Семейство гибридных алгоритмов оптимизации и диагностирования гидромеханических систем
Опубликовано: 02.12.2013
Авторы: Сулимов А.С., Шкапов П.М.
Опубликовано в выпуске: #12(24)/2013
DOI: 10.18698/2308-6033-2013-12-1140
Раздел: Инженерные науки | Рубрика: Теоретическая механика. Проектирование механизмов и машин
Рассмотрены задачи параметрической оптимизации гидромеханических систем с непрерывными не всюду дифференцируемыми многоэкстремальными критериями в скалярной и векторной постановке. При определении глобальных решений для частных критериев были использованы новые гибридные алгоритмы, объединяющие стохастические алгоритмы сканирования пространства переменных и детерминированные методы локального поиска. Алгоритмы векторной оптимизации генерируют множество недоминируемых решений, аппроксимирующих фронт Парето. Предложенные гибридные алгоритмы ориентированы на применение в системах оптимального проектирования и вычислительной диагностики исследуемых объектов.
Литература
[1] Pulecchi T., Casella F., Lovera M. Object-oriented modelling for spacecraft dynamics: Tools and applications. Simulation Modelling and Theory, 2010, vol. 18, no. 1, pp. 63-86
[2] Viana F.A., Steffen J.V., Butkewitsch S., de Freitas L.M. Optimization of aircraft structural components by using nature-inspired algorithms and multifidelity approximations. Journal of Global Optimization, 2009, vol. 45, no. 3, pp. 427-449
[3] Avramova M.N., Ivanov K.N. Verification, validation and uncertainty quantification in multi-physics modeling for nuclear reactor design and safety analysis. Progress in Nuclear Energy, 2008, vol. 52, no. 4, pp. 861-867
[4] Valeriano-Medina Y., Martinez A., Hernandez L., Sahli H., Rodriguez Y., Canizares J.R. Dynamic model for an autonomous underwater vehicle based on experimental data. Mathematical and Computer Modelling of Dynamical Systems, 2013, vol. 19, no. 2, pp. 175-200
[5] Fapbender H., Soppa A. Machine tool simulation based on reduced order FE models. Mathematics and Computers in Simulation, 2011, vol. 82, no. 2, pp. 404-413
[6] Antoulas A.C., Sorensen D.C. Approximation of large scale dynamic systems: an overview. International Journal of Applied Mathematics and Computer Science, 2001, vol. 11, no. 5, pp. 1093-1121
[7] Lopez I., Sarigul-Klijn N. A review of uncertainty in flight vehicle structural damage monitoring, diagnosis and control: Challenges and opportunities. Progress in Aerospace Sciences, 2010, vol. 46, no. 7, pp. 247-273
[8] Kinelev V.G., Shkapov P.M., Sulimov V.D. Application of global optimization to VVER-1000 reactor diagnostics. Progress in Nuclear Energy, 2003, vol. 43, no. 1-4, pp. 51-56
[9] De Oliveira M.V., de Almeida J.C.S. Applications of artificial intelligence techniques in modeling and control of a nuclear power plant pressurizer system. Progress in Nuclear Energy, 2013, vol. 63, pp. 71-85
[10] Murray-Smith D.J. The application of parameter sensitivity analysis methods to inverse simulation models. Mathematical and Computer Modelling of Dynamical Systems, 2013, vol. 19, no. 1, pp. 67-90
[11] Gugercin S., Antoulas A.C. Model reduction of large-scale systems by least square. Linear Algebra and its Applications, 2006, vol. 415, no. 2-3, pp. 290-321
[12] Koutsovasilis P., Beitelschmidt M. Model order reduction of finite element models: improved component mode synthesis. Mathematical and Computer Modelling of Dynamical Systems, 2010, vol. 16, no. 1, pp. 57-73
[13] Jirasek A., Cummings R.M. Reduced order modeling of X-31 wind tunnel model aerodynamic loads. Aerospace Science and Technology, 2012, vol. 20, no. 1, pp. 52-60
[14] Park N.-G., Kim K.-J., Kim K.-H., Suh J.-M. A computational technique to identify the optimal stiffness matrix for a discrete nuclear fuel assembly model. Nuclear Engineering and Design, 2013, vol. 255, pp. 51-58
[15] Schettino C.F.M., Gouvea J.P., Medeiros N. Analyses of spacer grids compression strength and fuel assemblies structural behavior. Nuclear Engineering and Design, 2013, vol. 260, pp. 93-103
[16] Donida F., Casella F., Ferretti G. Model order reduction for object-oriented models: a control systems perspective. Mathematical and Computer Modelling of Dynamical Systems, 2010, vol. 16, no. 3, pp. 269-284
[17] Leblond C., Allery C., Inard C. An optimal projection method for the reduced-order modeling of incompressible flows. Computational Methods in Applied Mechanics and Engineering, 2011, vol. 200, no. 33-36, pp. 2507-2527
[18] Hou G., Wang J., Layton A. Numerical methods for fluid-structure interaction - a review. Communications in Computational Physics, 2012, vol. 12, no. 2, pp. 337-377
[19] Pochyly F., Malenovsky E., Pohanka L. New approach for solving fluid-structure interaction eigenvalue problem by modal analysis and the calculation of steady-state or unsteady responses. Journal of Fluids and Structures, 2013, vol. 37, pp. 171-184
[20] Xu M.-R., Xu S.-P., Guo H.-Y. Determination of natural frequencies of fluid-conveying pipes using homotopy perturbation method. Computers and Mathematics with Applications, 2010, vol. 60, no. 3, pp. 520-527
[21] Chang T.-P. On the natural frequency of transversely isotropic magneto-electro-elastic plates in contact with fluid. Applied Mathematical Modelling, 2013, vol. 37, no. 4, pp. 2503-2515
[22] Bai Z.-J. Constructing of physical parameters of a damped vibrating system from eigendata. Linear Algebra and its Applications, 2008, vol. 428, no. 2-3, pp. 625-656
[23] Gomes H.M., Silva N.R.S. Some comparisons for damage detection on structures using genetic algorithms and modal sensitivity method. Applied Mathematical Modelling, 2008, vol. 32, no. 11, pp. 2216-2232
[24] Kang F., Li J.-J., Xu Q. Damage detection based on improved particle swarm optimization using vibration data. Applied Soft Computing, 2012, vol. 12, no. 8, pp. 2329-2335
[25] Li L., Hu Y., Wang X., Ling L. Eigensensitivity analysis of damped systems with distinct and repeated eigenvalues. Finite Elements in Analysis and Design, 2013, vol. 72, pp. 21-34
[26] Christafakis A., Alexopoulos J., Tsangaris S. Modelling of two-phase flows in ducts. Applied Mathematical Modelling, 2009, vol. 33, no. 3, pp. 1201-1212
[27] Bottcher M., KruPmann R. Primary loop study of a VVER-1000 reactor with special focus on coolant mixing. Nuclear Engineering and Design, 2010, vol. 240, no. 9, pp. 2244-2253
[28] Pang S., Chen L., Zhang M., Yin Y., Chen T., Zhou J., Liao D. Numerical simulation two phase flows of casting filling process using SOLA particle level set method. Applied Mathematical Modelling, 2010, vol. 34, no. 12, pp. 4106-4122
[29] Yang X., Schlegel J.P., Liu Y., Paranjape S., Hibiki T., Ishii M. Experimental study of interfacial area transport in air-water two-phase flow in a scaled 8 x 8 BWR rod bundle. International Journal of Multiphase Flow, 2013, vol. 50, pp. 16-32
[30] Yuan Y.-X., Dai H. A generalized inverse eigenvalue problem in structural dynamic model updating. Journal of Computational and Applied Mathematics, 2009, vol. 226, no. 1, pp. 42-49
[31] Liu X.-X., Li J.-F., Hu X.-Y. Generalized inverse problems for part symmetric matrices on a subspace in structural dynamic model updating. Mathematical and Computer Modelling, 2011, vol. 53, no. 1-2, pp. 110-121
[32] Christodoulou K., Ntotsios E., Papadimitriou C., Panetsos P. Structural model updating and prediction variability using Pareto optimal models. Computational Methods in Applied Mechanics and Engineering, 2008, vol. 198, no. 1, pp. 138-149
[33] Zio E., Bazzo R. Multiobjective optimization of the inspection intervals of a nuclear safety system: a clustering-based framework for reducing the Pareto front. Annals of Nuclear Energy, 2010, vol. 37, no. 1, pp. 798-812
[34] Li X.Y., Law S. S. Adaptive Tikhonov regularization for damage detection based on nonlinear model updating. Mechanical Systems and Signal Processing, 2010,vol. 24, no. 2, pp. 1646-1664
[35] Chu D., Lin L., Tan R.C.E., Wei Y. Condition numbers and perturbation analysis for the Tikhonov regularization of discrete ill-posed problems. Numerical Linear Algebra with Applications, 2011, vol. 18, no. 1, pp. 87-103
[36] Kaltenbacher B., Kirchner A., Vexler B. Adaptive discretizations for the choice of a Tikhonov regularization parameter in nonlinear inverse problems. Inverse Problems, 2011, vol. 27, no. 12, pp. 1-28
[37] Сулимов В. Д., Шкапов П.М. Методология решения экстремальных задач для механических и гидромеханических систем. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Естественные науки. Спец. вып. 2012, № 8, с. 17-34
[38] Karmitsa N., Bagirov A., Makela M.M. Comparing different nonsmooth minimization methods and software. Optimization Methods & Software, 2012, vol. 27, no. 1, pp. 131-153
[39] Karmitsa N., Bagirov A. Limited memory discrete gradient bundle method for nonsmooth derivative-free optimization. Optimization, 2012, vol. 61, no. 12, pp. 1491-1509
[40] Bagirov A.M., Jin L., Karmitsa N., Al Nuaimat A., Sultanova N. Subgradient method for nonconvex nonsmooth optimization. Journal of Optimization Theory and Applications, 2013, vol. 157, no. 2, pp. 416-435
[41] Astorino A., Frangioni A., Gaudioso M., Gorgone E. Piecewise quadratic approximations in convex numerical optimization. SIAM Journal on Optimization, 2011, vol. 21, no. 4, pp. 1418-1438
[42] Chen X. Smoothing methods for nonsmooth, nonconvex minimization. Mathematical Programming. Ser B, 2012, vol. 134, no. 1, pp. 71-99
[43] Bot R.I., Hendrich C. A double smoothing technique for solving unconstrained nondifferentiable convex optimization problems. Computational Optimization and Applications, 2013, vol. 54, no. 2, pp. 239-262
[44] Сулимов В.Д. Локальная сглаживающая аппроксимация в гибридном алгоритме оптимизации гидромеханических систем. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. "Естественные науки", 2010, № 3, с. 3-14
[45] Floudas C.A., Gounaris C.E. A review of recent advances in global optimization. Journal of Global Optimization, 2009, vol. 45, no. 1, pp. 3-38
[46] Bertsimas D., Nohadami O. Robust optimization with simulated annealing. Journal of Global Optimization, 2010, vol. 48, no. 3, pp. 323-334
[47] Thangaraj R., Pant M., Abraham A., Bouvry P. Particle swarm optimization: hybridization perspectives and experimental illustrations. Applied Mathematics and Computation, 2011, vol. 217, no. 7(6), pp. 5208-5226
[48] Voglis C., Parsopoulos K.E., Papageorgiou D.G., Lagans I.E., Vrahatis M.N. MEMSODE: A global optimization software based on hybridization of population-based algorithms and local searches. Computer Physics Communications, 2012, vol. 183, no. 2, pp. 1139-1154
[49] Sacco W.F., de Oliveira C.R.E. A new stochastic optimization algorithm based on particle collisions. Proceedings of the 2005 ANS Annual Meeting. Transactions of the American Nuclear Society, 2005, vol. 92, pp. 657-659
[50] Sacco W.F., Filho H.A., Henderson N., de Oliveira C.R.E. A Metropolis algorithm combined with Nelder-Mead Simplex applied to nuclear reactor core design. Annals of Nuclear Energy, 2008, vol. 35, no. 5, pp. 861-867
[51] Lera D., Sergeev Ya. D. Lipschitz and Holder global optimization using spacefilling curves. Applied Numerical Mathematics, 2010, vol. 60, no. 1, pp. 115-129
[52] Сулимов В. Д., Шкапов П.М. Глобальная минимизация липшицевой многомерной недифференцируемой функции с использованием гибридного алгоритма PCASFC. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2010613753. Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 9 июня 2010 г. Федеральная служба по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам, 2010
[53] Сулимов В. Д., Шкапов П.М. Глобальная минимизация липшицевой многомерной недифференцируемой функции с использованием гибридного алгоритма PCALM. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2010613754. Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 9 июня 2010 г. Федеральная служба по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам, 2010
[54] Sulimov V.D., Shkapov P.M. Hybrid algorithms for multiobjective optimization of mechanical and hydromechanical systems. Journal of Mechanics Engineering and Automation, 2012, vol. 2, no. 3, pp. 190-196
[55] Сулимов В.Д., Шкапов П.М. Минимизация векторной многоэкстремальной целевой функции с использованием гибридного алгоритма V-PCALMS. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2011616657. Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 25 августа 2011 г. Федеральная служба по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам, 2011
[56] Сулимов В.Д., Шкапов П.М. Минимизация векторной многоэкстремальной целевой функции с использованием гибридного алгоритма V-PCASFC. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2011616658. Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 25 августа 2011 г. Федеральная служба по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам, 2011
[57] Luz E.F.P., Becceneri J.C., de Campos Velho H.F. A new multi-particle collision algorithm for optimization in a high performance environment. Journal of Computational Interdisciplinary Sciences, 2008, vol. 1, pp. 3-10
[58] Sulimov V.D., Shkapov P.M. Application of hybrid algorithms to computational diagnostic problems for hydromechanical systems. Journal of Mechanics Engineering and Automation, 2012, vol. 2, no. 12, pp. 734-741
[59] Сулимов В. Д., Шкапов П.М. Глобальная минимизация многомерной многоэкстремальной липшицевой целевой функции с использованием гибридного алгоритма M-PCALMS. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2011616657. Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 25 августа 2012 г. Федеральная служба по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам, 2012
[60] Сулимов В. Д., Шкапов П.М. Глобальная минимизация многомерной многоэкстремальной липшицевой целевой функции с использованием гибридного алгоритма M-PCASFC. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2011616658. Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 25 августа 2012 г. Федеральная служба по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам, 2012