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[en] EFFICIENT STRUCTURAL TOPOLOGY OPTIMIZATION SYSTEM USING THE GROUND STRUCTURE METHOD / [pt] SISTEMA EFICIENTE DE OTIMIZAÇÃO TOPOLÓGICA ESTRUTURAL UTILIZANDO O MÉTODO DE MALHA DENSA DE BARRASVINICIUS GAMA TAVARES 28 July 2017 (has links)
[pt] Métodos de otimização topológica estrutural visam obter a melhor distribuição de material dentro de um dado domínio, sujeito a carga, condições de contorno e restrições de projeto, de forma a minimizar alguma medida especificada. A otimização topológica estrutural pode ser dividida em dois tipos: contínua e discreta, sendo a forma discreta o foco da pesquisa desta dissertação. O objetivo deste trabalho é a criação de um sistema para realizar todos os passos dessa otimização, visando a resolução de problemas
com grandes dimensões. Para realizar esse tipo de otimização, é necessária a criação de uma malha densa de barras, esta definida como conjunto de nós cobrindo todo o domínio, conectados através de barras, além da especificação dos apoios e das forças aplicadas. Este trabalho propõe um novo método para geração da malha densa de barras, utilizando como entrada somente o contorno do domínio que se deseja otimizar, contrapondo com métodos que necessitam de um domínio já discretizado, como uma malha
de poliedros. Com a malha gerada, este trabalho implementou a otimização topológica, sendo necessário resolver um problema de programação linear. Toda a parte de otimização foi realizada dentro do framework TopSim, tendo implementado o método dos pontos interiores para a resolução da programação
linear. Os resultados apresentados possuem boa qualidade, tanto na geração quanto na otimização, para casos 2D e 3D, tratando casos com mais de 68 milhões de barras. / [en] Structural topology optimization methods are used to find the optimal material distribution within a given domain, subject to loading, boundary conditions and design constraints, in order to minimize some specified measure. Structural topology optimization can be divided into two types: continuum and discrete, with the discrete type being the research focus of this dissertation. The goal of this work is the creation of a system to achieve all the steps of this optimization process, aiming problems with large dimensions. In order to perform the optimization, it is necessary create a ground structure, defined as a set of nodes covering the entire domain, connected by bars, with the supports and the applied loads. This work
proposes a new method for the ground structure generation, using as input only the domain boundary, in contrast with methods that require a domain already discretized, such as a polyhedron mesh. With the generated mesh, this work has implemented the topological optimization, needing to solve a linear programming problem. All the optimization part was performed within the TopSim framework, implementing the interior point method for the linear programming resolution. The results presented have good quality, both in generation and optimization, for 2D and 3D cases, considering cases with more than 68 million bars.
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Reinforcement Learning for Optimal Design of Skeletal Structures / 強化学習を用いた離散構造物の最適設計Hayashi, Kazuki 23 March 2021 (has links)
京都大学 / 新制・課程博士 / 博士(工学) / 甲第23153号 / 工博第4797号 / 新制||工||1750(附属図書館) / 京都大学大学院工学研究科建築学専攻 / (主査)教授 大崎 純, 教授 竹脇 出, 准教授 倉田 真宏 / 学位規則第4条第1項該当 / Doctor of Philosophy (Engineering) / Kyoto University / DFAM
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