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dc.contributor.authorHernández, S.
dc.contributor.authorDíaz, J.
dc.contributor.authorBaldomir, A.
dc.contributor.authorPereira, F.
dc.date.accessioned2019-09-03T13:46:25Z
dc.date.available2019-09-03T13:46:25Z
dc.date.issued2014
dc.identifier.citationHernández, S. [et al.]. Un planteamiento probabilista de los criterios optimizantes mediante el principio de la máxima entropía. "Revista internacional de métodos numéricos para cálculo y diseño en ingeniería", 2014, vol. 30, núm. 3.
dc.identifier.issn1886-158X
dc.identifier.issn0213-1315
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2117/167903
dc.description.abstractEste trabajo describe brevemente el debate científico que se produjo en su momento en el ámbito de la optimización de estructuras entre los partidarios de los métodos matemáticos de optimización de problemas no lineales y los de los criterios optimizantes. En ese sentido recuerda el planteamiento que investigadores como A. B. Templeman llevaron a cabo y que conceptualmente consistía en establecer una propuesta probabilista de los criterios optimizantes, cuyo mérito radicaba en ser completamente racional y no prejuzgar las condiciones que iban a ser activas en el diseño óptimo. Tras revisar el estado de la cuestión, se ha desarrollado una nueva formulación que simplifica y mejora las anteriores y transforma el problema de optimización en otro consistente en resolver sucesivamente sistemas de ecuaciones de la misma dimensión que el número de variables del problema. El algoritmo requiere la obtención de las sensibilidades de primer orden, con lo que también puede ser considerado como un nuevo método de gradiente. Tras la descripción teórica, el método se ha aplicado para resolver 2 ejemplos de optimización de estructuras de celosía muy comunes en la literatura de esta disciplina científica. Los resultados numéricos que se muestran permiten concluir que esta formulación obtiene la solución óptima con gran precisión.
dc.description.abstractThis work reviews A. B. Templemans research in the maximum entropy principle applied to structural optimization, which consists in defining a probabilistic approach for the optimality criteria. This new reasoning does not assume aprioristically which conditions could be active in the optimum point, giving a completely rational point of view to the optimization problem. After reviewing the state of the art, a new formulation, which simplifies and improves previous methodologies, is developed. This new method turns the optimization problem into solving successively systems of equations with the same dimension as the number of design variables. Since this algorithm requires obtaining first order sensitivities, it can be considered as a new gradient method. After the theoretical description, the algorithm is tested with two examples of truss structures. Results show a good performance of the algorithm, based on comparisons with other alternatives found in the literature.
dc.language.isospa
dc.publisherUniversitat Politècnica de Catalunya. CIMNE
dc.rightsAttribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 Unported
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/deed.es
dc.subjectÀrees temàtiques de la UPC::Matemàtiques i estadística::Anàlisi numèrica
dc.subject.lcshNumerical analysis
dc.subject.otherOptimización numérica
dc.subject.otherCriterios optimizantes
dc.subject.otherDiseño óptimo de estructuras
dc.subject.otherPrincipio de la máxima entropía
dc.subject.otherNumerical optimization
dc.subject.otherOptimality criteria
dc.subject.otherOptimum design of structures
dc.subject.otherPrinciple of maximum entropy
dc.titleUn planteamiento probabilista de los criterios optimizantes mediante el principio de la máxima entropía
dc.title.alternativeA probabilistic formulation of optimality criteria using the principle of maximum entropy
dc.typeArticle
dc.subject.lemacAnàlisi numèrica
dc.identifier.doi10.1016/j.rimni.2013.04.008
dc.description.peerreviewedPeer Reviewed
dc.rights.accessOpen Access
local.citation.publicationNameRevista internacional de métodos numéricos para cálculo y diseño en ingeniería
local.citation.volume30
local.citation.number3


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