Optimization in multiscale thermoelastic problems

• Autorzy: Długosz A.

Warianty tytułu

PL

Optymalizacja w wieloskalowych zagadnieniach termosprężystych

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The paper is devoted to the optimization of two-scale thermoelastic problems. The problem is solved by means of evolutionary computation and a direct analysis based on a numerical homogenization. Direct thermoelastic analysis with representative volume element (RVE) and finite element method (FEM) is taken into account. Design variables in optimization tasks describe micro-structure, whereas functionals are formulated on the basis of the quantities derived from a macro scale. Numerical examples of optimization are included.

PL

W artykule przedstawiono połączenie modelowania wieloskalowego dla układów termosprężystych oraz wielokryterialnego algorytmu ewolucyjnego. W pracy przedstawiono przykłady optymalizacji parametrów mikrostruktury porowatej, z której wykonany jest układ poddany obciążeniom termomechanicznym. Zadania polegały na optymalnym doborze kształtu pustki w mikrostrukturze modelowanej za pomocą zamkniętej krzywej NURBS. Zdefiniowano kilka funkcjonałów, zależnych od przemieszczeń i strumienia ciepła w skali makro oraz od porowatości mikrostruktury. Optymalizację wielokryterialną przeprowadzono dla wybranych par funkcjonałów z użyciem opracowanego algorytmu MOOPTIM.

Słowa kluczowe

EN

multiscale modeling; numerical homogenization; thermoelasticity; evolutionary algorithms; multi-objective optimization; coupled problems; finite element method

• Wydawca: Wydawnictwa AGH
• Czasopismo: Computer Methods in Materials Science
• Rocznik: 2014
• Tom: Vol. 14, No. 1
• Strony: 86--93
• Opis fizyczny: Bibliogr. 22 poz., rys.

Twórcy

autor

Długosz A.

• Silesian University of Technology, Institute of Computational Mechanics and Engineering, Division of Computational Mechanics and Applied Informatics, Gliwice, Poland

Bibliografia

• Abraham, A., Jain, L., Goldberg, R., 2005, Evolutionary Multi-objective Optimization: Theoretical Advances and Applications, Springer-Verlag London Limited.
• Andersson, J., 2000, A survey of multiobjective optimization in engineering design, Technical Report: LiTH-IKP-R-1097.
• Buyrachenko, V., 2007, Micromechanics of Heterogeneous Materials, Springer-Sciences + Business Media.
• Carter, J., Booker, J., 1989, Finite Element Analysis of Coupled Thermoelasticity, Computer and Structures, 31, 1, 73-80.
• Deb, K, 1999, Multi-objective Genetic Algorithms: Problem Difficulties and Construction of Test Problems, Evolutionary Computation, 7(3), 205-230.
• Deb, K., Pratap, A, Agarwal, S., Meyarivan, T., 2002, A fast and elitist multi-objective genetic algorithm: NSGA-II, IEEE Transaction on Evolutionary Computation, 6(2), 181-197.
• Długosz, A., 2010, Multiobjective Evolutionary Optimization of MEMS Structures, Computer Assisted Mechanics and Engineering Sciences, 17(1), 41-50.
• Długosz, A., Burczyński, T., 2012, Multiobjective shape optimization of selected coupled problems by means of evolutionary algorithms, Bulletin of the Polish Academy of Sciences, Technical Sciences, 60(2), 215-222.
• Długosz, A., Burczyński, T., 2011, Shape optimization of electro-thermal-mechanical systems by using multiobjective evolutionary algorithms Evolutionary and Deterministic Methods for Design, Optimization and Control, Applications to Industrial and Societal Problems, eds, Burczyński, T., Périaux, J., CIMNE, Barcelona, 162-169.
• Fish, J., 2006, Bridging the scales in nano engineering and science, Journal of Nanoparticle Research, 8, 577-594.
• Fish, J., 2008, Bridging the Scales in Science and Engineering, Oxford University Press, Oxford.
• Kouznetsova, V., Geers, M., Brekelmans, W., 2004, Multi-scale second-order computational homogenization of multiphase materials: a nested finite element solution strategy, Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 193, 5525-5550.
• Madej, Ł., Mrozek, A., Kuś, W., Burczyński, T., Pietrzyk, M., 2008, Concurrent and upscaling methods in multi scale modelling - case studies, Computer Methods in Material Science, 8 (1), 1-15.
• MSC.MARC, 2010, Theory and user information, Vol. A-D, MSC Software Corporation.
• Michalewicz, Z., 1996, Genetic algorithms + data structures = evolutionary algorithms, Springer-Verlag, Berlin.
• Nowacki, W., 1970, Teoria sprężystości, PWN, Warszawa (in Polish).
• Nowacki, W., 1972, Termosprężystość, Ossolineum, Wrocław (in Polish).
• Piegi, L.A., Tiller W., 1996, The NURBS book, Springer; 2nd eds., 14.
• Terada, K, Kurumatani M., Ushida T., Kikuchi N., 2010, A method of two-scale thermo-mechanical analysis for porous solids with micro-scale heat transfer, Computational Mechanics, 46, 269-285.
• Zhodi, T.I., Wriggers, P., 2008, Introduction to Computational Micromechanics, Springer-Verlag, Berlin Heidelberg.
• Zienkiewicz, O.C., Taylor, R.L., 2000, The Finite Element Method, Butterworth-Heinemann, Oxford.
• Zitzler, E., Thiele, L., 1999, Multiobjective evolutionary algorithms: A comparative case study and the strength Pareto approach, IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 3(4), 257-271.