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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