Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: trust region

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Dostrajanie modelu ramy z wykorzystaniem algorytmów genetycznych i sieci neuronowych

Ziaja D., Miller B.

Czasopismo Inżynierii Lądowej, Środowiska i Architektury / Journal of Civil Engineering, Environment and Architecture

2015

z. 62, nr 3/II

517--528

W pracy przedstawiono porównanie wyników dostrajania modelu numerycznego konstrukcji do modelu fizycznego na przykładzie dwupiętrowej ramy. Do dostrajania wykorzystano metodę Trust Region (TR), Algorytmy Genetyczne (AG) i Sztuczne Sieci Neuronowe (SSN). Dostrajanie polegało na identyfikacji sztywności obrotowych węzłów łączących rygle ramy ze słupami oraz słupy z podłożem, w badaniach wykorzystano dane doświadczalne. Analizowano zarówno poprawę odpowiedzi dynamicznej układu na podstawie dopasowania częstotliwości oraz postaci drgań jak i czasochłonność poszczególnych metod.

The paper presents a comparison of the results of updating of numerical model to physical model on the example of two-storey frame. Three methods were applied: Trust Region (TR), Genetic Algorithms (AG) and Artificial Neural Networks (ANN). The parameters being updated were the rotational stiffness of beam-to-column connections and column footings. The updating was performed using only natural frequencies or both natural frequencies and mode shapes.

Trust region methods with hierarchical finite element models for PDE-constrained optimization

Kirchner A., Meidner D., Vexler D.

Control and Cybernetics

2011

Vol. 40, no 4

1019-1042

In this paper, a Hierarchical Trust Region Algorithm for solving PDE-constrained optimization problems is developed. A hierarchy of finite element meshes is used to define a hierarchy of quadratic models for the approximation of the discrete reduced cost functional on the finest mesh. The proposed algorithm simultaneously controls the choice of the model and the size of the trust region radius. Application of the trust region convergence theory allows for proving that every accumulation point of the sequence produced by the algorithm is a stationary point of the discretized problem. Numerical examples illustrate the behavior of the method and show a considerable reduction of computation time compared to the standard Newton trust region scheme.