Geri Dön

Generating optimal 2D structural desingns using simulated annealing

Tavlama simulasyonu kullanarak iki boyutlu optimal konfıgurasyonlar üretme

  1. Tez No: 90618
  2. Yazar: NAİL AKBULUT
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. FAZIL ÖNDER SÖNMEZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Benzetim, Konfigürasyon, Optimizasyon, Sınır değişim tekniği, Tavlama, Simulation, Configuration, Optimization, Boundary variation technique, Annealing
  7. Yıl: 1999
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

ÖZET Bu çalışmanın amacı, sınır değişim tekniğini kullanarak iki boyutlu yapılar için minimum ağırlıkta konfigurasyonlar üretmektir. Bu teknikte başlangıçta belli sayıda dizayn noktası seçilir ve bu noktalar kübik splayn kullanılarak birleştirilir, böylece yapının sınırları tanımlanır. Bu dizayn noktalan rastgele hareket ettirilerek muhtelif konfigurasyonlar elde edilir. Bu şekil optimizasyon tekniği, tavlama simulasyonu tabir edilen rastlantısal arama algoritmasına dayamr. Tavlama simulasyonu lokal minimumlardan kaçabilme yeteneğine sahip genel bir optimizasyon (eniyileme) metodudur. Bu metotta hedef fonksiyon yapının hacmi veya ağırlığı iken, yapının maksimum gerilmesinin emniyetli gerilmeyi aşması ve model bütünlüğünün kaybolması ihlal edilmemesi gereken durumlar olarak kabul edilir. Bu çalışmada, ANSYS parametrik dizayn dilini kullanarak şekil optimizasyon problemlerine uygulanmak üzere genel bir program geliştirildi. Sınır değişim tekniğinin etkinliğini kontrol etmek için birkaç örnek problem denendi. Elde edilen analiz sonuçlan, bu tekniğin iki boyutlu yapılara son derece doğrulukla uygulanabilir olduğunu göstermiştir.

Özet (Çeviri)

IV ABSTRACT The aim of this study is to generate global optimal configurations (minimum volume or weight) for two dimensional structures subject to given in-plane loads and restraints. Optimization is achieved by a stochastic search algorithm called simulated annealing, which seeks the global minimum through randomly generated configurations. A boundary variation technique is used to generate random configurations. In this technique, initially, a set of design points is chosen and connected by cubic splines, thereby constituting the boundary of the structure. By moving these points in random directions, various configurations can be generated. Simulated annealing, being a global optimization algorithm, can escape local minimums. In the optimization process, the design constraints are the maximum allowable stress, model connectivity, and the objective function to be minimized is the volume (or the weight) of the structure. In this study, a general computer code was developed using ANSYS parametric design language to solve the shape optimization problems involving two dimensional structures. A number of cases were examined to check the effectiveness of the boundary variation technique. The results show that this technique can be applied with high accuracy to the two dimensional shape optimization problems.

Benzer Tezler

  1. Sıfır açılımlı tek kanal deniz sismiği verilerinin modellenmesi

    Başlık çevirisi yok

    ALİREZA BARGHİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1993

    Jeofizik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Y.DOÇ.DR. BERKAN G. ECEVİTOĞLU

  2. Elektrik enerji iletim şebekelerinin optimal genişletme planlaması

    Optimal expansion planning of power transmission networks

    NAZİF HÜLAGÜ SOHTAOĞLU

  3. Kafesli asenkron makinede ısınmanın incelenmesi ve ısısal devre modelinin kurulması

    The Heating analysis and setting up the thermal model in a cage rotor induction machine

    PERVÜL SARIKAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1999

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. İLHAMİ ÇETİN

  4. Regresyon analizi ve yapay sinir ağı yöntemleri ile uzun dönem yük tahmini

    Long term load forecasting using multiple regression analysis and artificial neural network

    FATİH AKSEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2000

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ.DR. BELGİN EMRE TÜRKAY