点播（DOD）喷墨打印被认为是制造高级功能材料的有前途的技术之一。对于DOD打印机，长期用于实现无卫星较小液滴的高精度分配技术，长期以来一直在构图薄膜结构。本研究认为，分配喷嘴上游的液体室的入口速度是控制变量，旨在使用样品效率高的贝叶斯优化算法优化其波形。首先，液滴分配动力学是通过使用开源OpenFOAM求解器，InterFOAM进行数值复制的，并且结果将传递给基于Pyfoam的另一个代码。然后，表征驱动DOD打印机的参数由贝叶斯优化（BO）算法确定，以最大化规定的多目标函数，该函数表示为两个因素的总和，即主液滴的大小和主要液滴的大小和卫星液滴的存在。结果表明，当前的BO算法可以在150个模拟中成功找到高精度分配波形。具体而言，可以有效消除卫星液滴，并通过施加最佳波形，可以将液滴直径显着降低至喷嘴直径的24.9％。

由于评估成本函数的费用（例如，使用计算流体动力学）来确定表面控制所需的性能，因此通常不可能找到流体动力或空气动力表面的最佳设计。此外，由于强加的几何限制，常规的参数化方法和用户偏见，设计空间本身的固有局限性可以限制所选设计空间内设计的{\ IT}，而不管传统的优化方法还是较新的，数据驱动的方法使用机器学习的设计算法用于搜索设计空间。我们提出了2条攻击来解决这些困难：我们提出了（1）一种方法，可以使用变形创建设计空间，我们称之为{\ it by-morphing}（dbm）; （2）一种优化算法，用于搜索使用新型贝叶斯优化（BO）策略的空间，我们称之为{\ it混合变量，多目标贝叶斯优化}（MixMobo）。我们采用这种形状优化策略来最大程度地提高基本动力学涡轮的功率输出。在同时应用这两种策略，我们证明我们可以创建一个新颖的，几何毫无约束的设计空间和轮毂形状的设计空间，然后通过{\ it最低}成本函数的数量来同时优化它们。我们的框架是多功能的，可以应用于各种流体问题的形状优化。

贝叶斯优化提供了一种优化昂贵黑匣子功能的有效方法。它最近已应用于流体动力学问题。本文研究并在一系列合成测试函数上从经验上比较了常见的贝叶斯优化算法。它研究了采集函数和训练样本数量的选择，采集功能的精确计算以及基于蒙特卡洛的方法以及单点和多点优化。该测试功能被认为涵盖了各种各样的挑战，因此是理想的测试床，以了解贝叶斯优化的性能，并确定贝叶斯优化表现良好和差的一般情况。这些知识可以用于应用程序中，包括流体动力学的知识，这些知识是未知的。这项调查的结果表明，要做出的选择与相对简单的功能不相关，而乐观的采集功能（例如上限限制）应首选更复杂的目标函数。此外，蒙特卡洛方法的结果与分析采集函数的结果相当。在目标函数允许并行评估的情况下，多点方法提供了更快的替代方法，但它可能需要进行更多的客观函数评估。

生物膜为海洋科学，生物能源和生物医学等不同领域的工程师带来了重大问题，在那里有效的生物膜控制是一个长期目标。生物膜的粘附和表面力学在产生和去除生物膜中起着至关重要的作用。设计具有不同表面拓扑的定制纳米曲面可以改变粘合剂特性，以更轻松地清除生物膜，从而大大改善长期生物膜控制。为了快速设计此类拓扑结构，我们采用基于个体的建模和贝叶斯优化来自动化设计过程并生成不同的活动表面，以有效地去除生物膜。我们的框架成功地生成了理想的纳米曲面，以通过施加的剪切和振动来清除生物膜。密集分布的短柱形地形是防止生物膜形成的最佳几何形状。在液体剪切下，最佳地形是稀疏分布高，纤细的柱状结构。当受到垂直或横向振动的影响时，发现厚梯形锥是最佳的。优化振动载荷表明频率相对较低的振动幅度在去除生物膜方面更有效。我们的结果为需要表面介导的生物膜控制的各种工程领域提供了见解。我们的框架也可以应用于更通用的材料设计和优化。

映射近场污染物的浓度对于跟踪城市地区意外有毒羽状分散体至关重要。通过求解大部分湍流谱，大型模拟（LES）具有准确表示污染物浓度空间变异性的潜力。找到一种合成大量信息的方法，以提高低保真操作模型的准确性（例如，提供更好的湍流封闭条款）特别有吸引力。这是一个挑战，在多质量环境中，LES的部署成本高昂，以了解羽流和示踪剂分散如何随着各种大气和源参数的变化。为了克服这个问题，我们提出了一个合并正交分解（POD）和高斯过程回归（GPR）的非侵入性降低阶模型，以预测与示踪剂浓度相关的LES现场统计。通过最大的后验（MAP）过程，GPR HyperParameter是通过POD告知的最大后验（MAP）过程来优化组件的。我们在二维案例研究上提供了详细的分析，该案例研究对应于表面安装的障碍物上的湍流大气边界层流。我们表明，障碍物上游的近源浓度异质性需要大量的POD模式才能得到充分捕获。我们还表明，逐组分的优化允许捕获POD模式中的空间尺度范围，尤其是高阶模式中较短的浓度模式。如果学习数据库由至少五十至100个LES快照制成，则可以首先估算所需的预算，以朝着更逼真的大气分散应用程序迈进，因此减少订单模型的预测仍然可以接受。

Bayesian Optimization（BO）是全球优化的黑匣子客观功能的方法，这是昂贵的评估。 Bo Powered实验设计在材料科学，化学，实验物理，药物开发等方面发现了广泛的应用。这项工作旨在提请注意应用BO在设计实验中的益处，并提供博手册，涵盖方法和软件，为了方便任何想要申请或学习博的人。特别是，我们简要解释了BO技术，审查BO中的所有应用程序在添加剂制造中，比较和举例说明不同开放BO库的功能，解锁BO的新潜在应用，以外的数据（例如，优先输出）。本文针对读者，了解贝叶斯方法的一些理解，但不一定符合添加剂制造的知识;软件性能概述和实施说明是任何实验设计从业者的乐器。此外，我们在添加剂制造领域的审查突出了博的目前的知识和技术趋势。本文在线拥有补充材料。

海浪可再生能源快速成为近几十年来可再生能源行业的关键部分。通过在该过程中开发波能转换器作为主转换器技术，研究了它们的电力起飞（PTO）系统。调整PTO参数是一个具有挑战性的优化问题，因为这些参数与吸收功率输出之间存在复杂和非线性关系。在这方面，本研究旨在优化在澳大利亚海岸的珀斯的波路场景中的点吸收波能量转换器的PTO系统参数。转换器在数量上设计成振荡，以防止不规则，并且执行PTO设置的多维波和灵敏度分析。然后，要找到导致最高功率输出的最佳PTO系统参数，并入了十种优化算法，以解决非线性问题，包括Nelder-Mead搜索方法，主动集方法，顺序二次编程方法（SQP），多节透视优化器（MVO）和六种改进的遗传，代理和Fminsearch算法组合。在可行性景观分析之后，执行优化结果并在PTO系统设置方面提供最佳答案。最后，调查表明，遗传，替代和FMINSEARCH算法的修改组合可以优于所研究的波场景中的其他组合，以及PTO系统变量之间的相互作用。

从连续流体流生成液滴需要精确调谐设备以找到优化的控制参数条件。它在分析上棘手，以计算产生优化液滴的液滴生成设备的必要控制参数值。此外，随着流体流动的长度尺度变化，地层物理和诱导流量分解成液滴的优化条件也会改变。因此，单个比例积分衍生控制器太低，无法优化不同长度尺度或不同控制参数的设备，而分类机学习技术需要数天捕获并要求数百万滴图像。因此，问题提出，可以创建一个单一的方法，该方法普遍优化多个数据点的多个长度液滴，并且比以前的方法更快？在本文中，贝叶斯优化和计算机视觉反馈回路旨在快速可靠地发现在不同长度级设备中生成优化的液滴的控制参数值。该方法被证明在仅2.3小时内仅使用60张图像的最佳参数值会聚到比以前的方法快30倍。两种不同的长度尺度设备演示了模型实现：毫师喷墨设备和MiCof流体设备。

Machine learning frameworks such as Genetic Programming (GP) and Reinforcement Learning (RL) are gaining popularity in flow control. This work presents a comparative analysis of the two, bench-marking some of their most representative algorithms against global optimization techniques such as Bayesian Optimization (BO) and Lipschitz global optimization (LIPO). First, we review the general framework of the model-free control problem, bringing together all methods as black-box optimization problems. Then, we test the control algorithms on three test cases. These are (1) the stabilization of a nonlinear dynamical system featuring frequency cross-talk, (2) the wave cancellation from a Burgers' flow and (3) the drag reduction in a cylinder wake flow. We present a comprehensive comparison to illustrate their differences in exploration versus exploitation and their balance between `model capacity' in the control law definition versus `required complexity'. We believe that such a comparison paves the way toward the hybridization of the various methods, and we offer some perspective on their future development in the literature on flow control problems.

Bayesian optimization (BO) is increasingly employed in critical applications such as materials design and drug discovery. An increasingly popular strategy in BO is to forgo the sole reliance on high-fidelity data and instead use an ensemble of information sources which provide inexpensive low-fidelity data. The overall premise of this strategy is to reduce the overall sampling costs by querying inexpensive low-fidelity sources whose data are correlated with high-fidelity samples. Here, we propose a multi-fidelity cost-aware BO framework that dramatically outperforms the state-of-the-art technologies in terms of efficiency, consistency, and robustness. We demonstrate the advantages of our framework on analytic and engineering problems and argue that these benefits stem from our two main contributions: (1) we develop a novel acquisition function for multi-fidelity cost-aware BO that safeguards the convergence against the biases of low-fidelity data, and (2) we tailor a newly developed emulator for multi-fidelity BO which enables us to not only simultaneously learn from an ensemble of multi-fidelity datasets, but also identify the severely biased low-fidelity sources that should be excluded from BO.

多目标优化问题的目标在现实世界中通常会看到不同的评估成本。现在，此类问题被称为异质目标（HE-MOPS）的多目标优化问题。然而，到目前为止，只有少数研究来解决HE-MOPS，其中大多数专注于一个快速目标和一个缓慢目标的双向目标问题。在这项工作中，我们旨在应对具有两个以上黑盒和异质目标的He-mops。为此，我们通过利用He-Mops中廉价且昂贵的目标的不同数据集来减轻因评估不同目标而导致的搜索偏见，从而减轻了廉价且昂贵的目标，从而为HE-MOPS开发了多目标贝叶斯进化优化方法。为了充分利用两个不同的培训数据集，一种对所有目标进行评估的解决方案，另一个与仅在快速目标上进行评估的解决方案，构建了两个单独的高斯过程模型。此外，提出了一种新的采集函数，以减轻对快速目标的搜索偏见，从而在收敛与多样性之间达到平衡。我们通过对广泛使用的多/多目标基准问题进行测试来证明该算法的有效性，这些问题被认为是异质昂贵的。

This work presents a set of neural network (NN) models specifically designed for accurate and efficient fluid dynamics forecasting. In this work, we show how neural networks training can be improved by reducing data complexity through a modal decomposition technique called higher order dynamic mode decomposition (HODMD), which identifies the main structures inside flow dynamics and reconstructs the original flow using only these main structures. This reconstruction has the same number of samples and spatial dimension as the original flow, but with a less complex dynamics and preserving its main features. We also show the low computational cost required by the proposed NN models, both in their training and inference phases. The core idea of this work is to test the limits of applicability of deep learning models to data forecasting in complex fluid dynamics problems. Generalization capabilities of the models are demonstrated by using the same neural network architectures to forecast the future dynamics of four different multi-phase flows. Data sets used to train and test these deep learning models come from Direct Numerical Simulations (DNS) of these flows.

虽然在各种应用中广泛使用刚性机器人，但它们在他们可以执行的任务中受到限制，并且在密切的人机交互中可以保持不安全。另一方面，软机器鞋面超越了刚性机器人的能力，例如与工作环境，自由度，自由度，制造成本和与环境安全互动的兼容性。本文研究了纤维增强弹性机壳（释放）作为一种特定类型的软气动致动器的行为，可用于软装饰器。创建动态集参数模型以在各种操作条件下模拟单一免费的运动，并通知控制器的设计。所提出的PID控制器使用旋转角度来控制多项式函数之后的自由到限定的步进输入或轨迹的响应来控制末端执行器的方向。另外，采用有限元分析方法，包括释放的固有非线性材料特性，精确地评估释放的各种参数和配置。该工具还用于确定模块中多个释放的工作空间，这基本上是软机械臂的构建块。

Recent increases in computing power have enabled the numerical simulation of many complex flow problems that are of practical and strategic interest for naval applications. A noticeable area of advancement is the computation of turbulent, two-phase flows resulting from wave breaking and other multiphase flow processes such as cavitation that can generate underwater sound and entrain bubbles in ship wakes, among other effects. Although advanced flow solvers are sophisticated and are capable of simulating high Reynolds number flows on large numbers of grid points, challenges in data analysis remain. Specifically, there is a critical need to transform highly resolved flow fields described on fine grids at discrete time steps into physically resolved features for which the flow dynamics can be understood and utilized in naval applications. This paper presents our recent efforts in this field. In previous works, we developed a novel algorithm to track bubbles in breaking wave simulations and to interpret their dynamical behavior over time (Gao et al., 2021a). We also discovered a new physical mechanism driving bubble production within breaking wave crests (Gao et al., 2021b) and developed a model to relate bubble behaviors to underwater sound generation (Gao et al., 2021c). In this work, we applied our bubble tracking algorithm to the breaking waves simulations and investigated the bubble trajectories, bubble creation mechanisms, and bubble acoustics based on our previous works.

由于其数据效率，贝叶斯优化已经出现在昂贵的黑盒优化的最前沿。近年来，关于新贝叶斯优化算法及其应用的发展的研究激增。因此，本文试图对贝叶斯优化的最新进展进行全面和更新的调查，并确定有趣的开放问题。我们将贝叶斯优化的现有工作分为九个主要群体，并根据所提出的算法的动机和重点。对于每个类别，我们介绍了替代模型的构建和采集功能的适应的主要进步。最后，我们讨论了开放的问题，并提出了有希望的未来研究方向，尤其是在分布式和联合优化系统中的异质性，隐私保护和公平性方面。

机器学习方法的最新进展以及扫描探针显微镜（SPMS）的可编程接口的新兴可用性使自动化和自动显微镜在科学界的关注方面推向了最前沿。但是，启用自动显微镜需要开发特定于任务的机器学习方法，了解物理发现与机器学习之间的相互作用以及完全定义的发现工作流程。反过来，这需要平衡领域科学家的身体直觉和先验知识与定义实验目标和机器学习算法的奖励，这些算法可以将它们转化为特定的实验协议。在这里，我们讨论了贝叶斯活跃学习的基本原理，并说明了其对SPM的应用。我们从高斯过程作为一种简单的数据驱动方法和对物理模型的贝叶斯推断作为基于物理功能的扩展的贝叶斯推断，再到更复杂的深内核学习方法，结构化的高斯过程和假设学习。这些框架允许使用先验数据，在光谱数据中编码的特定功能以及在实验过程中表现出的物理定律的探索。讨论的框架可以普遍应用于结合成像和光谱，SPM方法，纳米识别，电子显微镜和光谱法以及化学成像方法的所有技术，并且对破坏性或不可逆测量的影响特别影响。

在本文中，我们为非稳定于3D流体结构交互系统提供了一种基于深度学习的阶数（DL-ROM）。所提出的DL-ROM具有非线性状态空间模型的格式，并采用具有长短期存储器（LSTM）的经常性神经网络。我们考虑一种以状态空间格式的可弹性安装的球体的规范流体结构系统，其具有不可压缩的流体流动。我们开发了一种非线性数据驱动的耦合，用于预测横向方向自由振动球的非定常力和涡旋诱导的振动（VIV）锁定。我们设计输入输出关系作为用于流体结构系统的低维逼近的力和位移数据集的时间序列。基于VIV锁定过程的先验知识，输入功能包含一系列频率和幅度，其能够实现高效的DL-ROM，而无需用于低维建模的大量训练数据集。一旦训练，网络就提供了输入 - 输出动态的非线性映射，其可以通过反馈过程预测较长地平线的耦合流体结构动态。通过将LSTM网络与Eigensystem实现算法（时代）集成，我们构造了用于减少阶稳定性分析的数据驱动状态空间模型。我们通过特征值选择过程调查VIV的潜在机制和稳定性特征。为了了解频率锁定机制，我们研究了针对降低振荡频率和质量比的范围的特征值轨迹。与全阶模拟一致，通过组合的LSTM-ERA程序精确捕获频率锁定分支。所提出的DL-ROM与涉及流体结构相互作用的物理学数字双胞胎的基于物理的数字双胞胎。

在本文中，使用计算流体动力学研究了具有次级通道和肋骨的微通道设计，并与多目标优化算法耦合，以确定并提出基于观察到的热阻力和泵送功率的最佳溶液。提出了一种结合拉丁超立方体采样，基于机器学习的替代建模和多目标优化的工作流程。在寻找最佳替代物期间，考虑了随机森林，梯度增强算法和神经网络。我们证明了调整的神经网络可以做出准确的预测，并用于创建可接受的替代模型。与常规优化方法相比，优化解决方案在总体性能上显示出可忽略的差异。此外，解决方案是在原始时间的五分之一中计算的。在与对流微通道设计相同的压力极限下，生成的设计达到的温度低于10％以上。当受到温度的限制时，压降降低了25％以上。最后，通过采用Shapley添加说明技术研究了每个设计变量对热电阻和泵送功率的影响。总体而言，我们已经证明了所提出的框架具有优点，可以用作微通道散热器设计优化的可行方法。

石油场和地震成像的储层模拟被称为石油和天然气（O＆G）行业中高性能计算（HPC）最苛刻的工作量。模拟器数值参数的优化起着至关重要的作用，因为它可以节省大量的计算工作。最先进的优化技术基于运行大量模拟，特定于该目的，以找到良好的参数候选者。但是，在时间和计算资源方面，使用这种方法的成本高昂。这项工作提出了金枪鱼，这是一种新方法，可增强使用性能模型的储层流仿真的最佳数值参数的搜索。在O＆G行业中，通常使用不同工作流程中的模型合奏来减少与预测O＆G生产相关的不确定性。我们利用此类工作流程中这些合奏的运行来从每个模拟中提取信息，并在其后续运行中优化数值参数。为了验证该方法，我们在历史匹配（HM）过程中实现了它，该过程使用Kalman滤波器算法来调整储层模型的集合以匹配实际字段中观察到的数据。我们从许多具有不同数值配置的模拟中挖掘了过去的执行日志，并根据数据提取的功能构建机器学习模型。这些功能包括储层模型本身的属性，例如活动单元的数量，即模拟行为的统计数据，例如线性求解器的迭代次数。采样技术用于查询甲骨文以找到可以减少经过的时间的数值参数，而不会显着影响结果的质量。我们的实验表明，预测可以平均将HM工作流程运行时提高31％。

贝叶斯优化已被证明是优化昂贵至尊评估系统的有效方法。然而，根据单一观察的成本，一个或多个目标的多维优化可能仍然是昂贵的。多保真优化通过包括多个更便宜的信息来源，例如数值模拟中的低分辨率近似来解决这个问题。用于多保真优化的采集功能通常基于勘探重算法，这些算法难以与多种目标的优化结合。在这里，我们认为预期的超越改善政策可以在许多情况下作为合适的替代品起作用。我们通过两步评估或在单个采集函数内纳入评估成本，额外的保真相关目标。这允许同时多目标和多保真优化，这允许以分数成本准确地建立帕累托集和前部。基准显示成本降低了一个数量级或更多的顺序。因此，我们的方法允许极其膨胀的黑盒功能进行静态优化。在现有的优化贝叶斯优化框架中实现了本方法简单且直接，可以立即扩展到批量优化。该技术还可用于组合不同的连续和/或离散保真度尺寸，这使得它们特别相关地与等离子体物理，流体动力学和许多科学计算分支中的模拟问题相关。