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

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 (ESNIIþ) 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

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 multidisziplinären Optimierung von Leichtbaustrukturen unter Verwendung hybrider Metaheuristik

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 wettbewerbsfähigem Markt neue Wege auf dem Gebiet der Technologien eröffnet. Leichtbau gilt als eine der innovativsten und offenkundigsten Lösungen, um Umwelt- und Sicherheitsziele zu wettbewerbsfähigen Preisen zu erreichen. Die Wahl des besten Designs und Verfahrens für Produktionen in der Entwicklungsphase ist der wichtigste Ring der Automobilproduktionskette. Um unzählige Produktionsziele zu erreichen, müssen zahlreiche Design- und Prozessparameter bewertet werden. Die Anzahl und Variation der Lösungen und Ziele sowie einige Einschränkungen wie Fertigungsbeschränkungen, finanzielle Grenzen und Fristen beeinflussen die Auswahl einer guten Kombination von Variablen. In dieser Studie werden strukturelle Optimierungswerkzeuge für 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 führen, dass die richtige Menge an leichtem / festem Material an der richtigen Stelle der Struktur verwendet wird, anstatt vollständig 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 gewährleistet. Die Zuverlässigkeit, Genauigkeit und Geschwindigkeit des vorgeschlagenen Algorithmus wird mit ähnlichen Algorithmen in akademischen Optimierungsproblemen validiert und führt zu respektablen Ergebnissen. Da Strukturen möglicherweise einem weiten Bereich von Lastfällen unterliegen, z. statische, zyklische, dynamische, Temperatur usw. Möglichkeit der multidisziplinären Optimierung wurde in Optimierungswerkzeugen bereitgestellt. Um die nichtlineare Reaktion von Zielen zu überwinden und um den hohen Zeitverbrauch von FEM-Analysen in Absturzereignissen zu bewältigen, könnte ein Ersatzmodell vom Benutzer verwendet werden. Die Fähigkeit von Optimierungswerkzeugen, optimale Ergebnisse bei Problemen mit mehreren Zielsetzungen zu präsentieren, wird durch die Verwendung einiger vom Benutzer ausgewählten 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

Die Bereitstellung von Multigruppen-Wirkungsquerschnitts-Bibliotheken ist ein wesentlicher Schritt in Multigruppen-Neutronentransportrechnungen: eine größere Zahl von Energiegruppen verbessert die Genauigkeit der Ergebnisse, erhöht aber den Rechenaufwand deutlich. Dadurch wird die Durchführung deterministischer transienter Berechnungen erschwert, was sich insbesondere bei einer 3D-Modellierung der Reaktorgeometrie nachteilig auswirkt. Daraus ergibt sich für derartige Rechnungen die Notwendigkeit, die kontinuierliche Energieskala mit möglichst wenigen Energiegruppen zu repräsentieren. Ein neuartiges Verfahren zur geeigneten Kondensation von Multigruppen-Wirkungsquerschnitten wurde in die mechanistischen Rechenprogramme SIMMER-III und SIMMER-IV implementiert, so dass in den auszuführenden Transportrechnungen eine geringere Auszahl von Gruppen benutzt werden kann, als die ursprünglichen Bibliotheken mit ihrer Feinstruktur der Energiegruppen enthalten. Damit sind genauere Ergebnisse zu erwarten, da die tatsächlich verwendeten Wirkungsquerschnitte eher den ursprünglichen 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 Qualität der Ergebnisse. In der Vergangenheit wurde die Auswahl in den meisten Fällen auf Basis empirischer Erfahrungswerte getroffen. Dies erforderte in der Regel umfangreiche Tests für den jeweils betrachteten Reaktortyp, wobei die spezifische Lösung nur eingeschränkt auf andere Systeme übertragen werden konnte. In der vorliegenden Arbeit wird ein allgemeines Verfahren beschrieben, das für den jeweils betrachteten Anwendungsfall die bestmögliche Auswahl der Energiegruppen trifft, um später vorhandene Feingruppen-Bibliotheken in eine geeignete Grobstruktur zu überführen. Die Auswahl der Gruppen erfolgt automatisiert durch einen genetischen Optimierungs-Algorithmus. Mit diesem innovativen Verfahren lassen sich verfügbare allgemeine Feingruppen-Bibliotheken zu anwendungsspezifischen Grobstruktur-Wirkungsquerschnitten kondensieren. Durchgeführte Tests für unterschiedliche Reaktortypen und mit verschiedenen Feingruppen-Bibliotheken erbrachten den Nachweis der zuverlässigen Anwendbarkeit der entwickelten Methode, die unter Berücksichtigung der Eigenheiten der betrachteten Anwendungsfälle geeignete Strukturen lieferte. Darüberhinaus gestattet das Verfahren zusätzliche Einblicke in das neutronische Verhalten des Reaktors, die bei der üblichen manuellen Vorgehensweise leicht übersehen werden können. Die Tests zeigen, dass der implementierte Algorithmus repräsentative Energiegruppen-Strukturen bereitstellt, die zuverlässige Ergebnisse für Reaktor-Kenngrößen wie Multiplikationsfaktor, Reaktivitäts-Rückwirkungs-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 Effektivität der entwickelten Methode nachdrücklich demonstriert