Comparison of algorithms for reliability-based structural optimization
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2018-01-03
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Resumen
El diseño de estructuras confiables requiere de herramientas robustas que permitan analizar el comportamiento del
sistema sometido a variabilidad en su resistencia y cargas aplicadas. Para esto, se disponen de diversas formulaciones
y algoritmos computacionales que permiten modelar el comportamiento estructural bajo incertidumbres. Bajo estos
requerimientos, la metodología de diseño óptimo más popular y confiable es la optimización basada en confiabilidad (
RBO, reliability based optimization), que puede implementarse a través de la combinación de modelos matemáticos o
computacionales de alta fidelidad, e.g. modelos de elementos finitos, métodos eficientes y precisos de estimación de
la confiabilidad, y algoritmos eficientes y eficaces de optimización en ingeniería. La mayoría de aplicaciones de RBO
para optimización estructural cuenta con los últimos desarrollos de técnicas computacionales eficientes para
simulación y cálculo de confiabilidad, sin embargo, a pesar de que existe una gran variedad de métodos de
optimización, generalmente no realizan una selección del algoritmo de optimización más apropiado para cada
aplicación. En este contexto, la contribución principal de este artículo es la realización de un estudio comparativo del
desempeño computacional de algoritmos de optimización aplicados en optimización estructural por RBO. El estudio
realizado comparó el desempeño numérico de algoritmos de optimización en tres problemas. Los algoritmos
comparados corresponden a algoritmos basados en derivadas, algoritmos de búsqueda directa, y algoritmos
bioinspirados; incluyendo los algoritmos más representativos de cada categoría. Los resultados del estudio
comparativo señalan ventajas y desventajas del uso de los diferentes tipos de algoritmos y permiten concluir sobre los
criterios que deben considerarse para la selección de un algoritmo que favorezca el rendimiento computacional.
Abstract
The design of reliable structures requires robust tools that allow the analysis of the
behavior of the system subject to variability in its resistance and applied loads. For this,
there are several formulations and computational algorithms that enable to model the
structural behavior under uncertainties. Under these requirements, the most popular and
reliable optimum design methodology is the reliability based optimization (RBO), which
should be implemented through the combination of high fidelity mathematical or
computational models, e.g. finite element models, efficient and accurate reliability
estimation methods, and efficient and effective engineering optimization algorithms. Most
RBO applications for structural optimization has the latest developments in efficient
computational techniques for simulation and reliability calculations, however, although a
variety of optimization methods exist, they generally do not perform a selection of the
optimization algorithm more appropriate for each application. In this context, the main
contribution of this article is the performing of a comparative study of the computational
performance of optimization algorithms applied in structural optimization by RBO. The
study compared the numerical performance of optimization algorithms in three problems.
Compared algorithms correspond to derivative based algorithms, direct search algorithms,
and bioinspired algorithms; including the most representative algorithms of each category.
The results of the comparative study point out advantages and disadvantages of the use of
the different types of algorithms and allow to conclude on the criteria that must be
considered for the choice of an algorithm that favors the computational performance.
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Citación
Cortés-Ramos, H. O., Camacho-López, C. J., & Calvo Ocampo, R. A. (2018). Comparison of algorithms for reliability-based structural optimization. Bogotá: doi:10.23967/j.rimni.2017.7.003
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