Zastosowanie statystycznie podobnego reprezentatywnego elementu objętościowego pozwala na znaczną redukcję złożoności obliczeniowej wieloskalowych symulacji numerycznych. Konstrukcja takiego elementu jest jednakże złożoną procedurą optymalizacji, szczególnie w przestrzeni 3D. Niniejszy artykuł przedstawia autorskie podejście do rozwiązania tego problemu w oparciu o wykorzystanie krzywych NURBS oraz algorytmu genetycznego jako metody optymalizacji. W kolejnych rozdziałach przedstawione zostaną szczegóły zaproponowanych rozwiązań oraz różnice pomiędzy podejściem dwu- i trójwymiarowym. Szczególny nacisk położony został na przedstawienie przyjętego algorytmu optymalizacji oraz na interpretację otrzymanych wyników. Przedstawione są również możliwości zastosowania proponowanego rozwiązania i dalsze perspektywy rozwoju.
EN
Application of Statistically Similar Representative Volume Element (SSRVE) allows for significant reduction of computational complexity of multiscale numerical simulations. However, a creation of such element is sophisticated optimization procedure, especially in 3D. This work proposes approach to solve this problem by application of NURBS to describe shape of an element and genetic algorithm as optimization method. In subsequent chapters details of the proposed solutions are presented as well as the differences between 2D and 3D approaches. Special attention was put on presentation of optimization method and interpretation of obtained results. Afterwards, the possibilities of application and further development of obtained SSRVE are described.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.