Global weight optimization of frame structures with polynomial programming

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985556%3A_____%2F23%3A00581872" target="_blank" >RIV/67985556:_____/23:00581872 - isvavai.cz</a>

Nalezeny alternativní kódy

RIV/68407700:21110/23:00370153

Výsledek na webu

<a href="https://link.springer.com/article/10.1007/s00158-023-03715-5" target="_blank" >https://link.springer.com/article/10.1007/s00158-023-03715-5</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/s00158-023-03715-5" target="_blank" >10.1007/s00158-023-03715-5</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Global weight optimization of frame structures with polynomial programming

Popis výsledku v původním jazyce

Weight optimization of frame structures with continuous cross-section parametrization is a challenging non-convex problem that has traditionally been solved by local optimization techniques. Here, we exploit its inherent semi-algebraic structure and adopt the Lasserre hierarchy of relaxations to compute the global minimizers. While this hierarchy generates a natural sequence of lower bounds, we show, under mild assumptions, how to project the relaxed solutions onto the feasible set of the original problem and thus construct feasible upper bounds. Based on these bounds, we develop a simple sufficient condition of global Ɛ-optimality. Finally, we prove that the optimality gap converges to zero in the limit if the set of global minimizers is convex. We demonstrate these results by means of two academic illustrations.

Název v anglickém jazyce

Global weight optimization of frame structures with polynomial programming

Popis výsledku anglicky

Weight optimization of frame structures with continuous cross-section parametrization is a challenging non-convex problem that has traditionally been solved by local optimization techniques. Here, we exploit its inherent semi-algebraic structure and adopt the Lasserre hierarchy of relaxations to compute the global minimizers. While this hierarchy generates a natural sequence of lower bounds, we show, under mild assumptions, how to project the relaxed solutions onto the feasible set of the original problem and thus construct feasible upper bounds. Based on these bounds, we develop a simple sufficient condition of global Ɛ-optimality. Finally, we prove that the optimality gap converges to zero in the limit if the set of global minimizers is convex. We demonstrate these results by means of two academic illustrations.

Druh

J_imp - Článek v periodiku v databázi Web of Science

CEP obor

—

OECD FORD obor

10102 - Applied mathematics

Projekt

Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

Návaznosti

I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Rok uplatnění

2023

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název periodika

Structural and Multidisciplinary Optimization

ISSN

1615-147X

e-ISSN

1615-1488

Svazek periodika

66

Číslo periodika v rámci svazku

12

Stát vydavatele periodika

DE - Spolková republika Německo

Počet stran výsledku

10

Strana od-do

257

Kód UT WoS článku

001124449100003

EID výsledku v databázi Scopus

2-s2.0-85179724837