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J-GLOBAL ID:202102255363101389   整理番号:21A0814847

ニューラルネットワークと遺伝的アルゴリズムに基づくハイブリッド複合構造のマルチスケール不確実性最適化設計【JST・京大機械翻訳】

Multiple-scale uncertainty optimization design of hybrid composite structures based on neural network and genetic algorithm
著者 (8件):
資料名:
巻: 262  ページ: Null  発行年: 2021年 
JST資料番号: D0145B  ISSN: 0263-8223  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: イギリス (GBR)  言語: 英語 (EN)
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マルチスケール不確実性最適化設計フレームワークを,ハイブリッド複合構造のために確立し,そこでは,積層順序と材料パッチを,ミクロスケール不確実性材料と強度パラメータを同時に考慮して最適化した。最初に,不確実性伝播と性能計算を有限要素法と古典的積層板理論に基づいて実行して,適応ニューラルネットワークモデルを構築し,固有振動数,信頼性指数と総コストの不確実性を定量化した。さらに,ハイブリッド複合構造に対する不確実性最適化設計関数を構築し,信頼性指数と全コストの制約の下で固有振動数を最大化し,積層順序と材料パッチを適応遺伝的アルゴリズムを用いて最適化した。異なる面内負荷とコスト制約を有する2つの例における単一材料による決定最適化結果および最適ステッピングシーケンスと比較して,この提案方法は,多重スケール不確実性の下で,信頼性指数および総コストの制約によって,2.14%-18.61%の固有振動数を改善した。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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