Design Optimization of Building Structures Using a Metamodeling Method
Notice bibliographique
Résumé
Numerical optimization techniques have been widely used in the design of different structural and mechanical engineering systems. For practical building structures, finite element (FE) analyses are required in order to obtain structural responses, such as stresses, forces, and deformations. In a nested application of design optimization, an FE code shall be integrated with an optimization algorithm; therefore, software input/output and user-interface programming are necessary. In this work, an alternative approach was pursued. A metamodeling method based on augmented radial basis functions (RBFs) was used to approximate structural responses so that the FE software was replaced by an approximate model, i.e., metamodel. It was not required to directly integrate the FE code in the numerical optimization loop. Once the explicit response functions became available, a traditional gradient-based algorithm was applied so that an optimal design could be found. The overall procedure of the design optimization problem was presented. As an illustrative example, a three-dimensional (3D) reinforced concrete (RC) building was studied and the optimization objective was determined to reduce the torsional responses of the building. Detailed FE analyses were first performed to obtain the building responses at the sample points, before the metamodel was constructed and optimization algorithm was applied. The optimization method worked well and provided a useful tool for practicing engineers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».