Survey of effectiveness of inverse analysis computation

• Autorzy: Sztangret Ł. , Szeliga Dariusz , Kusiak J.

Warianty tytułu

PL

Efektywność obliczeniowa w analizie odwrotnej

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The paper presents a survey of inverse analysis focusing on two aspects: computing time and accuracy of the solution. Identification of flow stress model in metal forming processes was considered as the inverse problem. This identification is usually performed by coupling the FE model with optimization techniques which leads to long computing times. Application of the metamodel instead of FE model in the inverse analysis was proposed as a solution of this problem. The second dilemma concerns the choice of the best optimization method. Several bio-inspired optimization algorithms were used in the inverse calculations. Comparison of obtained results is presented in the paper.

PL

Artykuł przedstawia badania nad efektywnością obliczeniową w analizie odwrotnej pod kątem czasu obliczeń oraz dokładności otrzymywanych rozwiązań. Jako problem odwrotny rozważono identyfikację parametrów modelu Teologicznego. Identyfikacja jest zazwyczaj przeprowadzana poprzez zastosowanie metody optymalizacji w połączeniu z modelem MES co prowadzi do długich czasów obliczeń. Zastosowanie metamodelu w analizie odwrotnej zostało zaproponowane jako rozwiązanie tego problemu. Drugą poruszoną kwestią jest wybór odpowiedniej metody optymalizacji. Kilka algorytmów inspirowanych naturą zostało użytych w obliczeniach odwrotnych. W pracy przedstawiono otrzymane wyniki.

Słowa kluczowe

EN

inverse analysis; bio-inspired optimization methods; metamodel

• Wydawca: Wydawnictwa AGH
• Czasopismo: Computer Methods in Materials Science
• Rocznik: 2014
• Tom: Vol. 14, No. 3
• Strony: 160--166
• Opis fizyczny: Bibliogr. 21 poz., rys.

Twórcy

autor

Sztangret Ł.

• AGH University of Science and Technology, al. Mickiewicza 30, 30-059 Kraków, Poland

autor

Szeliga Dariusz

• AGH University of Science and Technology, al. Mickiewicza 30, 30-059 Kraków, Poland

autor

Kusiak J.

• AGH University of Science and Technology, al. Mickiewicza 30, 30-059 Kraków, Poland

Bibliografia

• Arabas, J., 2001, Wykłady z algorytmów ewolucyjnych, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa (in Polish).
• Cytowski, J., 1996, Algorytmy genetyczne. Podstawy i zastosowania, Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ, Warszawa (in Polish).
• Deb, K., 2001, Multi-objective optimization using evolutionary algorithms, Chichester, London, Wiley.
• Forestier, R., Massoni, E., Chastel, Y., 2002, Estimation of constitutive parameters using an inverse method coupled to a 3D finite element software, Journal of Materials Processing Technology, 125, 594-601.
• Foryś, P., 2007, Nowy algorytm optymalizacji rojem cząstek i jego zastosowanie w kształtowaniu elementów konstrukcji, PhD thesis, Politechnika Krakowska, Kraków (in Polish).
• Gelin, J. C., Ghouati, O., 1994, An inverse method for determining viscoplastic properties of aluminium alloys, Journal of Materials Processing Technology, 45, 435-440.
• Goldberg, D. E., 1995, Algorytmy genetyczne i ich zastosowania, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa (in Polish).
• Hadamard, J., 1923, Lectures on the Cauchy Problem in Linear Partial Differential Equations, Yale University Press, New Haven.
• Kennedy, J., Eberhart, R. C, 1995, Particle Swarm Optimization, Proc. IEEE International Conference on Neural Networks, Piscataway, 1941-1948.
• Kusiak, J., Szeliga, D., Sztangret, Ł., 2012, Modelling techniques for optimizing metal forming processes, Microstructure evolution in metal forming processes, eds. Lin, J., Balint, D., Pietrzyk, M., Woodhead Publishing Limited, Oxford, 35-66.
• Kuś, W., Mucha, W., 2014, The idea of optimization strategy for industrial processes, Computer Methods in Materials Science, 14, 13-19.
• Myers, R. H., Montgomery, D.C., 1995, Response Surface Methodology: Process and Product Optimization Using Designed Experiments, Wiley, New York.
• Schwefel, H.-P., 1995, Evolution and optimum seeking, Wiley, Chichester.
• Szeliga, D., Gawąd, J.,Pietrzyk, M., 2006, Inverse analysis for identification of Theological and friction models in metal forming, Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 195, 6778-6798.
• Szeliga, D., Pietrzyk, M., 2007, Testing of the inverse software for identification of Theological models of materials subjected to plastic deformation, Archives of Civil and Mechanical Engineering, 7, 35-52.
• Szeliga, D., Pietrzyk, M., 2010, Identification of Theological models and boundary conditions in metal forming, International Journal of Materials and Product Technology, 39, 388-405.
• Szeliga, D., 2013, Identification problems in metal forming. A comprehensive study, AGH University of Science and Technology Press, Kraków.
• Sztangret, Ł., Stanisławczyk A., Kusiak J., 2009, Bio-inspired optimization strategies in control of copper flash smelting process, Computer Methods in Materials Science, 9, 400-408.
• Sztangret, Ł., Szeliga, D., Kusiak, J., Pietrzyk, M., 2012, Application of the inverse analysis with metamodelling for the identification of the metal flow stress, Canadian MetallurgicalQuarterly, 51, 440-446.
• Sztangret, Ł., 2014, Redukcja nakładów obliczeniowych w optymalizacji procesów metalurgicznych, PhD thesis, Akademia Górniczo-Hutnicza, Kraków (in Polish).
• Tadeusiewicz, R., 1993, Sieci neuronowe, Akademicka Oficyna Wydawnicza, Warszawa (in Polish).