OPTIMISATION DE STRUCTURES PAR UTILISATION COMBINEE DE LA PROGRAMMATION MATHEMATIQUE ET DES ALGORITHMES GENETIQUES PDF Download
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Author: SAMY.. MISSOUM
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 170
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Book Description
LES ALGORITHMES UTILISES A L'HEURE ACTUELLE EN OPTIMISATION DE STRUCTURES PEUVENT ETRE CLASSES EN DEUX GROUPES PRINCIPAUX : LES METHODES DETERMINISTES, BASEES SUR LE CALCUL DES SENSIBILITES, ET LES METHODES STOCHASTIQUES QUI UTILISENT DES REGLES DE TRANSITION PROBABILISTES. AFIN DE DEVELOPPER DES OUTILS D'OPTIMISATION DE STRUCTURES GENERALISTES ET DE TIRER PROFIT DE LA PUISSANCE DES CODES DE CALCUL, DES METHODES ISSUES DES DEUX GRANDES CLASSES D'ALGORITHMES ONT ETE COUPLEES AU LOGICIEL ANSYS. LES METHODES CHOISIES SONT LES METHODES SEQUENTIELLES LINEAIRE, QUADRATIQUE ET LES ALGORITHMES GENETIQUES. CES OUTILS ONT ETE TESTES SUR DES EXEMPLES PERMETTANT DE LES VALIDER ET DE MONTRER LEUR CHAMP D'APPLICATION. PAR AILLEURS, DEUX METHODES ORIGINALES SONT PRESENTEES. ELLES VIENNENT EN REPONSE A DEUX PROBLEMES : _ LES TEMPS DE CALCUL IMPORTANTS INDUITS PAR LES METHODES CLASSIQUES, DUS AUX NOMBREUSES ANALYSES PAR ELEMENTS FINIS. _ L'INADAPTATION DES METHODES BASEES SUR LES SENSIBILITES A TRAITER LES PROBLEMES DE TOPOLOGIE BIDIMENSIONNELLE. LA MISE AU POINT D'UNE METHODE UTILISANT LES DEPLACEMENTS COMME VARIABLES D'OPTIMISATION EST UNE TENTATIVE DE REPONSE AU PREMIER PROBLEME. ELLE PERMET DE REMPLACER L'ENSEMBLE DES CALCULS PAR ELEMENTS FINIS NECESSAIRES A L'EVALUATION DES GRADIENTS, PAR UNE SERIE DE PROBLEMES PLUS SIMPLES. LA METHODE S'EST AVEREE EFFICACE POUR LES STRUCTURES TREILLIS, REDUISANT NOTABLEMENT LES TEMPS DE CALCUL. LA DIFFICULTE DU TRAITEMENT DES PROBLEMES MEMBRANES A AUSSI ETE MISE EN EVIDENCE DANS CE TRAVAIL. L'OBTENTION DE TOPOLOGIES DE STRUCTURES BIDIMENSIONNELLES PAR LES ALGORITHMES GENETIQUES CONSTITUE LA DEUXIEME APPROCHE DEVELOPPEE. L'ELIMINATION DE MATIERE D'UN DOMAINE MAILLE EST REALISEE PAR LE POSITIONNEMENT DE MASQUES. CES DERNIERS, QUI DEFINISSENT LES REGIONS D'OU LES ELEMENTS DOIVENT ETRE RETIRES, SONT POSITIONNES ET DIMENSIONNES GRACE A UN ALGORITHME GENETIQUE. LA METHODE A FOURNI DES RESULTATS ENCOURAGEANT SUR DES PROBLEMES STATIQUES ET DYNAMIQUES.
Author: SAMY.. MISSOUM
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Languages : fr
Pages : 170
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LES ALGORITHMES UTILISES A L'HEURE ACTUELLE EN OPTIMISATION DE STRUCTURES PEUVENT ETRE CLASSES EN DEUX GROUPES PRINCIPAUX : LES METHODES DETERMINISTES, BASEES SUR LE CALCUL DES SENSIBILITES, ET LES METHODES STOCHASTIQUES QUI UTILISENT DES REGLES DE TRANSITION PROBABILISTES. AFIN DE DEVELOPPER DES OUTILS D'OPTIMISATION DE STRUCTURES GENERALISTES ET DE TIRER PROFIT DE LA PUISSANCE DES CODES DE CALCUL, DES METHODES ISSUES DES DEUX GRANDES CLASSES D'ALGORITHMES ONT ETE COUPLEES AU LOGICIEL ANSYS. LES METHODES CHOISIES SONT LES METHODES SEQUENTIELLES LINEAIRE, QUADRATIQUE ET LES ALGORITHMES GENETIQUES. CES OUTILS ONT ETE TESTES SUR DES EXEMPLES PERMETTANT DE LES VALIDER ET DE MONTRER LEUR CHAMP D'APPLICATION. PAR AILLEURS, DEUX METHODES ORIGINALES SONT PRESENTEES. ELLES VIENNENT EN REPONSE A DEUX PROBLEMES : _ LES TEMPS DE CALCUL IMPORTANTS INDUITS PAR LES METHODES CLASSIQUES, DUS AUX NOMBREUSES ANALYSES PAR ELEMENTS FINIS. _ L'INADAPTATION DES METHODES BASEES SUR LES SENSIBILITES A TRAITER LES PROBLEMES DE TOPOLOGIE BIDIMENSIONNELLE. LA MISE AU POINT D'UNE METHODE UTILISANT LES DEPLACEMENTS COMME VARIABLES D'OPTIMISATION EST UNE TENTATIVE DE REPONSE AU PREMIER PROBLEME. ELLE PERMET DE REMPLACER L'ENSEMBLE DES CALCULS PAR ELEMENTS FINIS NECESSAIRES A L'EVALUATION DES GRADIENTS, PAR UNE SERIE DE PROBLEMES PLUS SIMPLES. LA METHODE S'EST AVEREE EFFICACE POUR LES STRUCTURES TREILLIS, REDUISANT NOTABLEMENT LES TEMPS DE CALCUL. LA DIFFICULTE DU TRAITEMENT DES PROBLEMES MEMBRANES A AUSSI ETE MISE EN EVIDENCE DANS CE TRAVAIL. L'OBTENTION DE TOPOLOGIES DE STRUCTURES BIDIMENSIONNELLES PAR LES ALGORITHMES GENETIQUES CONSTITUE LA DEUXIEME APPROCHE DEVELOPPEE. L'ELIMINATION DE MATIERE D'UN DOMAINE MAILLE EST REALISEE PAR LE POSITIONNEMENT DE MASQUES. CES DERNIERS, QUI DEFINISSENT LES REGIONS D'OU LES ELEMENTS DOIVENT ETRE RETIRES, SONT POSITIONNES ET DIMENSIONNES GRACE A UN ALGORITHME GENETIQUE. LA METHODE A FOURNI DES RESULTATS ENCOURAGEANT SUR DES PROBLEMES STATIQUES ET DYNAMIQUES.
Author: Belkacem Sid
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 146
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L'intérêt que suscite l'optimisation topologique s'explique par sa capacité à offrir des solutions innovantes permettant un gain notable de performance. Pendant la dernière décennie, des efforts considérables en recherche fondamentale ont été consacrés au développement de nouvelles méthodes, fiables et efficaces, pour l'optimisation topologique des stuctures. Cette thèse apporte une contribution dans ce domaine en proposant l'utilisation des algorithmes génétiques. Deux méthodes ont été développées. La première propose une approche par algorithme génétique basée sur une représentation graphique par courbes de Bézier. Le principe consiste à construire la structure en utilisant d'abord un squelette que l'on complète ensuite avec la chair. Le squelette est composé par l'ensemble des courbes cubiques de Bézier reliant les surfaces d'application des conditions aux limites entre elles. La chair sous forme de couches d'épaisseurs variables complète le squelette pour donner la forme finale de la structure. Avec cette technique, les éléments de la structure sont tous reliés entre eux. Il n'y a donc pas de matière déconnectée ni de problème de damier. La deuxième méthode propose une approche, toujours par algorithmes génétiques mais basée cette fois ci sur une représentation par adjacence. Le principe de base ce cette représentation est fondée sur le concept de connectivité des éléments finis, considérés comme cellules. Ce principe s'exprime par une matrice d'adjacence similaire à celle utilisée en théorie des graphes. Le codage des structures solutions utilise cette matrice en transformant cette dernière en une chaîne binaire unidimensionnelle. Les deux méthodes proposées ont fait l'objet d'une implantation informatique dans l'environnement de programmation Matlab. Elles ont été validées par des applications numériques sur des benchmarks simples en élasticité linéaire bidimensionnelle.
Author: Zbigniew Michalewicz
Publisher: Springer Science & Business Media
ISBN: 3662074184
Category : Computers
Languages : en
Pages : 345
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Genetic algorithms are founded upon the principle of evolution, i.e., survival of the fittest. Hence evolution programming techniques, based on genetic algorithms, are applicable to many hard optimization problems, such as optimization of functions with linear and nonlinear constraints, the traveling salesman problem, and problems of scheduling, partitioning, and control. The importance of these techniques has been growing in the last decade, since evolution programs are parallel in nature, and parallelism is one of the most promising directions in computer science. The book is self-contained and the only prerequisite is basic undergraduate mathematics. It is aimed at researchers, practitioners, and graduate students in computer science and artificial intelligence, operations research, and engineering. This second edition includes several new sections and many references to recent developments. A simple example of genetic code and an index are also added. Writing an evolution program for a given problem should be an enjoyable experience - this book may serve as a guide to this task.
Author: Zakaria El Maskaoui
Publisher:
ISBN: 9783841729668
Category :
Languages : fr
Pages : 164
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Author: PASCAL.. REBREYEND
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 134
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CETTE THESE PORTE SUR LES PROBLEMES D'OPTIMISATION COMBINATOIRE ET SUR LEUR RESOLUTION GRACE AUX ALGORITHMES GENETIQUES, NOTAMMENT CEUX HYBRIDES. CETTE THESE TRAITE LES TROIS PROBLEMES SUIVANTS : L'ORDONNANCEMENT DE PROGRAMMES PARALLELES, LE PLACEMENT DE COMPOSANTS SUR CIRCUITS IMPRIMES ET LA CONSTRUCTION DE RESEAUX DE TELEPHONIE CELLULAIRE. CES PROBLEMES SONT RESOLUS PAR L'UTILISATION D'ALGORITHMES GENETIQUES HYBRIDES. LES ALGORITHMES GENETIQUES SONT UNE METHODE INTERESSANTE ET FACILEMENT PARALLELISABLE POUR TROUVER UNE SOLUTION SOUS-OPTIMALE D'UN PROBLEME COMBINATOIRE. ILS SONT BASES SUR LA THEORIE DE L'EVOLUTION DES ESPECES. LEUR METHODE CONSISTE DONC A FAIRE EVOLUER UNE POPULATION D'INDIVIDUS OU DE SOLUTIONS. CETTE THESE EXAMINE ET COMPARE LES DEUX PRINCIPALES FACONS DE COUPLER UN ALGORITHME GENETIQUE AVEC UNE HEURISTIQUE. CES DEUX METHODES SONT NOMMEES REPRESENTATION DIRECTE ET REPRESENTATION INDIRECTE. DANS LE CAS DE LA REPRESENTATION DIRECTE, L'HEURISTIQUE EST INTRODUITE AU SEIN DE L'ALGORITHME GENETIQUE EN MODIFIANT LES OPERATEURS DE CROISEMENT OU DE MUTATION. LA REPRESENTATION INDIRECTE CONSISTE A UTILISER L'ALGORITHME GENETIQUE POUR DETERMINER UN ORDRE TOTAL SUR LES ELEMENTS DU PROBLEME. ON UTILISE ALORS UNE HEURISTIQUE OU ALGORITHME DE LISTE QUI CONSTRUIT LA SOLUTION PAS A PAS EN TENANT COMPTE DE CET ORDRE. A PART LE PROBLEME DE L'ORDONNANCEMENT, CETTE THESE PRESENTE ET EXPLIQUE LA MODELISATION DE CHAQUE PROBLEME, MODELISATION QUI EST NECESSAIRE AFIN DE POUVOIR EXPLOITER AU MIEUX LES CARACTERISTIQUES DES ALGORITHMES GENETIQUES. LES TROIS PROBLEMES ETUDIES ONT PERMIS D'EXPERIMENTER LES DEUX TYPES D'ALGORITHMES GENETIQUES HYBRIDES. LES ALGORITHMES HYBRIDES TESTES ONT MONTRE LEUR EFFICACITE PAR RAPPORT AUX HEURISTIQUES CLASSIQUES. LES RESULTATS OBTENUS CONFIRMENT L'INTERET D'ADAPTER L'ALGORITHME GENETIQUE AU PROBLEME TRAITE.
Author: COURO.. KANE
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 150
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LE TRAVAIL PRESENTE ICI CONCERNE L'OPTIMISATION SOUS CONTRAINTES DANS LE CONTEXTE DE L'OPTIMISATION DES FORMES EN MECANIQUE DES SOLIDES. NOUS AVONS UTILISE DES METHODES D'OPTIMISATION STOCHASTIQUES QUE SONT LES ALGORITHMES GENETIQUES. L'OPTIMISATION DE FORMES RECHERCHE UNE CONFIGURATION GEOMETRIQUE D'UN OBJET REPONDANT A UN CAHIER DES CHARGES CONCERNANT SES PROPRIETES PHYSIQUES. LES FONCTIONS A OPTIMISER ET LES CONTRAINTES SONT GENERALEMENT OBTENUS A L'AIDE DE SIMULATIONS NUMERIQUES. D'AUTRE PART, LA DEFINITION DE L'ESPACE DE RECHERCHE LUI-MEME EST LE RESULTAT D'UN COMPROMIS: SI LES FORMES SONT DECRITES PAR UN PETIT NOMBRE DE PARAMETRES, LE PROBLEME D'OPTIMISATION EST PLUS FACILE, MAIS L'ENSEMBLE DES SOLUTIONS POSSIBLES EST LIMITE. SI PAR CONTRE ON ELARGIT L'ESPACE DE RECHERCHE, LE PROBLEME D'OPTIMISATION DEVIENT TRES DIFFICILE, VOIRE INSOLUBLE PAR DES METHODES DETERMINISTES. CERTAINS PROBLEMES D'OPTIMISATION DE FORMES DONNENT CEPENDANT NAISSANCE A DES PROBLEMES BIEN POSES, POUR LESQUELS LA SOLUTION EXISTE, EST UNIQUE DANS UN ESPACE SUFFISAMMENT GRAND, ET PEUT ETRE APPROCHEE PAR UNE METHODE DE TYPE GRADIENT. CEPENDANT, DANS DE NOMBREUX CAS, LES PROBLEMES MATHEMATIQUES POSES PAR LES PROBLEMES D'OPTIMISATION DE FORMES SONT DEFINIS SUR DES ESPACES NON-STANDARD, PAR DES FONCTIONS ET DES CONTRAINTES PEU REGULIERES ET POSSEDANT DE NOMBREUX OPTIMA LOCAUX. DANS CE CONTEXTE, LES METHODES STOCHASTIQUES SONT TOUT INDIQUEES. L'ORIGINALITE DE NOS TRAVAUX DU POINT DE VUE DES ALGORITHMES GENETIQUES RESIDE DANS LA PRISE EN COMPTE DES SPECIFICITES DU PROBLEME DE L'OPTIMISATION DE FORMES AU NIVEAU DE L'ALGORITHME LUI-MEME: AINSI, UNE ETUDE APPROFONDIE DU CODAGE ET DES OPERATEURS DE CROISEMENT A AMENE LA DEFINITION D'OPERATEURS SPECIFIQUES. DU POINT DE VUE DE L'OPTIMISATION DE FORME, CETTE UTILISATION DES ALGORITHMES GENETIQUES A PERMIS D'OBTENIR DE NOMBREUX RESULTATS ORIGINAUX, TELS LES PREMIERS RESULTATS D'OPTIMUM DESIGN EN ELASTICITE NON-LINEAIRE
Author: Michael J. Crawley
Publisher: John Wiley & Sons
ISBN: 9780470515068
Category : Mathematics
Languages : en
Pages : 953
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The high-level language of R is recognized as one of the mostpowerful and flexible statistical software environments, and israpidly becoming the standard setting for quantitative analysis,statistics and graphics. R provides free access to unrivalledcoverage and cutting-edge applications, enabling the user to applynumerous statistical methods ranging from simple regression to timeseries or multivariate analysis. Building on the success of the author’s bestsellingStatistics: An Introduction using R, The R Book ispacked with worked examples, providing an all inclusive guide to R,ideal for novice and more accomplished users alike. The bookassumes no background in statistics or computing and introduces theadvantages of the R environment, detailing its applications in awide range of disciplines. Provides the first comprehensive reference manual for the Rlanguage, including practical guidance and full coverage of thegraphics facilities. Introduces all the statistical models covered by R, beginningwith simple classical tests such as chi-square and t-test. Proceeds to examine more advance methods, from regression andanalysis of variance, through to generalized linear models,generalized mixed models, time series, spatial statistics,multivariate statistics and much more. The R Book is aimed at undergraduates, postgraduates andprofessionals in science, engineering and medicine. It is alsoideal for students and professionals in statistics, economics,geography and the social sciences.
Author: Ahmed Belasri
Publisher: Springer Nature
ISBN: 9811554447
Category : Technology & Engineering
Languages : en
Pages : 659
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This book highlights peer reviewed articles from the 1st International Conference on Renewable Energy and Energy Conversion, ICREEC 2019, held at Oran in Algeria. It presents recent advances, brings together researchers and professionals in the area and presents a platform to exchange ideas and establish opportunities for a sustainable future. Topics covered in this proceedings, but not limited to, are photovoltaic systems, bioenergy, laser and plasma technology, fluid and flow for energy, software for energy and impact of energy on the environment.
Author: Antonio J.M. Ferreira
Publisher: Società Editrice Esculapio
ISBN: 8893850796
Category : Technology & Engineering
Languages : en
Pages : 160
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Book Description
It is well-known that the topic of composite mate- rials affects many engineering fields, such as civil, mechanical, aerospace, automotive and chemical. In the last decades, in fact, a huge number of scientific papers concerning these peculiar constituents has been published. Analogously, the industrial progress has been extremely noticeable. The study of composite materials, in general, is a challenging activity since the advancements both in the academia and in the industry provide continually new sparks to develop innovative ideas and applications. The communication, the sharing and the exchange of views can surely help the works of many researchers. This aspect represents the main purpose of this Conference, which aims to collect high-level contributions on the development and the application of composite materials. The establishment of this 21st edition of International Conference on Composite Structures has appeared appropriate to continue what has been begun during the previous editions. ICCS wants to be an occasion for many researchers from each part of the globe to meet and discuss about the recent advancements regarding the use of composite structures, sandwich panels, nanotechnology, bio-composites, delamination and fracture, experimental methods, manufacturing and other countless topics that have filled many sessions during this conference. As a proof of this event, which has taken place in Bologna (Italy), selected plenary and key-note lectures have been collected in the present book.
Author: Krishnanand N. Kaipa
Publisher: Springer
ISBN: 3319515950
Category : Technology & Engineering
Languages : en
Pages : 265
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Book Description
This book provides a comprehensive account of the glowworm swarm optimization (GSO) algorithm, including details of the underlying ideas, theoretical foundations, algorithm development, various applications, and MATLAB programs for the basic GSO algorithm. It also discusses several research problems at different levels of sophistication that can be attempted by interested researchers. The generality of the GSO algorithm is evident in its application to diverse problems ranging from optimization to robotics. Examples include computation of multiple optima, annual crop planning, cooperative exploration, distributed search, multiple source localization, contaminant boundary mapping, wireless sensor networks, clustering, knapsack, numerical integration, solving fixed point equations, solving systems of nonlinear equations, and engineering design optimization. The book is a valuable resource for researchers as well as graduate and undergraduate students in the area of swarm intelligence and computational intelligence and working on these topics.
