Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "evolutionary" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-4 z 4
    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
    Tytuł:
    Evolutionary algorithms and boundary element method in generalized shape optimization
    Algorytmy ewolucyjne i metoda elementów brzegowych w uogólnionej optymalizacji kształtu
    Autorzy:
    Burczyński, T.
    Kokot, G.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/279253.pdf
    Data publikacji:
    2003
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Mechaniki Teoretycznej i Stosowanej
    Tematy:
    evolutionary algorithms
    genetic algorithms
    generalized shape optimization
    topology optimization
    Opis:
    The coupling of modern, alternative optimization methods such as evolutionary algorithms with the effective tool for analysis of mechanical structures - BEM, gives a new optimization method, which allows one to perform the generalized shape optimization (simultaneous shape and topology optimization) for elastic mechanical structures. This new evolutionary method is free from typical limitations connected with classical optimization methods. In the paper, results of researches on the application of evolutionary methods in the domain of mechanics are presented. Numerical examples for some optimization problems are presented, too.
    Połączenie nowoczesnych algorytmów optymalizacji, jakimi są algorytmy ewolucyjne, z metodą elementów brzegowych pozwala opracować alternatywną metodę optymalizacji sprężystych układów mechanicznych w zakresie uogólnionej optymalizacji kształtu (połaczenie optymalizacji kształtu z optymalizacją topologiczną). Metoda ta jest pozbawiona wad związanych z typowymi klasycznymi metodami optymalizacji (ciągłość funkcji celu, wyznaczanie gradientu funkcji itp.), co znacznie rozszerza możliwości jej zastosowań. W artykule przedstawiono proponowaną metodę optymalizacji wraz z przykładami optymalizacji wybranych układów mechanicznych.
    Źródło:
    Journal of Theoretical and Applied Mechanics; 2003, 41, 2; 341-364
    1429-2955
    Pojawia się w:
    Journal of Theoretical and Applied Mechanics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    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
    Tytuł:
    Multiobjective shape optimization of selected coupled problems by means of evolutionary algorithms
    Autorzy:
    Długosz, A.
    Burczyński, T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/202348.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    multiobjective optimization
    evolutionary algorithms
    multiphysics
    coupled field problems
    finite element method
    Opis:
    In present paper an improved multi-objective evolutionary algorithm is used for Pareto optimization of selected coupled problems. Coupling of mechanical, electrical and thermal fields is considered. Boundary-value problems of the thermo-elasticity, piezoelectricity and electro-thermo-elasticity are solved by means of finite element method (FEM). Ansys Multiphysics and MSC.Mentat/Marc software are used to solve considered coupled problems. Suitable interfaces between optimization tool and the FEM software are created. Different types of functionals are formulated on the basis of results obtained from the coupled field analysis. Functionals depending on the area or volume of the structure are also proposed. Parametric curves NURBS are used to model some optimized structures. Numerical examples for exemplary three-objective optimization are presented in the paper.
    Źródło:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2012, 60, 2; 215-222
    0239-7528
    Pojawia się w:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-4 z 4

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies