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约束优化的梯度型算法及其在微观结构优化中的应用。 (英语) Zbl 07195103号

总结:我们提出了一种方法,利用模型孔中的形状和/或拓扑变化来优化周期性微结构,以获得具有负泊松比的均质材料。该方法采用最坏情况设计,以最小化(可能各向异性)均匀弹性张量在几个指定方向上的泊松比。我们使用了一种基于活动集策略的不等式约束最小化算法,以及一种新的求解等式约束最小化问题的算法,属于零空间梯度方法。它使用目标函数和约束的一阶导数。步长计算为最陡下降步长(最小化目标泛函)和与牛顿法相关的校正步长(旨在求解等式约束)之间的总和。这两个步骤之间的线性组合涉及类似于拉格朗日乘子的系数,这些系数是基于牛顿法以自然方式计算的。该算法不使用投影,因此迭代是不可行的;约束只在极限内满足(收敛后)。证明了一般非线性环境下的局部收敛结果,其中目标函数和约束都不一定是凸函数。

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65K10像素 数值优化和变分技术
49英里15 牛顿型方法
90摄氏52度 减少梯度类型的方法

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