Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Multi-objective Adaptive DoE for RBDO

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21110%2F13%3A00209414" target="_blank" >RIV/68407700:21110/13:00209414 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Multi-objective Adaptive DoE for RBDO

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Reliability-based design optimization (RBDO) is a research area that tries to optimize structures under assumption of uncertainties. Usually, the objective function is to be minimized with respect to constraints in which the probabilistic approach is included. Our solution utilizes a surrogate-based Monte Carlo approach which is enhanced by an adaptive Design of (Computer) Experiments (DoE). The space-filling properties of the DoE are optimized by maximizing the minimal interpoint distance, i.e. the Maximin approach. The second objective is the distance to the limit sate function. Both objectives are optimized by NSGA II algorithm to obtain maximum information out of the model with a minimal number of sampling points. The meta-model with this adaptiveupdating procedure is also proposed. The studied RBDO problems consist of the minimization of the weight of the structure as the first objective and minimization of the probability of failure as the second objective. The latter is evaluat

  • Název v anglickém jazyce

    Multi-objective Adaptive DoE for RBDO

  • Popis výsledku anglicky

    Reliability-based design optimization (RBDO) is a research area that tries to optimize structures under assumption of uncertainties. Usually, the objective function is to be minimized with respect to constraints in which the probabilistic approach is included. Our solution utilizes a surrogate-based Monte Carlo approach which is enhanced by an adaptive Design of (Computer) Experiments (DoE). The space-filling properties of the DoE are optimized by maximizing the minimal interpoint distance, i.e. the Maximin approach. The second objective is the distance to the limit sate function. Both objectives are optimized by NSGA II algorithm to obtain maximum information out of the model with a minimal number of sampling points. The meta-model with this adaptiveupdating procedure is also proposed. The studied RBDO problems consist of the minimization of the weight of the structure as the first objective and minimization of the probability of failure as the second objective. The latter is evaluat

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GAP105%2F12%2F1146" target="_blank" >GAP105/12/1146: Metody paralelizace inženýrských úloh využívající cenově dostupné technologie</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2013

  • Kód důvěrnosti údajů

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

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Proceedings of the 11th International Probabilistic Workshop

  • ISBN

    978-80-214-4800-1

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    12

  • Strana od-do

    325-336

  • Název nakladatele

    Ing. Vladislav Pokorný - LITERA

  • Místo vydání

    Brno

  • Místo konání akce

    Brno

  • Datum konání akce

    6. 11. 2013

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    EUR - Evropská akce

  • Kód UT WoS článku