Temat: evolutionary algorithm - Katalog OPAC zbiorów

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Reduced number of design parameters in optimum path synthesis with timing of four-bar linkage
Autorzy:: Buśkiewicz, J.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/279257.pdf
Data publikacji:: 2018
Wydawca:: Polskie Towarzystwo Mechaniki Teoretycznej i Stosowanej
Tematy:: path synthesis
evolutionary algorithm
four-bar linkage
Opis:: The paper presents the method for the optimal synthesis of four-link mechanism generating open/closed paths with time prescription. Although the method is suitable for both closed and open paths, it enables decreasing the number of design parameters describing dimensions, orientation and position of a path generator. Compared to the methods presented in the references, this is a one-phase synthesis method; although the number of design parameters is reduced, the method does not require affine transformations to be performed on the synthesised mechanism. The effectiveness of the method is discussed based on examples of three paths, with two taken from the literature.
Źródło:: Journal of Theoretical and Applied Mechanics; 2018, 56, 1; 43-55
1429-2955
Pojawia się w:: Journal of Theoretical and Applied Mechanics
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Multiobjective and multiscale optimization of composite materials by means of evolutionary computations
Autorzy:: Beluch, W.
Długosz, A.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/280584.pdf
Data publikacji:: 2016
Wydawca:: Polskie Towarzystwo Mechaniki Teoretycznej i Stosowanej
Tematy:: composite
numerical homogenization
multiobjective optimization
evolutionary algorithm
Opis:: The paper deals with the multiobjective and multiscale optimization of heterogeneous structures by means of computational intelligence methods. The aim of the paper is to find optimal properties of composite structures in a macro scale modifying their microstructure. At least two contradictory optimization criteria are considered simultaneously. A numerical homogenization concept with a representative volume element is applied to obtain equivalent macro-scale elastic constants. An in-house multiobjective evolutionary algorithm MOOPTIM is applied to solve the considered optimization tasks. The finite element method is used to solve the boundary-value problem in both scales. A numerical example is attached.
Źródło:: Journal of Theoretical and Applied Mechanics; 2016, 54, 2; 397-409
1429-2955
Pojawia się w:: Journal of Theoretical and Applied Mechanics
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: Optimal design of fiber-reinforced composite disks
Optymalne projektowanie tarcz kompozytowych wzmocnionych włóknami
Autorzy:: Dems, K.
Wiśniewski, J.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/279406.pdf
Data publikacji:: 2009
Wydawca:: Polskie Towarzystwo Mechaniki Teoretycznej i Stosowanej
Tematy:: composite material
fibers layout
optimal design
evolutionary algorithm
Opis:: The paper is devoted to the modeling, analysis and optimization encountered in the design process of two-dimensional structural components made of fiber-reinforced composite materials subjected to service loading. The problem of optimal layout of reinforcing fibers in the composite in order to obtain the assumed mechanical properties of the disk is considered. The case of creation of linear and curvilinear fibers is discussed. The adequate model, relevant optimality conditions for this type of design problem are derived and the optimization procedure based on the evolutionary algorithm is proposed. The problem considered in the paper is illustrated by some numerical examples.
Praca dotyczy zagadnień modelowania, analizy i optymalizacji zachodzących w procesie projektowania płaskich, dwuwymiarowych elementów konstrukcyjnych wykonanych z materiałów kompozytowych i obciążonych statycznie siłami działającymi w ich płaszczyźnie. Rozpatrzono problem projektowania optymalnego ułożenia włókien wzmacniających w kompozycie pod kątem uzyskania przez element konstrukcyjny wykonany z tego materiału wymaganych własności mechanicznych. Rozważania dotyczyły sposobu projektowania oraz generowania rodziny prostoliniowych, jak również krzywoliniowych włókien wzmacniających. Do poszukiwania optymalnych rozwiązań zastosowano opracowaną do tego celu metodę optymalizacyjną opartą na algorytmie ewolucyjnym. Rozpatrywany w pracy problem zilustrowano przykładami numerycznymi.
Źródło:: Journal of Theoretical and Applied Mechanics; 2009, 47, 3; 515-535
1429-2955
Pojawia się w:: Journal of Theoretical and Applied Mechanics
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 4.

Tytuł:: A new nondeterministic method for optimal selection of master degrees of freedom for dynamic condensation based on evolutionary optimization
Autorzy:: Mucha, Waldemar
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/1839637.pdf
Data publikacji:: 2020
Wydawca:: Polskie Towarzystwo Mechaniki Teoretycznej i Stosowanej
Tematy:: dynamic condensation
optimization
evolutionary algorithm
model order reduction
Opis:: The following paper presents a new method for choosing a set of master degrees of freedom for the process of dynamic condensation in order to reduce a finite element model. The general rule is that the more degrees of freedom are eliminated, the more accurate the reduced model is. However, eliminating different subsets (of equal sizes) of degrees of freedom may influence the accuracy differently. Therefore, choosing an optimal subset is crucial. The presented method is based on multicriterial evolutionary optimization which makes it the first nondeterministic approach based on computational optimization technique for this application.
Źródło:: Journal of Theoretical and Applied Mechanics; 2020, 58, 2; 445-458
1429-2955
Pojawia się w:: Journal of Theoretical and Applied Mechanics
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 5.

Tytuł:: Parallel evolutionary algorithms in shape optimization of heat radiators
Zastosowanie równoległego algorytmu ewolucyjnego do optymalizacji kształtu radiatorów
Autorzy:: Burczyński, T.
Długosz, A.
Kuś, W.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/280305.pdf
Data publikacji:: 2006
Wydawca:: Polskie Towarzystwo Mechaniki Teoretycznej i Stosowanej
Tematy:: coupled thermoelasticity
radiation
finite element method
parallel evolutionary algorithm
evolutionary optimization
shape optimization
Opis:: The paper deals with the application of Parallel Evolutionary Algorithms (PEA) and the Finite Element Method (FEM) in shape optimization of heat radiators. The fitness function is computed with the use of the coupled thermoelsticity modelled by MARC/MENTAT software. The geometry, mesh and boundary conditions are created on the basis of a script language implemented in MENTAT. In order to reduce the number of design parameters in evolutionary algorithms, the shape of the structure is modelled by Bezier curves. Numerical examples for some shape optimization are included.
W pracy przedstawiono zastosowanie algorytmów ewolucyjnych oraz metody elementów skończonych (MES) w optymalizacji kształtu radiatorów. Zastosowano algorytm ewolucyjny, w którym funkcja celu wyznaczana jest w sposób równoległy, więc obliczenia przeprowadzane mogą być na wielu komputerach wieloprocesorowych. Tego typu podejście znacznie skraca czas obliczeń w porównaniu do sekwencyjnego algorytmu ewolucyjnego. Wartość funkcji celu wyznaczana jest na podstawie rozwiązania zagadnienia termosprężystości z wykorzystaniem oprogramowania MES MARC/MENTAT. Przy rozwiązywania zagadnienia bezpośredniego uwzględniany jest radiacyjny strumień ciepła. Wyznaczenie stref zacieniania, niezbędnych do jego wyznaczenia, realizowane jest również za pomocą procesora MENTAT. W celu zmniejszenia liczby zmiennych projektowych przy modelowaniu geometrii radiatora wykorzystano krzywe Beziera. Ponadto praca zawiera przykłady numeryczne optymalizacji dla różnych konfiguracji warunków brzegowych.
Źródło:: Journal of Theoretical and Applied Mechanics; 2006, 44, 2; 351-366
1429-2955
Pojawia się w:: Journal of Theoretical and Applied Mechanics
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 6.

Tytuł:: Fuzzy-neural and evolutionary computation in identification of defects
Neuronowo-rozmyte oraz ewolucyjne obliczenia w identyfikacji defektów
Autorzy:: Burczyński, T.
Orantek, P.
Skrobol, A.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/282003.pdf
Data publikacji:: 2004
Wydawca:: Polskie Towarzystwo Mechaniki Teoretycznej i Stosowanej
Tematy:: fuzzy neural network
evolutionary algorithm
defect
identification
boundary element method
Opis:: It is known that an elastic body contains some internal defects such as voids, cracks, additional masses, etc. This paper is devoted to a method based on computational intelligence for non-destructive defect identification. In the presented paper, an elastic body loaded statically is considered. The body contains an unknown number of internal defects. There are a lot of applications based on non-destructive methods. The Evolutionary Algorithm (EA) with the Boundary Element method (BEM) is a very effective tool in the identification of internal defects. In this method, the fitness function is calculated for each chromosome in each generation by the BEM. The number of chromosomes in each generation is quite large, and the number of generations is also large, so the time needed to carry out the identification is very long. Methods based on Artificial Neural Networks (ANN) find the position and shape of internal defects in a very short time. Because ANNs are usually trained using gradient methods, the risk that the solution is in a local optimum is one of disadvantages of such a method. There is also a problem when the ANN has to identify two or more different kinds of defects (cracks, voids and additional masses) in one body. In the present method, an EA is connected with the ANN in one system. This operational allows to avoid main disadvantages of these methods and to use their advantages. The evolutionary algorithm is applied to identify the number of defects and their parameters (position and size). The identification of a defect in the body is performed by minimizing the fitness function which is calculated as a difference between measured and computed displacements in some sensor points on the boundary of the investigated structure. The fitness function is computed using an Artificial Neural Network (ANN).
Obiekty techniczne jako układy mechaniczne zawierają różne defekty wewnętrzne takie jak pustki, pęknięcia itp. Artykuł jest poświęcony nieniszczącym metodom identyfikacji defektów opartym na inteligencji obliczeniowej. Rozważane jako ciało sprężyste znajdujące się pod wpływem obciążenia statycznego zawierające nieznaną liczbę defektów wewnętrznych. Istnieje wiele nieniszczących metod identyfikacji defektów wewnętrznych. Jedną z nich jest metoda oparta na Algorytmach Ewolucyjnych (AE) połączonych z Metodą Elementów Brzegowych (MEB). W tej metodzie dla każdego chromosomu w każdym pokoleniu obliczana jest za pomocą MEB funkcja przystosowania. Ponieważ liczba chromosomów w epoce oraz liczba epok jest dosyć duża, zatem czas potrzebny do przeprowadzenia identyfikacji jest znaczący. Metody bazujące na Sztucznych Sieciach Neuronowych (SSN) identyfikują położenie oraz kształt defektów wewnętrznych w bardzo krótkim czasie. SSN są zazwyczaj uczone z wykorzystaniem metod gradientowych. Isnieje zatem spore ryzyko, że uzyskane rozwiązanie utknęło w minimum lokalnym. Wykorzystując SSN napotykamy na spore trudności również w przypadku identyfikacji dwóch lub więcej różnych rodzajów defektów (pęknięć, pustek itp.), które występują jednocześnie w identyfikowanym układzie. W metodzie opisywanej w niniejszym artykule połączono AE oraz SSn w jeden system. Operacja ta pozwoli ustrzec się przed głównymi wadami i uwypuklić zalety obydwu metod. AE identyfikuje liczbę, położenie oraz wymiary defektów. Identyfikacja następuje przez minimalizację funkcji przystosowania, która jest mierzona jako różnica pomiędzy zmierzonymi i obliczonymi przemieszczeniami na brzegu modelu obiektu w punktach kontrolnych. Funkcja przystosowania jest obliczana z wykorzystaniem SSN.
Źródło:: Journal of Theoretical and Applied Mechanics; 2004, 42, 3; 445-460
1429-2955
Pojawia się w:: Journal of Theoretical and Applied Mechanics
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "evolutionary algorithm" wg kryterium: Temat

Źródło danych

Dostawca treści

Kolekcja

Rok wydania

Wydawca

Temat

Autor

Typ dokumentu

Język