Original title:
Pravděpodobnostní optimalizace konstrukcí
Translated title:
Reliability-based structural optimization
Authors:
Slowik, Ondřej ; Pukl, Radomír (referee) ; Novák, Drahomír (advisor) Document type: Master’s theses
Year:
2014
Language:
cze Publisher:
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta stavební Abstract:
[cze][eng]
Práce demonstruje čtenáři význam optimalizace a pravděpodobnostního posuzování konstrukcí pro problémy stavebního inženýrství. Ve 2. kapitole je blíže popsáno propojení dříve navržených optimalizačních technik s pravděpodobnostním posouzením v podobě omezujících podmínek optimalizace. Pro účely statistického testování a demonstrace účinnosti navrhovaných postupů byl vyvinut akademický software, který navržené algoritmy automatizuje. Kapitola 3. obsahuje přehled výsledků testování autorem navržené optimalizační metody (tzv. Cílené víceúrovňové vzorkování) včetně porovnání s jinými optimalizačními technikami. V závěru práce je demonstrována aplikace popsaných postupů na vybrané optimalizační a spolehlivostní úlohy. V textu představené metody vycházejí z inženýrského přístupu k optimalizačním problémům a kladou si za cíl definovat jednoduše uchopitelný optimalizační algoritmus, jenž by po patřičné automatizaci mohl sloužit účelům běžné inženýrské praxe.
This thesis presents the reader the importance of optimization and probabilistic assessment of structures for civil engineering problems. Chapter 2 further investigates the combination between previously proposed optimization techniques and probabilistic assessment in the form of optimization constraints. Academic software has been developed for the purposes of demonstrating the effectiveness of the suggested methods and their statistical testing. 3th chapter summarizes the results of testing previously described optimization method (called Aimed Multilevel Sampling), including a comparison with other optimization techniques. In the final part of the thesis, described procedures have been demonstrated on the selected optimization and reliability problems. The methods described in text represents engineering approach to optimization problems and aims to introduce a simple and transparent optimization algorithm, which could serve to the practical engineering purposes.
Keywords:
Aimed Multilevel Sampling; Approximation methods; Genetic algorithms; Latin Hypercube Sampling; LHS; Monte Carlo; Optimization; Optimization methods; Probability of failure; Reliability assessment; Reliability based design optimization; Reliability Index; Simulated annealing; Small sample analysis; Analýza s malým počtem vzorků; Aproximační metody; Cílené víceúrovňové vzorkování; Genetické algoritmy; Index spolehlivosti; Latin Hypercube Sampling; LHS; Monte Carlo; Optimalizace; Optimalizační metody; Pravděpodobnost poruchy; Simulované žíhání; Spolehlivostní optimalizace; Spolehlivostní posouzení
Institution: Brno University of Technology
(web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library. Original record: http://hdl.handle.net/11012/30199