige explorative und ausbeuterische Such Heuristiken gewĂ€hrleistet. Die ZuverlĂ€ssigkeit, Genauigkeit und Geschwindigkeit des vorgeschlagenen Algorithmus wird mit Ă€hnlichen Algorithmen in akademischen Optimierungsproblemen validiert und fĂŒhrt zu respektablen Ergebnissen. Da Strukturen möglicherweise einem weiten Bereich von LastfĂ€llen unterliegen, z. statische, zyklische, dynamische, Temperatur usw. Möglichkeit der multidisziplinĂ€ren Optimierung wurde in Optimierungswerkzeugen bereitgestellt. Um die nichtlineare Reaktion von Zielen zu ĂŒberwinden und um den hohen Zeitverbrauch von FEM-Analysen in Absturzereignissen zu bewĂ€ltigen, könnte ein Ersatzmodell vom Benutzer verwendet werden. Die FĂ€higkeit von Optimierungswerkzeugen, optimale Ergebnisse bei Problemen mit mehreren Zielsetzungen zu prĂ€sentieren, wird durch die Verwendung einiger vom Benutzer ausgewĂ€hlten Fitnessfunktionen verbessert. Eine Unterbaugruppe aus Blechteilen, die zur Automobilkarosserie gehören, ist optimiert, um beide zu verbessern; statischer Lastfall und Crashsicherheit

    Cross-Sections for Transient Analyses: Development of a Genetic Algorithm for the Energy Meshing

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    Die Bereitstellung von Multigruppen-Wirkungsquerschnitts-Bibliotheken ist ein wesentlicher Schritt in Multigruppen-Neutronentransportrechnungen: eine grĂ¶ĂŸere Zahl von Energiegruppen verbessert die Genauigkeit der Ergebnisse, erhöht aber den Rechenaufwand deutlich. Dadurch wird die DurchfĂŒhrung deterministischer transienter Berechnungen erschwert, was sich insbesondere bei einer 3D-Modellierung der Reaktorgeometrie nachteilig auswirkt. Daraus ergibt sich fĂŒr derartige Rechnungen die Notwendigkeit, die kontinuierliche Energieskala mit möglichst wenigen Energiegruppen zu reprĂ€sentieren. Ein neuartiges Verfahren zur geeigneten Kondensation von Multigruppen-Wirkungsquerschnitten wurde in die mechanistischen Rechenprogramme SIMMER-III und SIMMER-IV implementiert, so dass in den auszufĂŒhrenden Transportrechnungen eine geringere Auszahl von Gruppen benutzt werden kann, als die ursprĂŒnglichen Bibliotheken mit ihrer Feinstruktur der Energiegruppen enthalten. Damit sind genauere Ergebnisse zu erwarten, da die tatsĂ€chlich verwendeten Wirkungsquerschnitte eher den ursprĂŒnglichen nuklearen Daten entsprechen. Dies muß im Gegenzug nicht durch eine drastische Erhöhung der Rechenzeit erkauft werden, da der Löser der Transportgleichungen nur mit einer limitierten Anzahl von Energiegruppen belastet wird. Bei diesem Verfahren hat die geschickte Auswahl der Grobgruppen-Strukur entscheidenden Einfluß auf die QualitĂ€t der Ergebnisse. In der Vergangenheit wurde die Auswahl in den meisten FĂ€llen auf Basis empirischer Erfahrungswerte getroffen. Dies erforderte in der Regel umfangreiche Tests fĂŒr den jeweils betrachteten Reaktortyp, wobei die spezifische Lösung nur eingeschrĂ€nkt auf andere Systeme ĂŒbertragen werden konnte. In der vorliegenden Arbeit wird ein allgemeines Verfahren beschrieben, das fĂŒr den jeweils betrachteten Anwendungsfall die bestmögliche Auswahl der Energiegruppen trifft, um spĂ€ter vorhandene Feingruppen-Bibliotheken in eine geeignete Grobstruktur zu ĂŒberfĂŒhren. Die Auswahl der Gruppen erfolgt automatisiert durch einen genetischen Optimierungs-Algorithmus. Mit diesem innovativen Verfahren lassen sich verfĂŒgbare allgemeine Feingruppen-Bibliotheken zu anwendungsspezifischen Grobstruktur-Wirkungsquerschnitten kondensieren. DurchgefĂŒhrte Tests fĂŒr unterschiedliche Reaktortypen und mit verschiedenen Feingruppen-Bibliotheken erbrachten den Nachweis der zuverlĂ€ssigen Anwendbarkeit der entwickelten Methode, die unter BerĂŒcksichtigung der Eigenheiten der betrachteten AnwendungsfĂ€lle geeignete Strukturen lieferte. DarĂŒberhinaus gestattet das Verfahren zusĂ€tzliche Einblicke in das neutronische Verhalten des Reaktors, die bei der ĂŒblichen manuellen Vorgehensweise leicht ĂŒbersehen werden können. Die Tests zeigen, dass der implementierte Algorithmus reprĂ€sentative Energiegruppen-Strukturen bereitstellt, die zuverlĂ€ssige Ergebnisse fĂŒr Reaktor-KenngrĂ¶ĂŸen wie Multiplikationsfaktor, ReaktivitĂ€ts-RĂŒckwirkungs-Koeffizienten und Reaktionsraten liefern. Aus der Analyse der Testergebnisse geht hervor, wie unterschiedliche Reaktorparameter, wie Geometrie, Materialzusammensetzung und das daraus resultierende Neutronenspektrum, den Algorithmus bei der bestmöglichen Wahl der Energiestruktur steuern. Damit wird die EffektivitĂ€t der entwickelten Methode nachdrĂŒcklich demonstriert
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