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约束设计优化的一般两阶段马尔可夫链蒙特卡罗方法:应用于随机结构优化。 (英语) Zbl 1506.74248号

摘要:本文提出了一种解决结构设计问题的通用方法,该问题被公式化为一类非线性约束优化问题。为了获得最优设计,考虑了一种基于贝叶斯模型更新的两阶段方法。第一阶段生成均匀分布在可行设计空间上的样本(设计),而第二阶段获得位于最优解集附近的一组设计。等效模型更新问题采用过渡马尔可夫链蒙特卡罗方法求解。提出的约束处理方法是直接的,不需要特殊的约束处理技术。基于种群的随机优化算法生成一组近似最优解,这些解均匀分布在最优解集的附近。最佳解决方案集提供了宝贵的敏感性信息。此外,该方案是探索复杂可行设计空间的有用工具。一般方法适用于一类重要的问题。具体来说,随机激励下结构动力系统基于可靠性的设计优化。文中给出了数值算例来评估所提设计方案的有效性。

MSC公司:

74P05号 固体力学中的顺应性或重量优化
74S60系列 应用于固体力学问题的随机和其他概率方法

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全文: 内政部

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