Utilization of genetic algorithms in problems of discrete optimization of corroding structures

Abstract

The paper proposes a new efficient algorithm to solve the problems of corroding hinged-rod structures optimal design, which involves obtaining solutions with given accuracy. When solving the optimization problem, it is required to determine the parameters of cross-sections of elements in such way that the volume of the structure is minimal, and for a given period of operation it retains its carrying capacity, that is, it satisfies the constraints on strength and stability. Calculation of the constraint functions involves a numerical solution of the system of differential equations describing the process of corrosion in structural elements. The effect of mechanical stresses on the rate of corrosion involves solving the problem of the stress-strain state at each node of the time grid, which leads to increased requirements for the efficiency of the computational algorithm. Hingedrod structures are made of rolling profiles; the dimensions of sections of these profiles are regulated by standards. Therefore the search for solution is made in a discrete non-metric space of varied parameters. The optimization algorithm is based on use of flexible tolerance strategy together with integer-valued real genetic algorithm. Use of the flexible tolerance method allows to change the accuracy of a solution at different stages when solving the optimization problem using the genetic algorithm. To ensure the required accuracy of the restrictions function computation in the vicinity of an extremum an artificial neural network approximating the relationship between structure parameters, permissible error of solution (flexible tolerance criterion) and parameters of computational procedures is used. The analysis of effectiveness of the developed algorithm, which used the number of calls to the procedure of the finite element method in the process of searching for the optimal solution as the efficiency criterion, demonstrated a significant decrease in computational costs in comparison with the known algorithms.

Authors and Affiliations

О. Р. Денисюк, С. А. Борзов

Keywords

Related Articles

Прогнозування чисельності окремих популяцій в одній екологічній зоні

В роботі розглядається моделювання процесів зміни динаміки популяцій під впливом різних факторів навколишнього середовища. Зроблено спробу спрогнозувати чисельність окремих популяцій в умовах нерівномірного розподілу вид...

АЛГОРИТМ РОЗРАХУНКУ КОНСТРУКТИВНИХ ТА ЕКСПЛУАТАЦІЙНИХ ХАРАКТЕРИСТИК АДСОРБЦІЙНОГО АКУМУЛЯТОРА ТЕПЛОВОЇ ЕНЕРГІЇ ВІДКРИТОГО ТИПУ НА ОСНОВІ КОМПОЗИТНИХ АДСОРБЕНТІВ

Робота присвячена розробці ефективного алгоритму визначення експлуатаційних і конструктивних характеристик адсорбційного акумулятора теплової енергії відкритого типу. Отримав подальший розвиток алгоритм розрахунку експлу...

Algorithm to solve a problem of optimum separation of sets with additional couplings

Problems of manufacturing arrangement have been considered for more than a century. However, they are still topical. For instance, despite the fact that a number of models and techniques to solve discrete problems of arr...

Разработка критериев выбора рациональной калибровки бандажей валковых прессов

Показана актуальность и пути формирования научно-обоснованного метода определения рациональной калибровки валков брикетных прессов на основе анализа связей между параметрами калибровки бандажей и характеристиками процесс...

Development of criteria for selection rational calibration of briquetting rings of roller presses

The relevance and ways of forming a scientifically grounded method for determining the rational calibration of rolls of briquette presses are shown on the basis of analysis of the relationships between the parameters of...

Download PDF file
  • EP ID EP642516
  • DOI -
  • Views 122
  • Downloads 0

How To Cite

О. Р. Денисюк, С. А. Борзов (2017). Utilization of genetic algorithms in problems of discrete optimization of corroding structures. Комп’ютерне моделювання: аналіз, управління, оптимізація, 2(2), 14-22. https://europub.co.uk/articles/-A-642516