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1.
2.
运用了基于相场描述的拓扑优化方法,来寻找在拉伸和压缩中表现出不对称强度行为的连续体结构的最优布局。依据Drucker-Prager屈服准则和幂率插值方案,优化问题可以描述为在局部应力约束下的最小化结构的体积。用qp放松法来解决应力约束的奇异性,并采用基于P-norm函数的聚合方法对应力约束进行凝聚,该方法实现了约束个数的降低,同时引入了稳定转化法来处理大量的局部应力约束和高度非线性的应力行为,以修正应力,提高优化收敛的稳定性。在优化问题求解时,使用拉格朗日乘子法对目标函数和应力约束进行处理。利用伴随变量法进行灵敏度分析,并通过求解Allen-Cahn方程更新相场函数设计变量。数值算例证明了该优化模型和相应数值技术的有效性,相关算例还揭示了考虑拉压不同强度和考虑同拉压强度约束时得到的结构优化拓扑构型具有显著的差异。 相似文献
3.
Monika Wolfmayr 《Numerical Methods for Partial Differential Equations》2017,33(2):403-424
In this work, new results on functional type a posteriori estimates for elliptic optimal control problems with control constraints are presented. More precisely, we derive new, sharp, guaranteed, and fully computable lower bounds for the cost functional in addition to the already existing upper bounds. Using both, the lower and the upper bounds, we arrive at two‐sided estimates for the cost functional. We prove that these bounds finally lead to sharp, guaranteed and fully computable upper estimates for the discretization error in the state and the control of the optimal control problem. First numerical tests are presented confirming the efficiency of the a posteriori estimates derived. © 2016 Wiley Periodicals, Inc. Numer Methods Partial Differential Eq 33: 403–424, 2017 相似文献
4.
本文针对工件间具有链状优先约束和relocation资源约束的极小化加权总完工时间调度优化问题展开研究.针对这一NP难问题,利用relocation约束的性质和贪婪算法的思想,设计了一个多项式近似算法,并证明了当链不可中断,每个链具有相同工件数和工件间具有相同加工时间时,2为该算法的紧界. 相似文献
5.
6.
Adrian Falkowski Leszek Słomiński 《Stochastic Processes and their Applications》2017,127(11):3536-3557
We study the existence, uniqueness and stability of solutions of general stochastic differential equations with constraints driven by semimartingales and processes with bounded -variation. Applications to SDEs with constraints driven by fractional Brownian motion and standard Brownian motion are given. 相似文献
7.
8.
In this paper, we consider an optimal control problem of switched systems with input and state constraints. Since the complexity of such constraint and switching laws, it is difficult to solve the problem using standard optimization techniques. In addition, although conjugate gradient algorithms are very useful for solving nonlinear optimization problem, in practical implementations, the existing Wolfe condition may never be satisfied due to the existence of numerical errors. And the mode insertion technique only leads to suboptimal solutions, due to only certain mode insertions being considered. Thus, based on an improved conjugate gradient algorithm and a discrete filled function method, an improved bi-level algorithm is proposed to solve this optimization problem. Convergence results indicate that the proposed algorithm is globally convergent. Three numerical examples are solved to illustrate the proposed algorithm converges faster and yields a better cost function value than existing bi-level algorithms. 相似文献
9.
10.
In this paper, we propose a Bayesian semiparametric mean-covariance regression model with known covariance structures. A mixture model is used to describe the potential non-normal distribution of the regression errors. Moreover, an empirical likelihood adjusted mixture of Dirichlet process model is constructed to produce distributions with given mean and variance constraints. We illustrate through simulation studies that the proposed method provides better estimations in some non-normal cases. We also demonstrate the implementation of our method by analyzing the data set from a sleep deprivation study. 相似文献