Doctoral thesis Engineering mechanics: Development of meta-heuristic optimization methods for mechanics problems

Development of Meta-Heuristic Optimization Methods for Mechanics Problems

Tác giả: LAM PHAT THUAN

Lĩnh vực: ENGINEERING MECHANICS

Nội dung tài liệu:

Luận án này tập trung vào việc phát triển và ứng dụng các phương pháp tối ưu hóa meta-heuristic để giải quyết các bài toán thiết kế trong kỹ thuật. Các phương pháp này, bao gồm Thuật toán Di truyền (GA), Tối ưu hóa Bầy đàn (PSO), Thuật toán Viết (Bat Algorithm), Tìm kiếm Chim Cuốc (Cuckoo Search), Tiến hóa Vi phân (DE), Thuật toán Đom đóm (Firefly Algorithm), Tìm kiếm Hòa âm (Harmony Search), Thuật toán Thụ phấn Hoa (Flower Pollination Algorithm), Tối ưu hóa Bầy đàn Kiến (Ant Colony Optimization), Thuật toán Ong (Bee Algorithms) và Thuật toán Jaya, ngày càng trở nên phổ biến do tính đơn giản, linh hoạt, hiệu quả và dễ triển khai. Luận án nhấn mạnh sự cần thiết của các kỹ thuật tối ưu hóa để giải quyết các vấn đề thiết kế kỹ thuật, đặc biệt là các cấu trúc phi tuyến tính. Nó cũng xem xét các hạn chế của các phương pháp tối ưu hóa dựa trên gradient, như tốc độ chậm và dễ bị mắc kẹt trong các cực trị cục bộ. Để khắc phục những hạn chế này, luận án đề xuất tích hợp Mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) với các thuật toán meta-heuristic, đặc biệt là Tiến hóa Vi phân (DE), để cải thiện hiệu quả tính toán. Hơn nữa, luận án đề cập đến tầm quan trọng của Tối ưu hóa Thiết kế Dựa trên Độ tin cậy (RBDO) để tìm kiếm các thiết kế tối ưu trong điều kiện không chắc chắn. Các phương pháp mới như ABDE (ANN-based Differential Evolution) và SLMD-iJaya được phát triển và áp dụng để giải quyết các bài toán tối ưu hóa cho các cấu trúc composite, bao gồm tấm và dầm Timoshenko.

Mục lục chi tiết:

• ORIGINALITY STATEMENT
• ACKNOWLEDGEMENTS
• ABSTRACT
• CONTENTS
• NOMENCLATURE
• LIST OF TABLES
• LIST OF FIGURES
• CHAPTER 1: LITERATURE REVIEW
  • 1.1 An overview on research direction of the thesis
  • 1.2 Motivation of the research
  • 1.3 Goals of the dissertation
  • 1.4 Research scope of the dissertation
  • 1.5 Outline
  • 1.6 Concluding remarks
• CHAPTER 2: Introduction to Composite Materials
  • 2.1 Introduction to Composite Materials
  • 2.1.1 Basic concepts and applications of Composite Materials
  • 2.1.2 Overview of Composite Material in Design and Optimization
  • 2.2 Analysis of Timoshenko composite beam
  • 2.2.1. Exact analytical displacement and stress
  • 2.2.2. Boundary-condition types
  • 2.3 Analysis of reinforced composite plate
• CHAPTER 3: Overview of Metaheuristic Optimization
  • 3.1 Overview of Metaheuristic Optimization
  • 3.1.1 Meta-heuristic Algorithm in Modeling
  • 3.1.2 Meta-heuristic Algorithm in Optimization
  • 3.2 Solving Optimization problems using improved Differential Evolution
  • 3.2.1 Brief on the Differential Evolution algorithm
  • 3.2.2 The modified algorithm Roulette-Wheel-Elitist Differential Evolution
  • 3.3 Solving Optimization problems using improved Jaya algorithm
  • 3.3.1 Jaya Algorithm
  • 3.3.2 Improvement version of Jaya algorithm
  • 3.4 Reliability-based design optimization using a global single loop deterministic method
  • 3.4.1. Reliability-based optimization problem formulation
  • 3.4.2. A global single-loop deterministic approach
• CHAPTER 4: Fundamental theory of Neural Network
  • 4.1 Fundamental theory of Neural Network
  • 4.1.1 Basic concepts on Neural Networks
  • 4.1.2 Neural Network Structure
  • 4.1.3 Neural Network Design Steps
  • 4.1.4 Levenberg-Marquardt training algorithm
  • 4.1.5 Over fitting, Over training
  • 4.2 Artificial Neural Network based meta-heuristic optimization methods
• CHAPTER 5: Verification and Optimization results
  • 5.1 Verification of iDE algorithm
  • 5.1.1 A 10-bars planar truss structure
  • 5.1.2 A 200-bars truss structure
  • 5.1.3 A 72-bar space truss structure
  • 5.1.4 A 120-bar space truss structure
  • 5.2 Static analysis of the reinforced composite plate
  • 5.3 The effective of the improved Differential Evolution algorithm
  • 5.4 Optimization of reinforced composite plate
  • 5.4.1 Thickness optimization of stiffened Composite plate
  • 5.4.2 Artificial neural network-based optimization of reinforced composite plate
  • 5.5 Deterministic optimization of composite beam
  • 5.5.1 Optimal design with variables: b and h
  • 5.5.2 Optimal design with variables: b and ti
  • 5.6 Reliability-based optimization design of Timoshenko composite beam
  • 5.6.1 Verification of SLDM-iJaya
  • 5.6.2 Reliability-based lightweight design
• CHAPTER 6: Conclusions and Remarks
  • 6.1 Conclusions and Remarks
  • 6.2 Recommendations and future works
• REFERENCES
• LIST OF PUBLICATIONS