Robust topology optimization of continuum structures using Monte Carlo method and Kriging models
[SPA] El objetivo de este trabajo es presentar una nueva metodología eficiente y precisa llamada Monte Carlo y Kriging (MCK) para la optimización de topología robusta. El objetivo es minimizar el valor esperado de la compliance considerando la existencia de incertidumbre con cargas concentradas. La...
| Autores: | , , |
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2018 |
| País: | España |
| Institución: | Universidad Politécnica de Cartagena(UPCT) |
| Repositorio: | Repositorio Digital UPCT |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.upct.es:10317/13002 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/10317/13002 https://www.scipedia.com/public/Cordero_et_al_2017a |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Optimización de topología robusta Incertidumbre de la carga Método de Monte Carlo Modelos Kriging Mecánica de Medios Continuos y Teoría de Estructuras 33 Ciencias Tecnológicas 3305 Tecnología de la Construcción 3305.32 Ingeniería de Estructuras |
| Sumario: | [SPA] El objetivo de este trabajo es presentar una nueva metodología eficiente y precisa llamada Monte Carlo y Kriging (MCK) para la optimización de topología robusta. El objetivo es minimizar el valor esperado de la compliance considerando la existencia de incertidumbre con cargas concentradas. La incertidumbre en la carga puede presentarse en la magnitud, en la dirección y/o en la posición. La evaluación de la función objetivo se realiza utilizando el método de simulación de Monte Carlo en combinación con un modelo Kriging. Para estimar el valor esperado de la compliance, se transforma el problema probabilístico en otro determinístico sujeto a múltiples estados de carga mediante el Método de Monte Carlo pero empleando un reducido número de evaluaciones del modelo de simulación. Para ello es necesario construir un modelo Kriging del modelo de simulación a partir de una pequeña muestra obtenida con un hipercubo latino del espacio de diseño y predecir la compliance en cada uno de los puntos utilizados por la simulación de Monte Carlo. Dos ejemplos demuestran la precisión y eficiencia del algoritmo. Para verificar el algoritmo propuesto, los problemas también se resuelven mediante el método de Monte Carlo estándar. |
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