A benchmark study on identification of inelastic parameters based on deep drawing processes using pso – nelder mead hybrid approach
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/182241
Tipus de documentText en actes de congrés
Data publicació2013
EditorCIMNE
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
Optimization techniques have been increasingly used to identification of inelastic material parameters owing to their generality. Development of robust techniques to solving this class of inverse problems has been a challenge to researchers mainly due to the nonlinear character of the problem and behaviour of the objective function. Within this framework, this work discusses application of Particle Swarm Optimization (PSO) and a PSO – Nelder Mead hybrid approach to identification of inelastic parameters based on a benchmark solution of the deep drawing process.
ISBN978-84-941531-5-0
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
COMPLAS2013-14_A benchmark study of.pdf | 375,4Kb | Visualitza/Obre |