Robust topology optimization of continuum structures using Monte Carlo method and Kriging models
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Mecánica de Medios Continuos y Teoría de EstructurasPatrocinadores
Los autores agradecen el apoyo financiero del Ministerio de Economía y Competitividad a través del proyecto de investigación “Sistema integrado de diseño óptimo robusto de topología de estructuras (DPI2011-27939-C02-01)”, el cual ha permitido la realización de esta investigación.Fecha de publicación
2018-01-03Editorial
Scipedia S.L.Cita bibliográfica
A. Cordero, P. Martí and M. Victoria, Robust topology optimization of continuum structures using Monte Carlo method and Kriging models, Revista Internacional de Métodos Numéricos para Cálculo y Diseño en Ingeniería (2017). DOI https://doi.org/10.23967/j.rimni.2017.5.005 URL https://www.scipedia.com/public/Cordero_et_al_2017aRevisión por pares
SiPalabras clave
Optimización de topología robustaIncertidumbre de la carga
Método de Monte Carlo
Modelos Kriging
Resumen
[SPA] El objetivo de este trabajo es presentar una nueva metodología eficiente y precisa llamada Monte Carlo y Kriging (MCK) para la optimización de topología robusta. El objetivo es minimizar el valor esperado de la compliance considerando la existencia de incertidumbre con cargas concentradas. La incertidumbre en la carga puede presentarse en la magnitud, en la dirección y/o en la posición. La evaluación de la función objetivo se realiza utilizando el método de simulación de Monte Carlo en combinación con un modelo Kriging. Para estimar el valor esperado de la compliance, se transforma el problema probabilístico en otro determinístico sujeto a múltiples estados de carga mediante el Método de Monte Carlo pero empleando un reducido número de evaluaciones del modelo de simulación. Para ello es necesario construir un modelo Kriging del modelo de simulación a partir de una pequeña muestra obtenida con un hipercubo latino del espacio de diseño y predecir la compliance en cada uno de los ... [ENG] The aim of this paper is to introduce an efficient and accurate new approach called Monte Carlo and Kriging (MCK) to robust topology optimization. The objective is to minimize the expected value of compliance under concentrated loading uncertainty. The loading uncertainty may occur in magnitude, direction and/or position. The Monte Carlo simulation method and Kriging model are used to evaluate the objective function. To evaluate the expected value of compliance the probabilistic problem is transformed into a multiple loading deterministic one using of Monte Carlo method but with a reduced evaluations number of simulation model. A small sample obtained with a Latin Hypercube is used to build a Kriging model of the simulation model. This is utilized to estimate the compliance in those points used by Monte Carlo simulation method. Two problems are solved to demonstrate the efficiency and accuracy of the approach. The examples are solved again using a standard Monte Carlo simulation ...
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