A new efficient convergence criterion for reducing computational expense in topology optimization: reducible design variable method
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY A new efficient convergence criterion, named the reducible design variable method (RDVM), is proposed to save computational expense in topology optimization. There are two types of computational costs: one is to calculate the governing equations, and the other is to update the design variables. In conventional topology optimization, the number of design variables is usually fixed during the optimization procedure. Thus, the computational expense linearly increases with respect to the iteration number. Some design variables, however, quickly converge and some other design variables slowly converge. The idea of the proposed method is to adaptively reduce the number of design variables on the basis of the history of each design variable during optimization. Using the RDVM, those design variables that quickly converge are not considered as design variables for the next iterations. This means that the number of design variables can be reduced to save the computational costs of updating design variables. Then, the iteration will repeat until the number of design variables becomes 0. In addition, the proposed method can lead to faster convergence of the optimization procedure, which indeed is a more significant time saving. It is also revealed that the RDVM gives identical optimal solutions as those by conventional methods. We confirmed the numerical efficiency and solution effectiveness of the RDVM with respect to two types of optimization: static linear elastic minimization, and linear vibration problems with the first eigenvalue as the objective function for maximization. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».