Optimización topológica eficiente incorporando técnicas de adaptabilidad y computación de altas prestaciones

[SPA] Esta tesis doctoral se presenta bajo la modalidad de compendio de publicaciones. A pesar de los importantes avances en técnicas de simulación y optimización estructural que se han logrado en los últimos años, siguen presentes diversos retos computacionales debido a varios factores, como la cre...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Picó Vicente, Sebastián Ginés
Tipo de recurso: tesis doctoral
Fecha de publicación:2023
País:España
Institución:Universidad Politécnica de Cartagena(UPCT)
Repositorio:Repositorio Digital UPCT
OAI Identifier:oai:repositorio.upct.es:10317/13289
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/10317/13289
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Técnicas de optimización
Optimización topológica
Programación informática
Topología
Mecánica de Medios Continuos y Teoría de Estructuras
1210.11 Topología Tridimensional
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Estructuras y Construcción y Expresión Gráfica
Agencia Estatal de Investigación (España)
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description [SPA] Esta tesis doctoral se presenta bajo la modalidad de compendio de publicaciones. A pesar de los importantes avances en técnicas de simulación y optimización estructural que se han logrado en los últimos años, siguen presentes diversos retos computacionales debido a varios factores, como la creciente complejidad de los modelos de simulación en busca de una de mayor fidelidad y la necesidad de una discretización fina para capturar los detalles topológicos de los diseños en problemas de optimización estructural. Estos problemas se intensifican al introducir fuentes de incertidumbre en el modelo, principalmente debido al aumento en la dimensionalidad del problema, y su acoplamiento con métodos de optimización incrementa en gran medida el coste computacional, comprometiendo significativamente el rendimiento y la productividad.Debido a estos motivos, los problemas de optimización topológica robusta en problemas reales pueden resultar hoy en día inabordables utilizando técnicas de computación convencionales. Los trabajos realizados en el contexto de esta tesis tratan de mejorar estos problemas utilizando dos enfoques: • Por un lado, se introducen técnicas de adaptabilidad para reducir el coste computacional de la evaluación de la función objetivo en cada paso del proceso de optimización, que supone el cuello de botella computacional en los procesos de optimización topológica. Las técnicas de adaptabilidad se incorporan al proceso de optimización garantizando que proporcionan resultados similares a los que se obtendrían sin utilizar dichas técnicas de adaptabilidad, pero a un menor coste computacional. • Por otro lado, se introduce computación de altas prestaciones, utilizando computación paralela con memoria distribuida, con el objetivo de utilizar los recursos computacionales disponibles en los sistemas de computación modernos. Concretamente, se desarrollan sistemas de resolución de sistemas de ecuaciones eficientes utilizando un precondicionador multigrid geométrico operando con mallas no conformes entre los múltiples niveles del multigrid. Un factor importante que permite incrementar el rendimiento computacional es que el precondicionador geométrico opera con mallas no Cartesianas, mejorando las prestaciones computacionales respecto a métodos basados en quadtree y octree adaptativos, dado que se puede operar sobre la geometría del modelo directamente, en lugar de realizar el típico proceso de creación de un bounding-box envolvente y voxelizar el modelo. Este enfoque suele incrementar de forma significativa el tamaño del problema para un tamaño similar de discretización. Los tres artículos publicados durante el periodo de formación de esta tesis incluyen las técnicas desarrolladas para reducir el coste computacional en problemas de optimización topológica y optimización topológica considerando incertidumbre. Concretamente, el primer artículo presenta el framework desarrollado para incorporar técnicas adaptativas en problemas de optimización topológica utilizando computación paralela con memoria distribuida. Estas técnicas se extienden a problemas de optimización robusta en el segundo artículo, debiéndose realizar el cálculo eficiente de los momentos estocásticos de la función objetivo robusta para poder abordar problemas reales. Finalmente, el tercer artículo desarrolla un sistema de resolución de sistemas de ecuaciones eficiente utilizando un precondicionador multigrid geométrico operando con mallas no conformes entre los diferentes niveles del multigrid. En las publicaciones se abordan problemas reales de optimización topológica y optimización topológica robusta evaluando tanto la escalabilidad fuerte como la escalabilidad débil, mostrando las mejoras en el rendimiento computacional que se obtienen.
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Estos problemas se intensifican al introducir fuentes de incertidumbre en el modelo, principalmente debido al aumento en la dimensionalidad del problema, y su acoplamiento con métodos de optimización incrementa en gran medida el coste computacional, comprometiendo significativamente el rendimiento y la productividad.Debido a estos motivos, los problemas de optimización topológica robusta en problemas reales pueden resultar hoy en día inabordables utilizando técnicas de computación convencionales. Los trabajos realizados en el contexto de esta tesis tratan de mejorar estos problemas utilizando dos enfoques: • Por un lado, se introducen técnicas de adaptabilidad para reducir el coste computacional de la evaluación de la función objetivo en cada paso del proceso de optimización, que supone el cuello de botella computacional en los procesos de optimización topológica. Las técnicas de adaptabilidad se incorporan al proceso de optimización garantizando que proporcionan resultados similares a los que se obtendrían sin utilizar dichas técnicas de adaptabilidad, pero a un menor coste computacional. • Por otro lado, se introduce computación de altas prestaciones, utilizando computación paralela con memoria distribuida, con el objetivo de utilizar los recursos computacionales disponibles en los sistemas de computación modernos. Concretamente, se desarrollan sistemas de resolución de sistemas de ecuaciones eficientes utilizando un precondicionador multigrid geométrico operando con mallas no conformes entre los múltiples niveles del multigrid. Un factor importante que permite incrementar el rendimiento computacional es que el precondicionador geométrico opera con mallas no Cartesianas, mejorando las prestaciones computacionales respecto a métodos basados en quadtree y octree adaptativos, dado que se puede operar sobre la geometría del modelo directamente, en lugar de realizar el típico proceso de creación de un bounding-box envolvente y voxelizar el modelo. Este enfoque suele incrementar de forma significativa el tamaño del problema para un tamaño similar de discretización. Los tres artículos publicados durante el periodo de formación de esta tesis incluyen las técnicas desarrolladas para reducir el coste computacional en problemas de optimización topológica y optimización topológica considerando incertidumbre. Concretamente, el primer artículo presenta el framework desarrollado para incorporar técnicas adaptativas en problemas de optimización topológica utilizando computación paralela con memoria distribuida. Estas técnicas se extienden a problemas de optimización robusta en el segundo artículo, debiéndose realizar el cálculo eficiente de los momentos estocásticos de la función objetivo robusta para poder abordar problemas reales. Finalmente, el tercer artículo desarrolla un sistema de resolución de sistemas de ecuaciones eficiente utilizando un precondicionador multigrid geométrico operando con mallas no conformes entre los diferentes niveles del multigrid. En las publicaciones se abordan problemas reales de optimización topológica y optimización topológica robusta evaluando tanto la escalabilidad fuerte como la escalabilidad débil, mostrando las mejoras en el rendimiento computacional que se obtienen.[ENG] This doctoral dissertation has been presented in the form of thesis by publication. Despite the impressive advances achieved in simulation and structural optimization techniques in recent years, some computational challenges are still present due to different factors. We can mention the ever-increasing complexity of high-fidelity simulation models and the need for fine tessellations to capture the topological details of designs using topology optimization, to name but a few. These problems are intensifying introducing uncertainty sources in the model, mainly due to the increment of dimensionality (curse of dimensionality) of the problem, which significantly compromises the performance and productivity. Due to such factors, robust topology optimization can be unaffordable in real-world problems using conventional computing techniques. This Ph.D. thesis presents some works aiming to improve the computational cost problems previously mentioned using two approaches. • On the one hand, it introduces adaptive techniques to reduce the computing cost of evaluating the objective function at each iteration of the optimization process, which is the bottleneck of topology optimization. We introduce adaptive techniques in topology optimization in a way that provides similar results to the ones obtained without adaptivity but at a lower computing cost. • On the other hand, it incorporates High-Performance Computing (HPC) using parallel computing with distributed memory to take advantage of the computing resources of modern computers. It develops solvers for systems of equations using an efficient geometric multigrid preconditioner, which operates between the non-conforming grids of the different multigrid levels. A key issue for incrementing the computing performance is that the geometric preconditioner operates using non-Cartesian meshes, which allows us to use the geometry of the model directly instead of the typical process for using quad-tree or octree methods: it creates a bounding-box enveloping the model and pixelating it considering the model. This process increases the problem size concerning the original model for a similar tessellation size. For these reasons, the geometric multigrid operating on non-conforming meshes shows better computing performance concerning adaptive quad-tree and octree methods. The three published papers during the training period of this Ph.D. include the developed techniques to reduce the computational cost in topology optimization and topology optimization considering uncertainty problems. In particular, the first publication presents the developed framework to incorporate adaptive techniques in topology optimization using parallel computing with distributed memory. These techniques are extended to robust topology optimization in the second scientific article, which also describes an efficient way to calculate the stochastic moments of the objective function to be able to address real-world problems. Finally, the third paper develops a solver of systems of equations using an efficient geometric multigrid preconditioner operating between non-conforming grids. The publications address real-world topology optimization and robust topology optimization problems. They also evaluate the strong and weak scaling, showing significant computing performance improvements.Esta tesis ha sido financiada parcialmente por diferentes fuentes que se incluyen a continuación: • Agencia Estatal de Investigación (AEI), referencia DPI2016-77538-R. • AIRBUS OPERATIONS, S.L., proyectos ONIERE 7528/23ECEG y CHALUPA 7756/23ECEG.Esta tesis doctoral se presenta bajo la modalidad de compendio de publicaciones. Está formada por un total de tres artículos: Artículo 1.-: Herrero-Pérez, D., Picó-Vicente, S. G., Martínez-Barberá, H. (2022). Efficient distributed approach for density-based topology optimization using coarsening and h-refinement. Computers and Structures, 265 (106770). https://doi.org/10.1016/j.compstruc.2022.106770 . Artículo 2.-: Herrero-Pérez, D., Picó-Vicente, S. G., Martínez-Barberá, H. (2023). Adaptive density‐based robust topology optimization under uncertain loads using parallel computing. https://doi.org/10.1007/s00366-023-01823-w . Artículo 3.-: Herrero-Pérez, D., Picó-Vicente, S. G. (2023). A parallel geometric multigrid method for adaptive topology optimization. Structural and Multidisciplinary Optimization, 66 (225). https://doi.org/10.1007/s00158-023-03675-wEscuela Internacional de Doctorado de la Universidad Politécnica de CartagenaUniversidad Politécnica de CartagenaPrograma de Doctorado en Tecnologías IndustrialesHerrero Pérez, DavidEstructuras y Construcción y Expresión GráficaAgencia Estatal de Investigación (España)2024202420232024info:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10317/13289reponame:Repositorio Digital UPCTinstname:Universidad Politécnica de Cartagena(UPCT)Españolhttp://hdl.handle.net/10317/12124http://hdl.handle.net/10317/12124http://hdl.handle.net/10317/21230http://hdl.handle.net/10317/21231DPI2016-77538-RAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Españahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/info:eu-repo/semantics/openAccessoai:repositorio.upct.es:10317/132892026-05-15T06:39:02Z
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