寻找供应商
广告
首页 > 汽车技术 > 正文

浅谈机器学习与isight经典算法

2023-03-24 20:04:55·  来源：上汽安全与CAE技术  
　
前言在整车开发过程中，基于isight的多目标优化可以有效平衡车辆各性能及重量等指标。isight多目标优化的基本流程为通过DOE生成实验数据后，由近似算法对刚度、模态、重量等多个性能进行拟合，拟合后的近似模型用于后续的遗传算法优化。可以说，性能拟合模型

前言

在整车开发过程中，基于isight的多目标优化可以有效平衡车辆各性能及重量等指标。isight多目标优化的基本流程为通过DOE生成实验数据后，由近似算法对刚度、模态、重量等多个性能进行拟合，拟合后的近似模型用于后续的遗传算法优化。

可以说，性能拟合模型的好坏直接决定了最终的优化结果是否可靠。isight中常用的近似模型有RBF函数、克里金模型和多项式回归等，在不同的性能拟合任务中，用户需要根据工程经验选择合适的拟合算法，并定义其超参。

图片

图1 isight多目标优化流程

本文针对isight多目标优化过程中的近似阶段，尝试了Sklearn中与之匹配或相似的机器学习算法，通过自定义算法循环寻优策略，同时基于GridsearchCV实现超参的自动调节，最终定义了一套融合算法，在对不同性能目标进行训练的过程中，可以自动寻找最优近似算法及其超参。

第一节 算法简介

本文设计的融合算法中用到的基本机器学习算法有内核岭回归、高斯随机过程回归和多项式回归等。其中，内核岭回归是在线性回归基础上增加了“核”和“岭”，“核”是为了增加线性回归的非线性拟合能力，“岭”是L2正则项，是为了控制模型的复杂度，防止模型过拟合。Sklearn的KernelRidge模型提供了RBF、sigmoid、laplacian、cosine等多种核函数选择，实践表明RBF核、laplacian核有较好的非线性拟合能力。高斯过程回归本质上与克里金模型一样，是一种非参数模型，该模型本身并没有需要学习的参数。模型先验认为，对于N个数据点（X）对应的N个函数值（Y）服从N维高斯分布，这个高斯分布的均值是0，协方差矩阵是K，K是通过核函数来表达，从而保证模型的平滑。Sklearn的GaussianProcessRegressor支持包括RBF在内的多种核函数，通过gridsearch可以选择合适的核函数。多项式回归在Sklearn中可以通过pipeline流水线的方式实现，即先通过特征处理模块对特征X进行多项式组合，再基于组合后生成的新特征进行线性回归拟合。

图片

图2 GridsearchCV基本原理

超参调节的方式，目前主要有随机搜索、网格搜索和贝叶斯优化。随机搜索速度快，但是可能遗漏最优解。网格搜索更全面，但是效率低，本项目各算法中需要调节的超参数并不多，在效率上并不会损失太多，因此本文选择了网格搜索的方式，通过Sklearn的GridsearchCV实现。在大规模超参调节场景中，最适合的是贝叶斯优化算法，主流的工具有基于GPR的BayesianOptimization和基于TPR的optuna。

除了以上近似算法，本文也对Xgboost、神经网络和支持向量回归做了一定尝试，实践表明xgboost在小批量数据及以上的拟合效果并不出众，在对常见超参进行调节后，测试数据的R2能达到0.85左右，而同任务下内核岭回归或高斯随机过程回归往往能达到0.9以上。

对于多层神经网络的应用，在不同任务上，通过调整神经网络的结构，一般都能达到非常好的拟合效果，但是考虑到样本集数量偏少（一般在150个样本左右），过拟合的风险不可忽视，而且超参调整的策略不具备普适性，如果要用网格搜索寻找合适的神经网络结构，计算时间会偏长。同时本文还比较了SVR（支持向量回归）算法，效果对比内核岭回归没有明显的差异，并且偶尔还有运算速度过慢的现象。综上，本文的融合算法中未集成xgboost、神经网络和SVR方法。

第二节 结果对比

本文的近似问题本质上是回归任务，因此本文选择了回归任务常用的评价指标R2，并在15个性能拟合任务中，对比了isight内置拟合算法与机器学习融合算法的效果。整体来看，isight近似算法经过适当的组合尝试，对各个性能的拟合都能取得较好的效果，而基于机器学习的融合算法无需手动选择算法和超参，运行一次即可达到相近的效果，两者的R2均能达到0.9左右。同时，由于融合算法经过了多折交叉验证（本文取了10折），算法的鲁棒性更强，有利于提高后续优化结果的可靠度。

图片

图3部分任务结果对比

小结

在同样的性能前提下，本文设计的基于sklearn的融合算法无需用户定义具体算法类型及其超参，拥有更好的灵活性，同时多折交叉验证提高了模型的鲁棒性，使得后续的优化结果更加可靠。在isight的优化阶段，常用的优化算法为各种遗传算法，如NSGA、MIGA等。在python环境下，目前最流行的遗传算法工具包为geatpy，后续本文将从统计检验的角度，对geatpy遗传算法和isight内置优化算法的效果进行对比，敬请期待。

分享到：
 
反对 0 举报 0 收藏 0 评论 0
  • 汽车测试网V课堂

    汽车测试网V课堂

  • 微信公众号

    微信公众号

  • 汽车测试网手机站

    汽车测试网手机站

• 一文详解安全分析方法STPA：以自动紧急制动系统（AEB）为 • 新品上市 | Fusion-LN 数据采集的下一个飞跃
• 车规级V2X芯片- 汽车移动通信功能核心 • BEV端到端视觉论文合集|从不同的视角解析BEV感知技术
• 新能源汽车应用中的【夜视系统】与【雨夜系统】 • 汽车安全基础
• 极氪007电驱动系统拆解，看到了啥？ • 长安汽车申请具备单换热器的空调总成的车辆热管理系统专利
• 两轮车运动行为建模探索与实践 • 燃料电池汽车冬测Workshop——黑河站
0 条相关评论
  • 广告
  • 广告

编辑推荐

最新资讯

  • 广告
  • 广告
沪ICP备11026917号-25