Eine Plattform für die Wissenschaft: Bauingenieurwesen, Architektur und Urbanistik
Global optimization of trusses with a modified genetic algorithm
In this paper, a technology enabling the optimization of the topology of truss or frame structures with genetic algorithms is presented. It has been shown that due to a huge number of possible variants the global solution of similar problems with exhaustive search algorithms is feasible only for systems possessing small numbers of d.o.f. s (usually until 10 nodes). These problems can be solved in a reasonable time by genetic algorithms. The modified genetic algorithm for optimization of topology of truss systems is suggested, where the repair of the genotype, instead of some constraint is used. The solution of numerical examples with original software illustrates the efficiency of proposed technology; the global solutions are obtained in all cases. Santrauka Straipsnyje aprašyta technologija, kuri leidžia optimizuoti strypinių sistemų (santvarų) topologiją genetiniais algoritmais. Parodyta, kad dėl milžiniško galimų variantų skaičiaus globalaus sprendinio radimas perrinkimo algoritmais tokio tipo uždaviniams yra įmanomas tik sistemoms su mažu laisvės laipsnių skaičiumi (paprastai iki 10 mazgų). Tokios klasės uždaviniai gali būti išspręsti per priimtiną laiką genetiniais algoritmais. Strypinių sistemų topologijai optimizuoti yra pasiūlytas modifikuotas genetinis algoritmas, kuriame vietoje papildomų apribojimų naudota genotipo išgryninimo operacija. Skaitinių pavyzdžių sprendimas su originalia programine įranga rodo pateiktos technologijos efektyvumą. Visais atvejais gaunamas globalus sprendinys. First Published Online: 14 Oct 2010 Reikšminiai žodžiai: genetiniai algoritmai, strypinės sistemos, globalioji optimizacija, baigtinių elementų metodas.
Global optimization of trusses with a modified genetic algorithm
In this paper, a technology enabling the optimization of the topology of truss or frame structures with genetic algorithms is presented. It has been shown that due to a huge number of possible variants the global solution of similar problems with exhaustive search algorithms is feasible only for systems possessing small numbers of d.o.f. s (usually until 10 nodes). These problems can be solved in a reasonable time by genetic algorithms. The modified genetic algorithm for optimization of topology of truss systems is suggested, where the repair of the genotype, instead of some constraint is used. The solution of numerical examples with original software illustrates the efficiency of proposed technology; the global solutions are obtained in all cases. Santrauka Straipsnyje aprašyta technologija, kuri leidžia optimizuoti strypinių sistemų (santvarų) topologiją genetiniais algoritmais. Parodyta, kad dėl milžiniško galimų variantų skaičiaus globalaus sprendinio radimas perrinkimo algoritmais tokio tipo uždaviniams yra įmanomas tik sistemoms su mažu laisvės laipsnių skaičiumi (paprastai iki 10 mazgų). Tokios klasės uždaviniai gali būti išspręsti per priimtiną laiką genetiniais algoritmais. Strypinių sistemų topologijai optimizuoti yra pasiūlytas modifikuotas genetinis algoritmas, kuriame vietoje papildomų apribojimų naudota genotipo išgryninimo operacija. Skaitinių pavyzdžių sprendimas su originalia programine įranga rodo pateiktos technologijos efektyvumą. Visais atvejais gaunamas globalus sprendinys. First Published Online: 14 Oct 2010 Reikšminiai žodžiai: genetiniai algoritmai, strypinės sistemos, globalioji optimizacija, baigtinių elementų metodas.
Global optimization of trusses with a modified genetic algorithm
Dmitrij Šešok (Autor:in) / Rimantas Belevičius (Autor:in)
2008
Aufsatz (Zeitschrift)
Elektronische Ressource
Unbekannt
Metadata by DOAJ is licensed under CC BY-SA 1.0
Sizing, Shape, and Topology Design Optimization of Trusses Using Genetic Algorithm
Online Contents | 1997
|Sizing, Shape, and Topology Design Optimization of Trusses Using Genetic Algorithm
British Library Online Contents | 1995
|Sizing, Shape, and Topology Design Optimization of Trusses Using Genetic Algorithm
Online Contents | 1995
|