http://repositorio.unb.br/handle/10482/47698| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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| 2019_JoãoCarlosPereiraPassos.pdf | 3,71 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
| Título: | Surrogate-assisted optimization using multi-objective evolutionary techniques applied to mechanical structural design |
| Autor(es): | Passos, João Carlos Pereira |
| Orientador(es): | Llanos Quintero, Carlos Humberto |
| Assunto: | Otimização Modelos substitutos Projeto mecânico |
| Data de publicação: | 6-Fev-2024 |
| Data de defesa: | 30-Ago-2019 |
| Referência: | PASSOS, João Carlos Pereira. João Carlos Pereira. 2019. 92 f., il. Dissertação (Mestrado em Sistemas Mecatrônicos) — Universidade de Brasília, Brasília, 2019. |
| Abstract: | This manuscript develops a new surrogate-assisted optimization algorithm in order to mitigate the critical issues that pertain problems of structural optimization: a) high computational cost and b) long execution time. The surrogate approach utilizes surrogate models that have cheap evaluation cost to reproduce the actual cost functions of the problems, in which our technique is capable of dynamically improve these models without the utilization of a validation population. Moreover, we also implemented a mechanism that periodically tries to recuperate suitable solutions that were previously discarded due to the model’s deficiency. Besides, this manuscript covers the development of three new space-filling algorithms, which handle the problem of efficiently adding new points into an already existing surrogate model. Additionally, we created a space-filling metric that measures the presence of gaps in a population of points within a search space, which enables the comparison of distributions of different size. At last, three case studies were used to reveal the capabilities and limitations of the new surrogate-assisted optimization technique in conjunction with the space-filling algorithm. Two of these case studies show that the method is capable of promoting an expressive performance gain reconciled with a small loss in accuracy, whereas the other reveals that it could also fail to output satisfactory results. |
| Unidade Acadêmica: | Faculdade de Tecnologia (FT) Departamento de Engenharia Mecânica (FT ENM) |
| Informações adicionais: | Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Mecânica, Programa de Pós-Graduação em Ciências Mecânicas, 2019. |
| Programa de pós-graduação: | Programa de Pós-Graduação em Ciências Mecânicas |
| Aparece nas coleções: | Teses, dissertações e produtos pós-doutorado |
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