不正確な確率ベース不確定場の不確実な伝搬の下での構造のロバストトポロジー最適化【JST・京大機械翻訳】

Gao Kang; Doc Duy Minh; Chu Sheng; Wu Gang; Kim H. Alicia; Featherston Carol A.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202209351594412 整理番号：22P0280673

不正確な確率ベース不確定場の不確実な伝搬の下での構造のロバストトポロジー最適化【JST・京大機械翻訳】

Robust topology optimization of structures under uncertain propagation of imprecise stochastic-based uncertain field

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発行年： 2022年01月27日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月27日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本研究では,不正確なランダム場パラメータを考慮したロバストトポロジー最適化(RTO)のための新しい計算フレームワークを導入した。最悪ケースアプローチとは異なり,この方法は,コンプライアンスの平均および標準偏差に対する上限および下限と,様々なシナリオに対する構造の最適化トポロジーレイアウトを提供する。提案アプローチでは,異なる信頼区間を持つパラメータ化pボックスを利用して不正確なランダム場変数を決定した。Karhunen-Lo 「(K-L)展開を拡張し,不正確なランダム場のスペクトル記述を提供した。直交関数の線形結合と組み合わせた線形重合せ法を用いて,構造コンプライアンスの1次および2次統計モーメントに対する陽的数学的表現を得た。次に,区間感度解析を行い,Combinatorialアプローチ(CA)を用いて各反復で効率的に検索された中間変数の各境界を持つ直交類似性変換(OST)法を適用した。最後に,提案したアプローチの出力を,粒子群最適化(PSO)および準モンテカルロシミュレーション(QMCS)法を用いて求めた結果と比較して,研究の妥当性,精度および適用性を厳密にチェックした。不正確なランダム場荷重を有する3つの異なる数値例を提示して,研究の有効性と実現可能性を示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

数理計画法 , システム・制御理論一般

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