Phát triển các phương pháp tối ưu hóa thông minh cho một số bài toán cơ học TT

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP HỒ CHÍ MINH LÂM PHÁT THUẬN PHÁT TRIỂN CÁC PHƯƠNG PHÁP TỐI ƯU HĨA THƠNG MINH CHO CÁC BÀI TOÁN CƠ HỌC CHUYÊN NGÀNH: CƠ KỸ THUẬT MÃ NGÀNH: 62140101 TĨM TẮT LUẬN ÁN TP HỒ CHÍ MINH, 01/2021 i CƠNG TRÌNH ĐƯỢC HỒN THÀNH TẠI ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP HỒ CHÍ MINH GVHD 1: PGS TS NGUYỄN HOÀI SƠN GVHD 2: PGS TS LÊ ANH THẮNG Luận án bảo vệ trước HỘI ĐỒNG ĐÁNH GIÁ LUẬN ÁN TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP.HCM, Ngày tháng năm ii NHỮNG ĐÓNG GĨP CHÍNH CỦA LUẬN ÁN • Thuật tốn DE cải tiến áp dụng lần để giải toán thiết kế tối ưu cấu trúc composite gia cường kết cho thấy hiệu độ xác tốt • Một hiệu chỉnh bước lựa chọn thuật toán Jaya ban đầu sử dụng kỹ thuật lựa chọn tinh hoa (Elitist Selection Technique) đề xuất để tạo thành phiên cải tiến thuật toán Thuật toán Jaya cải tiến sau áp dụng để giải tốn tối ưu hóa cấu trúc dầm composite Timoshenko thu kết tốt • Thuật tốn Jaya cải tiến lần kết hợp với Phương pháp xác định vịng lặp đơn nghiệm tồn cục (SLDM) để tạo cơng cụ có tên (SLMD-iJaya) để giải tốn Tối ưu hóa thiết kế dựa độ tin cậy mơ hình dầm composite liên tục Các thiết kế tối ưu thu tốt an toàn nhiều so với thiết kế khơng có xét đến yếu tố độ tin cậy • Mạng nơ-ron nhân tạo sử dụng để xấp xĩ đáp ứng composite gia cường ANN tích hợp với thuật tốn Differential Evolution cải tiến để tạo thành thuật toán gọi thuật tốn ABDE Thuật tốn sau áp dụng để tìm kiếm thiết kế tối ưu cấu trúc composite gia cường Bài toán tối ưu hóa góc hướng sợi composite gia cường vấn đề thứ hai giải tìm độ dày tối ưu composite gia cường Kết thu cho thấy tính hiệu cao công cụ ABDE đề xuất ABSTRACT Almost all design problems in engineering can be considered as optimization problems and thus require optimization techniques to solve During the past decades, many optimization techniques have been proposed and applied to solve a wide range of various problems Among them, metaheuristic algorithms have gained huge popularity in recent years in solving design optimization problems of many types of structure with different materials These metaheuristic algorithms include genetic algorithms, particle swarm optimization, bat algorithm, cuckoo search, differential evolution, firefly algorithm, harmony search, flower pollination algorithm, ant colony optimization, bee algorithms, Jaya algorithm and many others Among the methods mentioned above, the Differential Evolution is one of the most widely used methods Since it was first introduced by Storn and Price [1], many studies have been carried out to improve and apply DE in solving structural optimization problems The DE has demonstrated excellently performance in solving many different engineering problems Besides the Differential Evolution algorithm, the Jaya algorithm recently proposed by Rao [2] is also an effective and efficient methods that has been widely applied to solve many optimization problems and showed its good performance It gains dominate results when being tested with benchmark test functions in comparison with other population-based methods However, like many other populationbased optimizations, one of the disadvantages of DE and Jaya is that the optimal computational time is much slower than the gradientbased optimization methods This is because DE and Jaya takes a lot of time in evaluating the fitness of individuals in the population To overcome this disadvantage, artificial neuron networks (ANN) are proposed to combine with the metaheuristic algorithms, such as Differential Evolution, to form a new approach that help solve the design optimization effectively Moreover, one of the most important issues in engineering design is that the optimal designs are often effected by uncertainties which can be occurred from various sources, such as manufacturing processes, material properties and operating environments These uncertainties may cause structures to improper performance as in the original design, and hence may result in risks to structures [3] Therefore, reliability-based design optimization (RBDO) can be considered as a comprehensive strategy for finding an optimal design In this dissertation, an improved version of Differential Evolution has been first time utilized to solve for optimal fiber angle and thickness of the stiffened composite Secondly, the Artificial Neural Network is integrated to the optimization process of the improved Differential Evolution algorithm to form a new algorithm call ABDE (ANN-based Differential Evolution) algorithm This new algorithm is then applied to solve optimization problems of the stiffened composite plate structures Thirdly, an elitist selection technique is utilized to modify the selection step of the original Jaya algorithm to improve the convergence of the algorithm and formed a new version of the original Jaya called iJaya algorithm The improved Jaya algorithm is then applied to solve for optimization problem of the Timoshenko composite beam and obtained very good results Finally, the so-called called (SLMD-iJaya) algorithm which is the combination of the improved Jaya algorithm and the Global SingleLoop Deterministic Methods (SLDM) has been proposed as a new tool set for solving the Reliability-Based Design Optimization problems This new method is applied to look for optimal design of Timoshenko composite beam structures TÓM TẮT Hầu tốn thiết kế kỹ thuật coi toán tối ưu địi hỏi kỹ thuật tối ưu hóa để giải Trong thập kỷ qua, nhiều kỹ thuật tối ưu hóa đề xuất áp dụng để giải loạt vấn đề khác Trong số đó, thuật tốn metaheuristic trở nên phổ biến năm gần việc giải vấn đề tối ưu hóa thiết kế nhiều loại cấu trúc với vật liệu khác Các thuật toán metaheuristic bao gồm Genetic Algorithms, Particle Swarm Optimization, Bat Algorithm, Cuckoo Search, Differential Evolutioin, Firefly Algorithm, Harmony Search, Flower Pollination Algorithm, Ant Colony Optimization, Bee Algorithms, Jaya Algorithm nhiều thuật toán khác Trong số phương pháp đề cập trên, Differential Evolution phương pháp sử dụng rộng rãi Kể từ Storn Price [1] giới thiệu lần đầu tiên, nhiều nghiên cứu thực để cải thiện áp dụng DE việc giải vấn đề tối ưu hóa cấu trúc DE chứng minh hiệu suất tuyệt vời việc giải nhiều vấn đề kỹ thuật khác Bên cạnh thuật toán Differential Evolution, thuật toán Jaya Rao [2] đề xuất gần phương pháp hiệu áp dụng rộng rãi để giải nhiều vấn đề tối ưu hóa cho thấy hiệu suất tốt Nó đạt kết vượt trội thử nghiệm với hàm test benchmark so với phương pháp dựa dân số khác Tuy nhiên, giống nhiều thuật toán tối ưu hóa dựa dân số khác, nhược điểm DE Jaya thời gian tính toán tối ưu chậm nhiều so với phương pháp tối ưu hóa dựa độ dốc (gradient-based algorithms) Điều DE Jaya nhiều thời gian để đánh giá hàm mục tiêu cá thể dân số Để khắc phục nhược điểm này, mạng nơ ron nhân tạo (Artificial Neural Networks) đề xuất kết hợp với thuật toán metaheuristic, Differential Evolution, để tạo thành phương pháp cách tiếp cận giúp giải toán tối ưu hóa thiết kế cách hiệu Bên cạnh đó, vấn đề quan trọng thiết kế kỹ thuật thiết kế tối ưu thường bị ảnh hưởng không chắn xảy từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn quy trình sản xuất, tính chất vật liệu môi trường vận hành Những yếu tố không chắn khiến cấu trúc hoạt động không thiết kế ban đầu, dẫn đến rủi ro cho cấu trúc [3] Do đó, tối ưu hóa thiết kế dựa độ tin cậy (Reliability-Based Design Optimization) coi chiến lược tồn diện để tìm kiếm thiết kế tối ưu Trong luận án này, lần phiên cải tiến phương pháp Differential Evolution sử dụng để tìm góc hướng sợi tối ưu độ dày gia cường vật liệu composite Thứ hai, Mạng nơ ron nhân tạo (ANN) tích hợp vào quy trình tối ưu hóa thuật tốn Differentail Evolution cải tiến để hình thành thuật toán gọi thuật toán ABDE (Artificial Neural Network-Based Differential Evolution) Thuật tốn sau áp dụng để giải toán tối ưu hóa cấu trúc composite gia cường Thứ ba, kỹ thuật lựa chọn tinh hoa (Elitist Selection Technique) sử dụng để hiệu chỉnh bước lựa chọn thuật toán Jaya ban đầu để cải thiện hội tụ thuật tốn hình thành phiên thuật toán Jaya gọi thuật tốn iJaya Thuật tốn Jaya cải tiến (iJaya) sau áp dụng để giải toán tối ưu hóa dầm Timoshenko vật liệu composite thu kết tốt Cuối cùng, thuật toán SLMD-iJaya tạo thành từ kết hợp thuật toán Jaya cải tiến phương pháp vòng lặp đơn xác định (Single-Loop Deterministic Method) đề xuất công cụ để giải vấn đề Tối ưu hóa thiết kế dựa độ tin cậy Phương pháp áp dụng để tìm kiếm thiết kế tối ưu cấu trúc dầm composite Timoshenk cho kết vượt trội CHƯƠNG GIỚI THIỆU TỔNG QUAN Tổng quan Artificial Neural Network, thuật toán Metaheuristic tối ưu hóa cấu trúc vật liệu composite Hầu hết tất vấn đề thiết kế kỹ thuật coi vấn đề tối ưu hóa cần kỹ thuật tối ưu hóa để giải Tuy nhiên, hầu hết tốn thực tế có tính phi tuyến tính cao, phương pháp tối ưu hóa truyền thống thường không đạt hiệu tốt Xu hướng để giải vấn đề tối ưu hóa phi tuyến sử dụng thuật toán tiến hóa phương pháp tối ưu hóa Metaheuristic Các thuật toán Metaheuristic trở nên phổ biến năm gần Sự phổ biến thuật tốn metaheuristic ưu điểm chúng đơn giản, linh hoạt, hiệu quả, dễ thích nghi dễ thực Những ưu điểm làm cho thuật toán linh hoạt để giải loạt toán tối ưu hóa, đặc biệt tốn tối ưu hóa cấu trúc [4] Tối ưu hóa cấu trúc lĩnh vực tiềm 1.1 thu hút quan tâm nhiều nhà nghiên cứu giới Trong suốt nhiều thập kỷ qua, nhiều kỹ thuật tối ưu hóa đề xuất áp dụng để giải loạt vấn đề khác Trong số đó, Phương pháp Differential Evolution phương pháp sử dụng rộng rãi Kể từ giới thiệu lần Storn and Price [1], nhiều nghiên cứu thực để cải thiện ứng dụng DE việc giải tốn tối ưu hóa kết cấu DE thể hiệu suất cao việc giải nhiều toán kỹ thuật khác Bên cạnh thuật toán Differential Evolution, thuật toán Jaya Rao [2] đề xuất gần phương pháp hữu hiệu áp dụng rộng rãi để giải nhiều toán tối ưu cho thấy hiệu rấttốt Nó thu kết vượt trội kiểm tra với toán benchmark so với phương pháp dựa dân số khác Hơn nữa, ứng dụng thành công việc giải nhiều toán thiết kế tối ưu kỹ thuật trình bày tài liệu sau [5] - [7] Tuy nhiên, giống nhiều phương pháp tối ưu hóa dựa dân số khác, nhược điểm DE Jaya thời gian tính tốn tối ưu chậm nhiều so với phương pháp tối ưu hóa dựa gradient Điều DE Jaya nhiều thời gian việc đánh giá độ phù hợp (hàm mục tiêu) cá thể quần thể Cụ thể, toán tối ưu hóa cấu trúc, việc tính tốn giá trị hàm mục tiêu hàm ràng buộc thường thực cách sử dụng phần tử hữu hạn để phân tích ứng xử cấu trúc Để khắc phục nhược điểm này, mạng nơron nhân tạo (ANN) đề xuất kết hợp với thuật toán DE Dựa ý tưởng mơ cấu trúc não bộ, ANN có khả ước lượng đầu tương ứng với tập liệu đầu vào cách nhanh chóng sau mạng huấn luyện, gọi trình học tập Nhờ ưu điểm vượt trội này, việc tính tốn giá trị hàm mục tiêu hàm ràng buộc thuật toán DE thực nhanh chóng Kết ANN giúp cải thiện đáng kể hiệu tính tốn DE Hiện nay, kết cấu từ vật liệu composite sử dụng rộng rãi hầu hết lĩnh vực xây dựng, khí, hàng hải, hàng khơng,… Trong đó, gia cố vật liệu composite dạng bật sử dụng ngày nhiều ưu điểm vượt trội Với kết hợp ưu điểm vật liệu composite kết cấu dầm gia cường, composite gia cường có độ bền uốn cao với trọng lượng nhẹ Do tính ứng dụng thực tế cao nên nhu cầu tối ưu hóa thiết kế kết cấu để tiết kiệm chi phí, tăng hiệu sử dụng cao Tuy nhiên, phức tạp việc tính tốn ứng xử loại cấu trúc đặc biệt này, việc tìm thuật tốn tốt để tối ưu hóa tham số thiết kế điều cần thiết để đảm bảo hiệu tính tốn Bên cạnh đó, vấn đề quan trọng thiết kế kỹ thuật thiết kế tối ưu thường bị ảnh hưởng yếu tố khơng chắn (ngẫu nhiên) xảy từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn quy trình sản xuất, đặc tính vật liệu mơi trường hoạt động Những yếu tố khơng chắn khiến kết cấu hoạt động không thiết kế ban đầu dẫn đến rủi ro cho kết cấu [3] Do đó, tối ưu hóa thiết kế dựa độ tin cậy (RBDO) coi chiến lược tồn diện để tìm thiết kế tối ưu Trong luận án này, phương pháp vòng lặp đơn (Single-Loop Methods) kết hợp với thuật tốn tối ưu hóa metaheuristic để tạo thành công cụ để giải toán RBDO cấu trúc vật liệu composite Cụ thể, luận án nghiên cứu số kỹ thuật hiệu chỉnh đề xuất cải tiến thuật toán Differential Evolution thuật toán Jaya nhằm tăng độ hội tụ thuật toán DE Jaya Thuật toán sửa đổi sau kết hợp với ANN để phát triển công cụ để giải vấn đề tối ưu hóa thiết kế vấn đề RBDO cấu trúc vật liệu composite, chẳng hạn composite gia cường với thuật toán DE cải tiến dầm composite với thuật toán Jaya cải tiến 1.2 Động lực nghiên cứu - Phát triển / cải tiến thuật tốn có nhằm nâng cao hiệu giải tốn tối ưu hóa kết cấu với độ xác độ tin cậy cao - Nghiên cứu ưu điểm Mạng nơ ron nhân tạo (ANN) để kết hợp với thuật toán tối ưu nhằm cải thiện tốc độ hiệu suất giải tốn tối ưu hóa cấu trúc 1.3 Mục tiêu luận án Thứ nhất, luận án tập trung vào việc phát triển phương pháp tối ưu hóa Metaheuristic kết hợp với ưu điểm Mạng nơ ron nhân tạo việc xấp xỉ liệu để xây dựng thuật tốn giải tốn tối ưu hóa kết cấu vật liệu composite Đặc biệt, thuật toán Differential Evolution gốc hiệu chỉnh để cải thiện hội tụ việc tìm nghiệm tối ưu tồn cục sau đó, ANN tích hợp với thuật toán DE cải tiến (iDE) để tạo thành thuật tốn mới, sử dụng để tìm kiếm thiết kế tối ưu kết cấu composite gia cường Thứ hai, luận án đề xuất công cụ kết hợp thuật toán tối ưu hóa metaheuristic phương pháp vịng đơn để giải tốn Tối ưu hóa thiết kế dựa độ tin cậy (RBDO) Đặc biệt, thuật toán Jaya ban đầu sửa đổi để cải thiện tính hội tụ việc tìm kiếm giải pháp tối ưu tốn tối ưu hóa Sau đó, phiên cải tiến thuật toán Jaya kết hợp với phương pháp vòng đơn để giải vấn đề Tối ưu hóa thiết kế dựa độ tin cậy kết cấu dầm composite 1.4 Phạm vi nghiên cứu luận án Luận án tập trung vào vấn đề sau: - Tối ưu hóa kết cấu giàn, dầm kết cấu gia cường thép vật liệu composite - Nghiên cứu cải tiến phương pháp tối ưu hóa dựa dân số để tăng độ xác hiệu việc giải tốn tối ưu hóa - Khai thác khả tạo mơ hình gần từ tập liệu Mạng Nơ-ron để kết hợp với thuật toán tối ưu nhằm nâng cao hiệu suất khả giải nhiều dạng toán khác - Kết hợp thuật tốn tối ưu với nhóm phương pháp đánh giá độ tin cậy để giải toán RBDO - Các toán lựa chọn để tối ưu hóa tương đối đơn giản với mục đích đánh giá hiệu quả, độ xác độ tin cậy Bảng So sánh thiết kế tối ưu với biến thiết kế rời rạc 43 Kết thu được trình bày Bảng 5.7 Khối lượng tối ưu thu từ tất phương pháp tối ưu hóa dựa dân số với biến thiết kế rời rạc nửa so với kết thu từ cơng trình Liu sử dụng thuật toán SQP với biến thiết kế liên tục Và lần nữa, phương pháp iJaya lại chiếm ưu so với phương pháp khác số lần phân tích hàm thời gian CPU Kết từ Bảng 5.7 cho thấy việc tối ưu hóa với biến thiết kế rời rạc hiệu nhiều so với việc giải vấn đề với biến thiết kế liên tục Sự hội tụ bốn thuật tốn tối ưu hóa toàn cục dựa dân số cho trường hợp điều kiện P-P vẽ Hình 5.4 Biểu đồ cho thấy phương pháp iJaya đạt thiết kế nhẹ tối ưu với số lượng phân tích cấu trúc so với nghiệm giải DE , IDE Jaya gốc Hình Các đường cong hội tụ DE, IDE, Jaya iJaya dầm có điều kiện P-P 44 Phương pháp iJaya thực khoảng 900 phân tích cấu trúc để tiến gần tối khối lượng tối ưu phương pháp khác khoảng 1400 phân tích cấu trúc để đạt giải pháp tối ưu Điều cho thấy iJaya phương pháp hội tụ nhanh với độ xác cao số phương pháp so sánh Trong Hình 5 thể so sánh phương pháp tối ưu hóa sử dụng biến thiết kế chiều dày lớp phương pháp sử dụng biến thiết kế chiều dày dầm với loại điều kiện biên khác So sánh phương pháp tối ưu hóa tồn cục dựa dân số (đường màu xanh cây) phương pháp tối ưu hóa dựa độ dốc cơng trình Liu (đường màu đỏ) cho thấy đồng thuận tốt kết tối ưu So sánh thứ hai phương pháp tối ưu hóa toàn cục với biến thiết kế rời rạc (đường màu xanh lam) thuật toán SQP với biến thiết kế liên tục cơng trình Liu (đường màu đỏ) Hình 5 Comparison of different design approaches with different boundary conditions 45 Kết cho thấy phương pháp làm giảm đáng kể giá trị khối lượng tối ưu dầm, đặc biệt, tới nửa giá trị thu so với giá trị thu từ phương pháp thứ hai Điều chứng tỏ mạnh mẽ hiệu độ xác phương pháp đề xuất sử dụng thuật toán iJaya với biến thiết kế rời rạc việc tối ưu hóa dầm nhiều lớp tổng hợp 5.4 Tối ưu hóa dựa độ tin cậy dầm composite Timoshenko 5.4.1 Kiểm nghiệm phương pháp SLDM-iJaya Một mơ hình tốn học đơn giản, nghiên cứu rộng rãi tài liệu, sử dụng để kiểm tra phương pháp đề xuất cách chi tiết Bài tốn có hai biến ngẫu nhiên phân phối chuẩn x 1, x2, ba ràng buộc xác suất khơng có biến thiết kế xác định tham số ngẫu nhiên Bài toán RBDO mơ tả sau [18], [19]: Tìm x  {x1 ,x2 } f (x)   x1   x2 cho Prob[gi (x)  0]  ( i ), i =1, ,3 x12 x2 , 20 ( x  x  5) ( x1  x2  12) g ( x)    30 120 80 g ( x)   , ( x1  x2  5) g1 (x)     x j  10,  j  0.3, j  1, 2, i  3, i  1, ,3 Các nghiệm cho tốn RBDO thu cách sử dụng đánh giá độ tin cậy tối ưu hóa (SORA) cơng trình Du Chen [20], cách tiếp cận không gian thiết kế đáng tin cậy Shan Wang [19] đề xuất vòng lặp đơn phương pháp lặp kép kết hợp với thuật tốn IDE trình bày báo Ho-Huu cộng [3] Kết thu từ phương pháp so sánh với kết phương pháp đề xuất nghiên 46 cứu trình bày Bảng Phương pháp đề xuất báo kết hợp SLDM thuật toán iJaya Tuy nhiên, kết thu từ thuật tốn DLM-iJaya, hình thành cách kết hợp DLM với thuật tốn iJaya, trình bày để so sánh rộng Như trình bày Bảng 8, lời giải đạt SLDM-iJaya DLM-iJaya đồng thuận với giải nghiệm phương pháp khác Tuy nhiên, chi phí tính tốn giảm đáng kể sử dụng phương pháp DLM-iJaya phương pháp SLDM-iJaya thay sử dụng DLM-IDE SLDM-IDE nghiên cứu Ho-Huu et al [3] Đặc biệt, số lượng đánh giá hàm ràng buộc giảm gần 16% trường hợp sử dụng DLM-iJaya xuống 20% trường hợp sử dụng SLDM-iJaya Mức giảm chi phí tính tốn 52% 36% Những số xác minh mạnh mẽ hiệu độ xác phương pháp SLDM-iJaya đề xuất Bảng So sánh kết tối ưu hóa phương pháp * Lưu ý xác suất thất bại 0% với β > 5.4.2 Thiết kế trọng lượng nhẹ dựa độ tin cậy Trong phần này, phương pháp đề xuất áp dụng để giải toán thiết kế tối ưu hóa dựa độ tin cậy trọng lượng nhẹ dầm composite nhiều lớp với loại điều kiện biên khác Kết tối ưu tính toán với ba số độ tin cậy yêu cầu khác nhau, r,i Kết liệt kê Bảng 5.9 Khối lượng tối ưu thu 47 so sánh phương pháp DLM-iJaya SLDM-iJaya Như dễ dàng thấy, nghiệm tối ưu khối lượng thu phương pháp tương đồng, số phân tích cấu trúc thời gian CPU SLDM-iJaya vượt trội so với DLMiJaya trường hợp Đặc biệt, thời gian CPU tiêu thụ SLDM-iJaya lần so với sau trường hợp điều kiện P-P Con số mặt số lần phân tích cấu trúc chí nhỏ 10 lần trường hợp r,i = Các hiệu suất tương tự xảy điều kiện biên lại F-F, F-P C-L Hơn nữa, phương pháp SLDM-iJaya đạt khối lượng tối ưu tương tự mà DLM-iJaya thu với giá trị số độ tin cậy nhỏ hơn, o,1 Ví dụ, trường hợp điều kiện F-P với số độ tin cậy yêu cầu r,i = 2, giá trị o,1 tính toán DLMiJaya 2.009 số đạt SLDM-iJaya 1.997 Những kết chứng minh phương pháp SLDMiJaya thu nghiệm tối ưu với độ tin cậy cao chi phí Hình mơ tả so sánh kết tối ưu toán RBDO với mức độ tin cậy khác Đường màu lục lam biểu thị kết thu từ tốn DO mà khơng cần phân tích độ tin cậy, trọng lượng tối ưu chắn giá trị nhỏ Ba dòng đại diện cho lời giải tối ưu đạt toán RBDO với giá trị khác số độ tin cậy  =2,3 tương ứng Như thấy, giá trị  lớn giá trị khối lượng lớn, có nghĩa muốn nâng cao độ tin cậy kết cấu, cần phải gia cố kết cấu nhiều vật liệu điều làm cho trọng lượng kết cấu tăng lên Điều ngụ ý việc tối ưu hóa mà khơng có phân tích độ tin cậy dẫn đến cấu trúc rủi ro cao, chi phí tiết kiệm nhiều Do đó, để cân chi phí an tồn, phương pháp RBDO cần tính đến việc tối ưu hóa thiết kế kết cấu Và SLMD-iJaya phương pháp hiệu chứng minh để giải vấn đề 48 Bảng Kết tối ưu thiết kế nhẹ dựa độ tin cậy với mức độ tin cậy khác 49 Hình So sánh kết tối ưu RBDO với mức độ tin cậy khác CHƯƠNG KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 6.1 Nhận xét kết luận - Trong luận án này, phương pháp Differential Evolution cải tiến giới thiệu ứng dụng để giải toán tối ưu góc sợi độ dày composite gia cường kết cho thấy hiệu độ xác tốt - Kỹ thuật lựa chọn tinh hoa sử dụng để sửa đổi bước lựa chọn thuật toán Jaya ban đầu nhằm cải thiện hội tụ thuật tốn Thuật tốn Jaya cải tiến sau áp dụng để 50 - - - giải tốn tối ưu hóa dầm composite Timoshenko thu kết tốt Ngồi ra, thuật tốn (SLMD-iJaya), kết hợp thuật toán Jaya cải tiến Phương pháp vịng lặp đơn xác định tồn cục (SLDM) đề xuất công cụ để giải tốn Tối ưu hóa Thiết kế dựa độ tin cậy mơ hình dầm composite liên tục Kết thu tốt đáng tin cậy nhiều so với kết khơng có hệ số tin cậy Mạng nơ ron nhân tạo tích hợp với thuật tốn Differential Evolution cải tiến để tạo thành thuật toán gọi thuật toán ABDE (ANN-based Differential Evolution) Thuật tốn sau áp dụng để giải hai toán tối ưu hóa cấu trúc gia cường Bài tốn thứ tối ưu hóa góc sợi composite gia cường toán thứ hai tối ưu hóa độ dày composite gia cường Kết thu cho thấy hiệu suất cao cơng cụ ABDE đề xuất - Ngồi ra, thơng qua số kết số nêu số kết luận sau: + Kết tối ưu góc hướng sợi cho trường hợp composite gia cường hình vng hình chữ nhật cho thấy lời giải iDE phù hợp với kết GA Sai số lượng biến dạng hai trường hợp thấp Mức tối đa khoảng 0,2% trường hợp hình chữ nhật Tuy nhiên, thời gian tính tốn thuật tốn iDE nhỏ nhiều Điều chứng minh tính xác hiệu phương pháp iDE Kết cho thấy thơng số hình học kết cấu có ảnh hưởng đến giá trị tối ưu toán Đặc biệt, hướng sợi tối ưu hình vng hình chữ nhật khác điều kiện + Kết tối ưu hóa chiều dày cho thấy, trường hợp vuông, hàm mục tiêu đạt giá trị thấp với dầm gia cường (XXYY) chiều dày thu nhỏ nhiều so với trường hợp dầm gia cường Trong trường hợp hình chữ nhật, kết 51 tốt thu trường hợp hai dầm gia cường bố trí theo phương Y (Y-Y), với giá trị chiều dày nhỏ Nói cách khác, phương án tối ưu thường đạt với chiều dày nhỏ kết hợp với nhiều dầm gia cường trường hợp tải trọng đồng + Các vấn đề thiết kế tối ưu hóa dầm composite Timoshenko giải với loại điều kiện biên khác (P-P, F-F, F-P C-L) cách sử dụng bốn thuật toán dựa dân số khác bao gồm DE, IDE, Jaya iJaya thuật tốn dựa gradient từ cơng trình Liu Các kết số cho thấy khối lượng tối ưu thu từ iJaya phù hợp tốt với giải pháp khác Tuy nhiên, thuật toán iJaya tiêu tốn thời gian để đạt giải pháp tối ưu so với cách tiếp cận khác Trong số năm phương pháp, thuật toán SQP (được triển khai lệnh fmincon Matlab) sử dụng cơng trình Liu đạt giải pháp tối ưu nhanh bị mắc kẹt tối ưu cục điều ảnh hưởng đến giá trị giải pháp tối ưu So với phương pháp tối ưu hóa tồn cục khác (DE, IDE, Jaya), phương pháp iJaya chắn vượt trội Thuật toán iJaya coi thuật tốn hiệu giải nghiệm tồn cục tốc độ hội tụ cao Trong trường hợp chiều dày dầm nhiều lớp (h) chia thành độ dày lớp dầm để tối ưu hóa Và lần nữa, phương pháp iJaya lại chiếm ưu so với phương pháp khác số lượng phân tích hàm thời gian CPU + Các giải pháp cho vấn đề RBDO dầm composite sử dụng SLDM-iJaya trình bày thể Bảng Các nghiệm đạt SLDM-iJaya DLM-iJaya phù hợp với nghiệm thu phương pháp khác Tuy nhiên, chi phí tính toán giảm đáng kể sử dụng phương pháp DLM-iJaya phương pháp SLDM-iJaya thay sử dụng DLM-IDE SLDMIDE Đặc biệt, số lượng đánh giá hàm ràng buộc giảm gần 16% trường hợp sử dụng DLM-iJaya giảm đến 20% trường hợp sử dụng SLDM-iJaya Mức giảm chi phí tính tốn 52 52% 36% Những số chứng minh mạnh mẽ tính hiệu xác phương pháp SLDM-iJaya đề xuất + Phương pháp SLDM-iJaya đề xuất áp dụng để giải vấn đề thiết kế tối ưu hóa dựa độ tin cậy dầm composite nhiều lớp với nhiều loại điều kiện biên khác Kết tối ưu tính tốn với ba số độ tin cậy u cầu khác nhau, r,i Kết so sánh phương pháp DLM-iJaya SLDM-iJaya liệt kê Bảng cho thấy giải pháp tối ưu khối lượng phù hợp, số lần phân tích hàm thời gian CPU chạy SLDM-iJaya vượt trội so với DLM- iJaya trường hợp + Trong chương cuối cùng, thuật tốn tối ưu hóa ABDE đề xuất áp dụng cho ba mơ hình tốn: hình chữ nhật gia cường theo hướng X (RX), hình chữ nhật gia cường theo hướng Y (RY) hình vng gia cường theo hai hướng X Y ( S-XY) So với kết tối ưu thu từ thuật toán DE, giá trị biến thiết kế tính toán từ ABDE giống nhau, với sai số tối đa 1,99% Chi phí cho mơ hình R-X ABDE tính tốn giây so với 2851 giây DE, nhanh 356 lần Với trường hợp cịn lại mơ hình R-Y S-XY, thời gian tính 13 giây giây so với 2903 giây 1497 giây thuật tốn DE Tính ưu việt hàm mục tiêu xấp xỉ từ mơ hình ANN lệnh nhất: net (dân số), không phụ thuộc vào dân số hệ, thay sử dụng vịng lặp for / end thuật toán DE ban đầu Kết Bảng chứng minh độ xác hiệu vượt trội thuật toán ABDE so với thuật tốn DE độc lập Thuật tốn đơn giản dễ dàng mở rộng áp dụng để giải nhiều dạng tốn tối ưu hóa cấu trúc cho mơ hình tuyến tính phi tuyến 6.2 - Đề xuất hướng phát triển DE cải tiến mở rộng cho nhiều vấn đề tối ưu hóa khác nhiều vật liệu cấu trúc khác Và áp dụng để giải toán RBDO khác 53 - - - Thuật toán Jaya cải tiến áp dụng cho loại cấu trúc composite khác composite gia cường, composite gấp, vỏ phẳng để kiểm tra khai thác độ hiệu phương pháp Khảo sát kỹ thuật giúp cải thiện tốc độ huấn luyện độ xác Mạng nơron nhân tạo hướng nghiên cứu tiềm từ luận án Thuật tốn ABDE mở rộng cho nhiều tốn tối ưu hóa khác để chứng minh tính hiệu độ tin cậy với nhiều loại vật liệu khác 54 DANH SÁCH BÀI BÁO XUẤT BẢN Một phần luận án đăng tạp chí quốc tế, tạp chí nước trình bày hội nghị Những báo bao gồm: Tạp chí Quốc tế T Lam-Phat, V Ho-Huu, S Nguyen-Ngoc, S Nguyen-Hoai, Trung Nguyen-Thoi Deterministic and reliability-based lightweight design of Timoshenko composite beams Engineering with Computers, 2020, https://doi.org/10.1007/s00366-020-00946-8 T Lam-Phat, S Nguyen-Hoai, V Ho-Huu, Q Nguyen, T Nguyen-Thoi An Artificial Neural Network-Based Optimization of Stiffened Composite Plate Using A New Adjusted Differential Evolution Algorithm Proceedings of the International Conference on Advances in Computational Mechanics 2017 pp 229-242 (Part of the Lecture Notes in Mechanical Engineering book series (LNME)) Link: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-981-107149-2_16 Q Nguyen, S Nguyen-Hoai, T Chuong-Thiet, T Lam-Phat Optimization of the Longitudinal Cooling Fin by Levenberg– Marquardt Method Proceedings of the International Conference on Advances in Computational Mechanics 2017 pp 217-227 (Part of the Lecture Notes in Mechanical Engineering book series (LNME)) 55 Link: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-981-107149-2_15 T Nguyen-Thoi, T Rabczuk, T Lam-Phat, V Ho-Huu, P Phung-Van (2014) Free vibration analysis of cracked Mindlin plate using an extended cell-based smoothed discrete shear gap method (XCS-DSG3) Theoretical and Applied Fracture Mechanics Vol.72, 150-163 Link: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S016784421 400041X Tạp chí nước Lam Phat Thuan, Nguyen Nhat Phi Long, Nguyen Hoai Son, Ho Huu Vinh, Le Anh Thang Global Optimization of Laminzation Composite Beams Using An Improved Differential Evolution Algorithm Journal of Science and Technology in Civil Engineering NUCE 2020 14 (1): 54–64 Nguyen-Thoi, T., Ho-Huu, V., Dang-Trung, H., Bui-Xuan, T., Lam-Phat, T (2013) Optimization analysis of stiffened composite plate by sequential quadratic programming Journal of Science and Technology, Vol 51(4B), p 156-165 Nguyen Thoi Trung, Bui Xuan Thang, Ho Huu Vinh, Lam Phat Thuan, Ngo Thanh Phong An Effective Algorithm For Reliability-Based Optimization Of Stiffened Mindlin Plate Vietnam Journal of Mechanics, VAST, Vol 35, No (2013), pp 335 – 346 Hội nghị quốc tế 56 Thuan Lam-Phat, Son Nguyen-Hoai, Vinh Ho-Huu, Trung Nguyen-Thoi Optimization of stiffened composite plate using adjusted different evolution algorithm Proceeding of the international conference on computational methods (Vol.3, 2016), Berkeley, CA, USA Hội nghị nước Thuan Lam-Phat, Son Nguyen-Hoai, Vinh Ho-Huu, Trung Nguyen-Thoi Optimization analysis of stiffened composite plate by adjusted different evolution Hội nghị Khoa học – Cơng nghệ tồn quốc khí 2015 10 Lâm Phát Thuận, Nguyễn Hồi Sơn, Lê Anh Thắng, Hồ Hữu Vịnh Tối ưu hóa góc hướng sợi Composite gia cường dùng thuật tốn Differential Evolution kết hợp mạng thần kinh nhân tạo Hội nghị học toan quốc lần thứ X, 8-9/12/2017) 57 ... phương pháp tối ưu hóa tồn cục dựa dân số (đường màu xanh cây) phương pháp tối ưu hóa dựa độ dốc cơng trình Liu (đường màu đỏ) cho thấy đồng thuận tốt kết tối ưu So sánh thứ hai phương pháp tối. .. giải pháp tối ưu Điều cho thấy iJaya phương pháp hội tụ nhanh với độ xác cao số phương pháp so sánh Trong Hình 5 thể so sánh phương pháp tối ưu hóa sử dụng biến thiết kế chiều dày lớp phương pháp. .. tính cao, phương pháp tối ưu hóa truyền thống thường khơng đạt hiệu tốt Xu hướng để giải vấn đề tối ưu hóa phi tuyến sử dụng thuật tốn tiến hóa phương pháp tối ưu hóa Metaheuristic Các thuật tốn