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 Optimization Algorithm" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 31
Tytuł:
Bainite transformation time model optimization for Austempered Ductile Iron with the use of heuristic algorithms
Autorzy:
Olejarczyk-Wożeńska, Izabela
Opaliński, Andrzej
Mrzygłód, Barbara
Regulski, Krzysztof
Kurowski, Wojciech
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/29520068.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
heuristic optimization
bainite
ADI
Particle Swarm Optimization
Evolutionary Optimization Algorithm
Opis:
The paper presents the application of heuristic optimization methods in identifying the parameters of a model for bainite transformation time in ADI (Austempered Ductile Iron). Two algorithms were selected for parameter optimization – Particle Swarm Optimization and Evolutionary Optimization Algorithm. The assumption of the optimization process was to obtain the smallest normalized mean square error (objective function) between the time calculated on the basis of the identified parameters and the time derived from the experiment. As part of the research, an analysis was also made in terms of the effectiveness of selected methods, and the best optimization strategies for the problem to be solved were selected on their basis.
Źródło:
Computer Methods in Materials Science; 2022, 22, 3; 125-136
2720-4081
2720-3948
Pojawia się w:
Computer Methods in Materials Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
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:
Handling insensitivity in multi-physics inverse problems using a complex evolutionary strategy
Rozpoznawanie niewrażliwości w wielokryterialnych problemach odwrotnych przy użyciu złożonej strategii ewolucyjnej
Autorzy:
Sawicki, Jakub
Smołka, Maciej
Łoś, Marcin
Schaefer, Robert
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/29520322.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
multi-objective optimization
evolutionary algorithm
inverse problem
Opis:
In this paper we present a complex strategy for the solution of ill posed, in-verse problems formulated as multiobjective global optimization ones. The strategy is capable of identifying the shape of objective insensitivity regions around connected components of Pareto set. The goal is reached in two phases. In the first, global one, the connected components of the Pareto set are localized and separated in course of the multi-deme, hierarchic memetic strategy HMS. In the second, local phase, the random sample uniformly spread over each Pareto component and its close neighborhood is obtained in the specially profiled evolutionary process using multiwinner selection. Finally, each local sample forms a base for the local approximation of a dominance function. Insensitivity region surrounding each connected component of the Pareto set is estimated by a sufficiently low level set of this approximation. Capabilities of the whole procedure was verified using specially-designed two-criterion benchmarks.
Artykuł prezentuje złożoną strategię rozwiązywania źle postawionych problemów odwrotnych sformułowanych jako wielokryterialne zadania optymalizacji globalnej. Opisana strategia umożliwia identyfikację obszarów niewrażliwości funkcji celu wokół spójnych składowych zbioru Pareto. Cel jest osiągany w dwu etapach. W pierwszym z nich — globalnym — składowe spójne zbioru Pareto są lokalizowane i separowane przy pomocy wielopopulacyjnej hierarchicznej strategii memetycznej HMS. W etapie drugim — lokalnym — przy użyciu specjalnie sprofilowanego procesu ewolucyjnego wykorzystującego operator selekcji wyborczej z wieloma zwycięzcami produkowana jest losowa próbka rozłożona jednostajnie na każdej składowej i jej bliskim otoczeniu. Finalnie każda lokalna próbka jest użyta jako baza do zbudowania lokalnej aproksymacji funkcji dominacji. Zbiory poziomicowe tej aproksymacji dla odpowiednio niskich poziomów stanowią przybliżenie zbiorów niewrażliwości wokół składowych spójnych. Możliwości strategii zostały zweryfikowane przy użyciu specjalnie zaprojektowanych dwukryterialnych funkcji testowych.
Źródło:
Computer Methods in Materials Science; 2019, 19, 1; 2-11
2720-4081
2720-3948
Pojawia się w:
Computer Methods in Materials Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
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
Tytuł:
Evolutionary computing in operational research for two-layer neural networks
Autorzy:
Płaczek, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/94935.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Wydawnictwo Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie
Tematy:
evolutionary algorithm
neural network
optimization algorithm
mutation operator
crossover operator
Opis:
Considering the non-linear characteristics of the activation functions, the entire task is multidimensional and non-linear with a multimodal target function. Implementing evolutionary computing in the multimodal optimization tasks gives developers new and effective tools for seeking the global minimum. A developer has to find the optimal and simple transformation between the realization of a phenotype and a genotype. In the article, a two-layer neural network is analysed. In the first step, the population is created. In the main algorithm loop, a parent selection mechanism is used together with the fitness function. To evaluate the quality of evolutionary computing process different measured characteristics are used. The final results are depicted using charts and tables.
Źródło:
Information Systems in Management; 2017, 6, 2; 119-130
2084-5537
2544-1728
Pojawia się w:
Information Systems in Management
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Energy absorption by ferromagnetic nanoparticles in hyperthermia therapy
Autorzy:
Kurgan, E.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/140857.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
evolutionary algorithm
parametric optimization
DC electric series motor
Opis:
A numerical method is developed for estimation of temperature distributions inside tissues heated by external RF hyperthermia with external circular coil. The computational method relies on a solution of electromagnetic field problem in sinusoidal steadyt state. The heat transfer problem is treated in three dimensions with axis symmetry model. Than the bioheat diffusion equation under a steady-state condition is solved to determine the temperature distributions inside tumour and surrounding tissues. The heat removal due to the blood circulation is also taken into account. Numerical results are presented for heat generated by ferromagnetic nanoparticles in order to minimize negative effects of radiofrequency radiation.
Źródło:
Archives of Electrical Engineering; 2012, 61, 4; 597-608
1427-4221
2300-2506
Pojawia się w:
Archives of Electrical Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Evolutionary algorithm for learning Bayesian structures from data
Autorzy:
Kozłowski, M.
Wierzchoń, S. T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1986916.pdf
Data publikacji:
2002
Wydawca:
Politechnika Gdańska
Tematy:
Bayesian networks
structure learning
evolutionary algorithm
discrete optimization
Opis:
In this paper we report an evolutionary approach to learning Bayesian networks from data. We explain reasons, which advocate such a non-deterministic approach. We analyze weaknesses of previous works and come to conclusion that we should operate in the search space native for the problem i.e. in the space of directed acyclic graphs instead of standard space of binary strings. This requires adaptation of evolutionary methodology into very specific needs. We propose quite new data representation and implementation of generalized genetic operators and then we present an efficient algorithm capable of learning complex networks without additional assumptions. We discuss results obtained with this algorithm. The approach presented in this paper can be extended with the possibility to absorb some suggestions from experts or obtained by means of data preprocessing.
Źródło:
TASK Quarterly. Scientific Bulletin of Academic Computer Centre in Gdansk; 2002, 6, 3; 509-521
1428-6394
Pojawia się w:
TASK Quarterly. Scientific Bulletin of Academic Computer Centre in Gdansk
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Optimal distribution of sub-assemblies in stores of factory by evolutionary algorithms
Optymalizacja rozkładu podzespołów w magazynach fabryki przy pomocy algorytmów ewolucyjnych
Autorzy:
Mrówczyńska, B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/328838.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
algorytm ewolucyjny
optymalizacja
magazyn
evolutionary algorithm
optimization
store
Opis:
The paper deals with an application of evolutionary algorithms for optimisation of sub-assemblies distribution in the stores of factory. Numerical model is presented. The fitness function is expressed as a function of distances between stores and assembly rooms and costs of inner transport. Penalty function is used to include restrictions. The results showed that the applied method is the efficient tool for solving such problems.
W artykule przedstawiono zastosowanie algorytmów ewolucyjnych do optymalizacji rozłożenia podzespołów i materiałów wykorzystywanych w produkcji w magazynach zakładu produkcyjnego. Przedstawiono model numeryczny problemu. Funkcję przystosowania wyrażono jako funkcję odległości pomiędzy magazynami a halami montażowymi i kosztów wewnętrznego transportu między nimi. Ograniczenia na pojemność poszczególnych magazynów uwzględniono stosując funkcję kary. Otrzymane wyniki są optymalne i potwierdzają skuteczność algorytmów ewolucyjnych w rozwiązywaniu tego typu problemów.
Źródło:
Diagnostyka; 2007, 4(44); 73-76
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
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
Tytuł:
Multi-objective optimization of high speed vehicle-passenger catamaran by genetic algorithm. Part II. Computational simulations
Autorzy:
Sekulski, Z.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/260598.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Politechnika Gdańska. Wydział Inżynierii Mechanicznej i Okrętownictwa
Tematy:
ship structure
multi-objective optimization
evolutionary algorithm
genetic algorithm
Pareto domination
Opis:
Real ship structural design problems are usually characterized by presence of many conflicting objectives. Simultaneously, a complete definition of the optimum structural design requires a formulation of size-topology-shape-material optimization task unifying the optimization problems of the four areas and giving an effective solution of the problem. So far, a significant progress towards the solution of the problem has not been obtained. An objective of the present paper was to develop an evolutionary algorithm for multiobjective optimization of structural elements of large spatial sections of ships. Selected elements of the multi-criteria optimization theory have been presented in detail. Methods for solution of the multi-criteria optimization problems have been discussed with the focus on the evolutionary optimization algorithms. In the paper an evolutionary algorithm where selection takes place based on the aggregated objective function combined with domination attributes as well as distance to the asymptotic solution, is proposed and applied to solve the problem of optimizing structural elements with respect to their weight and surface area on a high speed vehicle-passenger catamaran structure, with several design variables, such as plate thickness, scantlings of longitudinal stiffeners and transverse frames, and spacing between longitudinal and transversal members, taken into account. Details of the computational models were at the level typical for conceptual design. Scantlings were analyzed by using selected rules of a classification society. The results of numerical experiments with the use of the developed algorithm, are presented. They show that the proposed genetic algorithm can be an efficient tool for multi-objective optimization of ship structures. The paper is published in three parts: Part I: Theoretical background on evolutionary multi-objective optimization, Part II: Computational investigations, and Part III: Analysis of the results.
Źródło:
Polish Maritime Research; 2011, 3; 3-30
1233-2585
Pojawia się w:
Polish Maritime Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Evolutionary algorithm with a configurable search mechanism
Autorzy:
Łapa, Krystian
Cpałka, Krzysztof
Laskowski, Łukasz
Cader, Andrzej
Zeng, Zhigang
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1837536.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
Tematy:
evolutionary algorithm
population-based algorithm
optimization
operator pool
operator selection
individual selection
Opis:
In this paper, we propose a new population-based evolutionary algorithm that automatically configures the used search mechanism during its operation, which consists in choosing for each individual of the population a single evolutionary operator from the pool. The pool of operators comes from various evolutionary algorithms. With this idea, a flexible balance between exploration and exploitation of the problem domain can be achieved. The approach proposed in this paper might offer an inspirational alternative in creating evolutionary algorithms and their modifications. Moreover, different strategies for mutating those parts of individuals that encode the used search operators are also taken into account. The effectiveness of the proposed algorithm has been tested using typical benchmarks used to test evolutionary algorithms.
Źródło:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2020, 10, 3; 151-171
2083-2567
2449-6499
Pojawia się w:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A Comparative Study of PID Controller Tuning Using GA, EP, PSO and ACO
Autorzy:
Nagaraj, B.
Vijayakumar, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/384767.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:
ant colony algorithm
evolutionary program
genetic algorithm particle swarm optimization and soft computing
Opis:
Proportional - Integral - Derivative control schemes continue to provide the simplest and effective solutions to most of the control engineering applications today. How ever PID controller are poorly tuned in practice with most of the tuning done manually which is difficult and time consuming. This article comes up with a hybrid approach involving Genetic Algorithm (GA), Evolutionary Pro gramming (EP), Particle Swarm Optimization (PSO) and Ant Colony Optimization (ACO). The proposed hybrid algorithm is used to tune the PID parameters and its per formance has been compared with the conventional me thods like Ziegler Nichols and Cohen Coon method. The results obtained reflect that use of heuristic algorithm based controller improves the performance of process in terms of time domain specifications, set point tracking, and regulatory changes and also provides an optimum stability. Speed control of DC motor process is used to assess the efficacy of the heuristic algorithm methodology
Źródło:
Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems; 2011, 5, 2; 42-48
1897-8649
2080-2145
Pojawia się w:
Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
On the efficiency of population-based optimization in finding best parameters for RGB-D visual odometry
Autorzy:
Kostusiak, Aleksander
Skrzypczyński, Piotr
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/384397.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:
particle swarm optimization (PSO)
evolutionary algorithm
visual odometry
RGB-D
Opis:
Visual odometry estimates the transformations between consecutive frames of a video stream in order to recover the camera’s trajectory. As this approach does not require to build a map of the observed environment, it is fast and simple to implement. In the last decade RGBD cameras proliferated in roboTIcs, being also the sensors of choice for many practical visual odometry systems. Although RGB-D cameras provide readily available depth images, that greatly simplify the frame-to-frame transformations computaTIon, the number of numerical parameters that have to be set properly in a visual odometry system to obtain an accurate trajectory estimate remains high. Whereas seƫng them by hand is certainly possible, it is a tedious try-and-error task. Therefore, in this article we make an assessment of two population-based approaches to parameter opTImizaTIon, that are for long time applied in various areas of robotics, as means to find best parameters of a simple RGB-D visual odometry system. The optimization algorithms investigated here are particle swarm optimization and an evolutionary algorithm variant. We focus on the optimization methods themselves, rather than on the visual odometry algorithm, seeking an efficient procedure to find parameters that minimize the estimated trajectory errors. From the experimental results we draw conclusions as to both the efficiency of the optimization methods, and the role of particular parameters in the visual odometry system.
Źródło:
Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems; 2019, 13, 2; 5-14
1897-8649
2080-2145
Pojawia się w:
Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
GPU-based tuning of quantum-inspired genetic algorithm for a combinatorial optimization problem
Autorzy:
Nowotniak, R.
Kucharski, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/201268.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
quantum-inspired genetic algorithm
evolutionary computing
meta-optimization
parallel algorithms
GPGPU
Opis:
This paper concerns efficient parameters tuning (meta-optimization) of a state-of-the-art metaheuristic, Quantum-Inspired Genetic Algorithm (QIGA), in a GPU-based massively parallel computing environment (NVidia CUDATMtechnology). A novel approach to parallel implementation of the algorithm has been presented. In a block of threads, each thread transforms a separate quantum individual or different quantum gene; In each block, a separate experiment with different population is conducted. The computations have been distributed to eight GPU devices, and over 400× speedup has been gained in comparison to Intel Core i7 2.93GHz CPU. This approach allows efficient meta-optimization of the algorithm parameters. Two criteria for the meta-optimization of the rotation angles in quantum genes state space have been considered. Performance comparison has been performed on combinatorial optimization (knapsack problem), and it has been presented that the tuned algorithm is superior to Simple Genetic Algorithm and to original QIGA algorithm.
Źródło:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2012, 60, 2; 323-330
0239-7528
Pojawia się w:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie metod sztucznej inteligencji w optymalizacji korpusów obrabiarek
Applications of artificial intelligence methods in body machine tool optimization
Autorzy:
Wilk, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/270213.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Wrocławska Rada Federacji Stowarzyszeń Naukowo-Technicznych
Tematy:
optymalizacja
korpus
algorytm ewolucyjny
sztuczna inteligencja
optimization
body
evolutionary algorithm
artificial intelligence
Opis:
Niniejszy artykuł zawiera przykłady zastosowania metod sztucznej inteligencji, jako narzędzi wspomagających proces poszukiwania optymalnej postaci konstrukcyjnej korpusów obrabiarek. Dokonano porównania algorytmu ewolucyjnego i algorytmu selekcji klonalnej w zadaniu doboru grubości ścian korpusu wrzeciennika frezarki pionowej. Przedstawiono również przykład zastosowania algorytmu ewolucyjnego do doboru rozmieszczenia materiału na drodze optymalizacji topologicznej. Wynikiem czego było opracowanie zgrubnego modelu geometrycznego korpusu, który po uszczegółowieniu poddano optymalizacji parametrów geometrycznych. W oparciu o przeprowadzone obliczenia wykonano na drodze odlewania korpus stojaka frezarki pionowej.
This article contains discusses the methods of artificial intelligence, supporting the process of optimizing the body machine. A comparison of evolutionary algorithm and clonal selection algorithm in the task of selecting the thickness of the walls of vertical milling headstock. It also presents an example of application of evolutionary algorithm in the task of topology optimization. The result of which was to develop a rough geometric model of the body, which after detailing subjected to optimize the geometrical parameters. Based on our calculations were performed column of vertical milling machines.
Źródło:
Inżynieria Maszyn; 2016, R. 21, z. 1; 46-58
1426-708X
Pojawia się w:
Inżynieria Maszyn
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 31

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