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Uma dedução dos critérios de multicriticalidade e o cálculo de pontos tricríticos via otimização global / A deduction of the criterious of multicriticality and the calculation of points tricritical by global optimizationRaimundo Augusto Rego Rodrigues Júnior 21 February 2014 (has links)
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Uma dedução dos critérios de multicriticalidade para o cálculo de pontos críticos de qualquer ordem representa a formalização de ideias utilizadas para calcular pontos críticos e tricríticos e ainda amplia tais ideias. De posse desta dedução pode-se compreender os critérios de tricriticalidade e, com isso, através de uma abordagem via problema de otimização global pode-se fazer o cálculo de pontos tricríticos utilizando um método numérico adequado de otimização global. Para evitar um excesso de custo computacional com rotinas numéricas utilizou-se aproximações na forma de diferenças finitas dos termos que compõem a função objetivo. Para simular a relação P v - T optou-se pela equação de estado cúbica de Peng-Robinson e pela regra clássica de fluidos de van der Vaals, para modelagem do problema também se calculou os tensores de ordem 2, 3, 4 e 5 da função do teste de estabilidade. Os resultados obtidos foram comparados com dados experimentais e por resultados obtidos com outros autores que utilizaram métodos numéricos, equação de estado ou abordagem diferente das utilizadas neste trabalho. / A deduction of multicriticality criteria for the calculation of critical points of any order represents the formalization of ideas used to calculate critical points and tricritical and still extends such ideas. Of possession of this deduction can be understood the criteria of tricriticality and, with that, through a global approach by optimization problem can make the calculation of points tricritical using a suitable numerical method of global optimization. To avoid an excess of computational cost with numerical routines used in the form of finite difference approximations of the terms that make up the objective function. To simulate the P v - T relationship has been chosen by the cubic equation of State of Peng-Robinson and the classical rule of fluids of van der Vaals, for modeling the problem also calculated the tensors of order 2, 3, 4 and 5 of the stability test. The results obtained were compared with experimental data and results obtained by other authors who used numerical methods, equation of State or different approach from those used in this work.
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Uma dedução dos critérios de multicriticalidade e o cálculo de pontos tricríticos via otimização global / A deduction of the criterious of multicriticality and the calculation of points tricritical by global optimizationRaimundo Augusto Rego Rodrigues Júnior 21 February 2014 (has links)
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Uma dedução dos critérios de multicriticalidade para o cálculo de pontos críticos de qualquer ordem representa a formalização de ideias utilizadas para calcular pontos críticos e tricríticos e ainda amplia tais ideias. De posse desta dedução pode-se compreender os critérios de tricriticalidade e, com isso, através de uma abordagem via problema de otimização global pode-se fazer o cálculo de pontos tricríticos utilizando um método numérico adequado de otimização global. Para evitar um excesso de custo computacional com rotinas numéricas utilizou-se aproximações na forma de diferenças finitas dos termos que compõem a função objetivo. Para simular a relação P v - T optou-se pela equação de estado cúbica de Peng-Robinson e pela regra clássica de fluidos de van der Vaals, para modelagem do problema também se calculou os tensores de ordem 2, 3, 4 e 5 da função do teste de estabilidade. Os resultados obtidos foram comparados com dados experimentais e por resultados obtidos com outros autores que utilizaram métodos numéricos, equação de estado ou abordagem diferente das utilizadas neste trabalho. / A deduction of multicriticality criteria for the calculation of critical points of any order represents the formalization of ideas used to calculate critical points and tricritical and still extends such ideas. Of possession of this deduction can be understood the criteria of tricriticality and, with that, through a global approach by optimization problem can make the calculation of points tricritical using a suitable numerical method of global optimization. To avoid an excess of computational cost with numerical routines used in the form of finite difference approximations of the terms that make up the objective function. To simulate the P v - T relationship has been chosen by the cubic equation of State of Peng-Robinson and the classical rule of fluids of van der Vaals, for modeling the problem also calculated the tensors of order 2, 3, 4 and 5 of the stability test. The results obtained were compared with experimental data and results obtained by other authors who used numerical methods, equation of State or different approach from those used in this work.
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Anwendung von Line-Search-Strategien zur Formoptimierung und ParameteridentifikationClausner, André 17 September 2007 (has links)
Die kontinuierliche Weiterentwicklung und Verbesserung technischer Prozesse erfolgt heute auf der Basis stochastischer und deterministischer Optimierungsstrategien in Kombination mit der numerischen Simulation dieser Abläufe. Da die FE-Simulation von Umformvorgängen in der Regel sehr zeitintensiv ist, bietet sich für die Optimierung solcher Prozesse der Einsatz deterministischer Methoden an, da hier weniger Optimierungsschritte und somit auch weniger FE-Simulationen notwendig sind. Eine wichtige Anforderung an solche Optimierungsverfahren ist globale Konvergenz zu lokalen Minima, da die optimalen Parametersätze nicht immer näherungsweise bekannt sind. Die zwei wichtigsten Strategien zum Ausdehnen des beschränkten Konvergenzradius der natürlichen Optimierungsverfahren (newtonschrittbasierte Verfahren und Gradientenverfahren) sind die Line-Search-Strategie und die Trust-Region-Strategie. Die Grundlagen der Line-Search-Strategie werden aufgearbeitet und die wichtigsten Teilalgorithmen implementiert. Danach wird dieses Verfahren auf eine effiziente Kombination der Teilalgorithmen und Verfahrensparameter hin untersucht. Im Anschluss wird die Leistung eines Optimierungsverfahrens mit Line-Search-Strategie verglichen mit der eines ebenfalls implementierten Optimierungsverfahrens mit skalierter Trust-Region-Strategie. Die Tests werden nach Einfügen der implementierten Verfahren in das Programm SPC-Opt anhand der Lösung eines Quadratmittelproblems aus der Materialparameteridentifikation sowie der Formoptimierung eines Umformwerkzeugs vorgenommen.:1 Einleitung 7
2 Verfahren zur unrestringierten Optimierung 9
2.1 Vorbemerkungen 9
2.2 Der Schrittvektor sk 10
2.3 Natürliche Schrittweite und Konvergenz der Verfahren 11
2.4 Richtung des steilsten Abstiegs 12
2.5 Newtonschrittbasierte Verfahren 13
2.5.1 Newton-Verfahren 15
2.5.2 Quasi-Newton-Verfahren der Broyden-Klasse 15
2.5.3 Der BFGS-Auffrisch-Algorithmus 18
2.5.4 Die SR1-Auffrisch-Formel 19
2.5.5 Die DFP-Auffrisch-Formel 20
2.5.6 Gauß-Newton-Verfahren 20
2.6 Erzwingen der Bedingung der positiven Definitheit von Gk 21
3 Übersicht über die Verfahren zum Stabilisieren der natürlichen
Schrittweiten 24
3.1 Das Prinzip der Line-Search-Verfahren 24
3.2 Das Prinzip der Trust-Region-Verfahren 26
3.3 Vergleich der Trust-Region- und der Line-Search-Strategien 27
4 Line-Search-Strategien 30
4.1 Vorbemerkungen 30
4.2 Ein prinzipieller Line-Search-Algorithmus 33
5 Die Akzeptanzkriterien für die Line-Search-Strategien 36
5.1 Die exakte Schrittweite 37
5.2 Das Armijo-Kriterium, ein Abstiegskriterium 39
5.2.1 Das klassische Armijo-Kriterium 39
5.2.2 Armijo-Kriterium mit unterer Schranke fflo > 0 40
5.3 Die Goldstein-Kriterien 42
5.4 Die Wolfe-Kriterien 44
5.4.1 Die einfachen Wolfe-Kriterien 44
5.4.2 Die starken Wolfe-Kriterien 46
5.5 Näherungsweiser Line-Search basierend auf Armijo, ff-Methode 47
6 Ermittlung der nächsten Testschrittweite ffj+1 49
6.1 Die Startschrittweite ffj=1 51
6.2 Verfahren mit konstanten Faktoren 52
6.3 Verfahren mit konstanten Summanden 53
6.4 Verfahren mit quadratischen Polynomen 54
6.5 Verfahren mit kubischen Polynomen 56
6.6 Sektionssuche mit goldenem Schnitt 58
7 Absicherung und Abbruchbedingungen des Line-Search-Verfahrens 60
7.1 Die drei Konvergenzpunkte eines Line-Search-Verfahrens 60
7.1.1 Lokales Minimum in f 60
7.1.2 Algorithmus konvergiert gegen −1 61
7.1.3 Der Winkel zwischen sk und −rfk wird 90° 61
7.2 Weitere Absicherungen 62
7.2.1 Abstiegsrichtung 62
7.2.2 Der gradientenbezogene Schrittvektor 62
7.2.3 Zulässige Schrittweiten in der Extrapolationsphase 63
7.2.4 Intervalle bei der Interpolation 63
7.2.5 Maximale Durchlaufzahlen 63
8 Implementierung 65
8.1 Grundlegende Struktur der Implementierung 65
8.2 Anwendungsgebiete 67
8.2.1 Identifikation der Materialparameter der isotropen Verfestigung
und der HILLschen Fließbedingung 67
8.2.2 Optimierung der Form eines Umformwerkzeugs 70
8.3 Test des Programms anhand der Identifikation der Parameter der
isotropen Verfestigung und der HILLschen Fließbedingung 71
8.3.1 Einfluss der Funktionsumgebung 71
8.3.2 Test der Line-Search-Verfahrensparameter 74
8.3.3 Einfluss der Startwerte und der Qualität der Ableitungsermittlung 77
8.3.4 Test der Quasi-Newton-Strategien 77
8.3.5 Test der Trust-Region-Skalierung 79
8.3.6 Vergleich der Trust-Region- und der Line-Search-Strategie 80
8.3.7 Tests mit den HILLschen Anisotropieparametern und drei Vorwärtsrechnungen 81
9 Zusammenfassung und Ausblick 83
9.1 Zusammenfassung 83
9.2 Ausblick 84
Liste häufig verwendeter Formelzeichen 85
Literaturverzeichnis 88
A Zusätzliches zur Implementierung 90
A.1 Parametervorschläge für die Line-Search-Verfahren 90
A.2 Fehlercode-Liste 92
A.3 Programmablaufpläne 94
A.3.1 Ablauf in main.cpp 94
A.3.2 Ablauf in OneOptLoop 95
A.3.3 Ablauf während des Trust-Region-Verfahrens 96
A.3.4 Ablauf während des Line-Search-Verfahrens 97
A.4 Steuerung der Optimierungsoptionen über OptInputData.dat 98
A.4.1 Übergeordnete Algorithmen 98
A.4.1.1 Quasi-Newton-Verfahren 98
A.4.1.2 Absichern der positiven Definitheit von Gk 99
A.4.1.3 Auswahl des Optimierungsverfahrens, Auswahl der
Schrittweitensteuerung 100
A.4.1.4 Abbruchbedingungen für die Lösungsfindung 100
A.4.1.5 Wahl des Startvektors x0 101
A.4.2 Die Trust-Region-Algorithmen 102
A.4.2.1 Wahl des Anfangsradius 0 des Vertrauensbereichs 102
A.4.2.2 Wahl des Skalierungsverfahrens 102
A.4.2.3 Wahl des Startwertes l=0 für die Regularisierungsparameteriteration 103
A.4.2.4 Regularisierungsparameteriteration 103
A.4.2.5 Wahl des Verfahrens zum Auffrischen des Radius des
Vertrauensbereichs 103
A.4.2.6 Bedingungen für einen akzeptablen Schritt 104
A.4.2.7 Absicherungen des Trust-Region-Verfahrens 104
A.4.3 Die Line-Search-Algorithmen 105
A.4.3.1 Die Akzeptanzkriterien 105
A.4.3.2 Die Verfahren zur Extrapolation 105
A.4.3.3 Die Verfahren zur Interpolation 106
A.4.3.4 Verfahren zur Wahl von ffj=2 106
A.4.3.5 Absicherung des Line-Search-Verfahrens 106
B Testrechnungen 107
B.1 Ausgewählte Versuchsreihen 107
B.2 Bilder der Funktionsumgebung der Materialparameteridentifikation 109
B.3 Beschreibung der digitalen Anlagen 112
Eidesstattliche Erklärung und Aufgabenstellung 113
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