Efficiency of the variable fidelity design optimization method with variable complexity models

The goal of this investigation is to provide a deeper understanding about a variable fidelity optimization algorithm and some scaling methods through three test problems. The first two problems are analytic, and the third one is a structural optimization problem. The test problems have been specifically constructed to look for insights regarding the use in the algorithm of models (high fidelity and low fidelity models) with different degree of nonlinearity and different number of design variables. Performance of the variable fidelity framework for first order and second order scaling methods (multiplicative and additive), is compared to a standard sequential quadratic programming optimization performed on the high fidelity model. The main contributions of this investigation are the insights gained with the specifically constructed test problems, which can be extended to other problems, about the use of a trust region variable fidelity framework, and the choice of the most suitable scaling methods depending on the case study at hand. In addition, results show how a reduction in the design cycle time can be obtained,

El objetivo de esta investigación es mejorar la comprensión del algoritmo de fidelidad variable y de diversos métodos de escalamiento a través de tres problemas. Los primeros dos problemas son analíticos, y el tercero es un problema de optimización structural. Los problemas han sido construidos especificamente para comprender el funcionamiento del algoritmo con modelos (alta y baja fidelidad) de diferente grado de no-linealidad y diferente número de variables de diseño. El rendimiento del algorimo al usar diversos métodos de escalamiento de primero y segundo orden (aditivo y multiplicativo), es comparado con el rendimiento de usar programación cuadrática secuencial solamente sobre el modelo de alta fidelidad. La principal contribución de esta investigación es la comprensión ganada con los problemas propuestos, lo cual puede extenderse a otros problemas, sobre el alcance y limitandes del algoritmo, y la elección del método de escalamiento más apropiado dependiendo del caso de studio que se tenga. Además, los resultados muestran como una reducción del tiempo de diseño puede obtenerse, mientras se reduce el número de evaluaciones al modelo de alta fidelidad y se alcanza convergencia.