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

Tên luận án:

PHÁT TRIỂN CÁC PHƯƠNG PHÁP TỐI ƯU HÓA THÔNG MINH CHO CÁC BÀI TOÁN CƠ HỌC

Ngành:

CƠ KỸ THUẬT (Mã ngành: 62140101)

Tóm tắt nội dung tài liệu:

Luận án này tập trung vào việc phát triển và ứng dụng các phương pháp tối ưu hóa thông minh nhằm giải quyết các bài toán cơ học, đặc biệt trong thiết kế cấu trúc vật liệu composite. Công trình đã đề xuất và cải tiến nhiều thuật toán metaheuristic để nâng cao hiệu quả, độ chính xác và khả năng giải quyết các vấn đề tối ưu hóa thiết kế dựa trên độ tin cậy (RBDO), vốn thường bị ảnh hưởng bởi các yếu tố không chắc chắn.

Cụ thể, luận án giới thiệu thuật toán Differential Evolution (DE) cải tiến, được áp dụng thành công để tối ưu hóa góc hướng sợi và độ dày của tấm composite gia cường, cho thấy hiệu quả và độ chính xác vượt trội. Một kỹ thuật lựa chọn tinh hoa đã được tích hợp vào thuật toán Jaya để cải thiện sự hội tụ, tạo ra phiên bản Jaya cải tiến (iJaya) và được ứng dụng hiệu quả trong tối ưu hóa dầm composite Timoshenko.

Để khắc phục nhược điểm về thời gian tính toán của các thuật toán tối ưu hóa dựa trên dân số, Mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) đã được tích hợp với thuật toán DE cải tiến, hình thành thuật toán ABDE (ANN-based Differential Evolution). ABDE đã chứng minh khả năng giảm đáng kể thời gian tính toán (nhanh hơn tới 356 lần trong một số trường hợp) trong khi vẫn duy trì độ chính xác cao (sai số tối đa 1,99%) khi tối ưu hóa cấu trúc tấm composite gia cường.

Ngoài ra, luận án còn đề xuất một bộ công cụ mới, SLMD-iJaya, kết hợp thuật toán Jaya cải tiến với Phương pháp vòng lặp đơn xác định toàn cục (SLDM) để giải quyết các bài toán RBDO của dầm composite liên tục. Phương pháp này không chỉ mang lại kết quả tối ưu tốt hơn và đáng tin cậy hơn so với các thiết kế không xét đến độ tin cậy, mà còn giảm đáng kể chi phí tính toán (giảm 16-20% số lần đánh giá hàm ràng buộc và 36-52% thời gian CPU) so với các phương pháp RBDO hiện có.

Các kết quả nghiên cứu đã chứng minh tính ưu việt của các phương pháp đề xuất, đặc biệt là iJaya và SLMD-iJaya, trong việc tìm kiếm nghiệm tối ưu toàn cục với tốc độ hội tụ nhanh và chi phí tính toán thấp. Công trình này mở ra hướng phát triển cho việc ứng dụng rộng rãi các thuật toán tối ưu hóa thông minh trong thiết kế kỹ thuật, bao gồm cả các bài toán tuyến tính và phi tuyến, cũng như các vấn đề RBDO phức tạp.

Mục lục chi tiết:

• CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN

  • Tổng quan về các thuật toán metaheuristic, cấu trúc vật liệu composite và mạng nơron nhân tạo, vai trò và ứng dụng của nó trong quá trình tối ưu hóa.
  • Cách tổ chức của luận án thông qua phần đại cương, tính mới và mục tiêu của luận án.

• CHƯƠNG 2: LÝ THUYẾT VỀ KẾT CẤU COMPOSITE TRONG THIẾT KẾ VÀ TỐI ƯU

  • Tổng quan về vật liệu composite và lý thuyết về dầm composite Timoshenko và tấm composite gia cường.

• CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP TỐI ƯU HÓA DỰA TRÊN ĐỘ TIN CẬY VỚI IJAYA VÀ IDE

  • Trình bày về thuật toán tối ưu hóa metaheuristic liên quan đến Differential Evolution và thuật toán Jaya.
  • Giới thiệu tổng quan và công thức tính cho bài toán Tối ưu hóa thiết kế dựa trên độ tin cậy (RBDO) và các phương pháp đề xuất.

• CHƯƠNG 4: LÝ THUYẾT VỀ MẠNG NƠ RON

  • Giới thiệu về Mạng Nơ-ron Nhân tạo (ANN), các khái niệm cơ bản liên quan đến ANN và giới thiệu về Cấu trúc Mạng Nơ-ron.
  • Trình bày thuật toán huấn luyện Levenberg-Marquardt và hiện tượng overfitting.

• CHƯƠNG 5: SỰ PHÁT TRIỂN CÁC PHƯƠNG PHÁP TỐI ƯU METAHEURISTIC

  • Minh họa hiệu quả của thuật toán DE cải tiến và Jaya cải tiến trong việc giải các bài toán tối ưu hóa.
  • Giới thiệu cách tiếp cận mới SLDM-iJaya được hình thành bởi sự kết hợp của thuật toán Jaya cải tiến và các phương pháp vòng lặp đơn để giải quyết vấn đề RBDO của dầm composite Timoshenko.
  • Ứng dụng của Mạng nơron nhân tạo khi nó được tích hợp với một phương pháp tối ưu hóa metaheuristic (ABDE).

• CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

  • Các nhận xét kết luận và khuyến nghị cho sự phát triển trong tương lai.