English  |  正體中文  |  简体中文  |  全文筆數/總筆數 : 80990/80990 (100%)
造訪人次 : 42713271      線上人數 : 1343
RC Version 7.0 © Powered By DSPACE, MIT. Enhanced by NTU Library IR team.
搜尋範圍 查詢小技巧:
  • 您可在西文檢索詞彙前後加上"雙引號",以獲取較精準的檢索結果
  • 若欲以作者姓名搜尋,建議至進階搜尋限定作者欄位,可獲得較完整資料
  • 進階搜尋


    請使用永久網址來引用或連結此文件: http://ir.lib.ncu.edu.tw/handle/987654321/729


    題名: 離散拉格朗日法於結構最佳化設計之應用;Optimum Design of Structures using Discrete Lagrangian Method
    作者: 吳泳達;Yuan-Ta Wu
    貢獻者: 土木工程研究所
    關鍵詞: 結構輕量化設計;離散拉格朗日法;離散變數;discrete Lagrangian method;minimum weight design;structures;discrete variables
    日期: 2003-01-08
    上傳時間: 2009-09-18 17:11:12 (UTC+8)
    出版者: 國立中央大學圖書館
    摘要: 本研究嘗試將離散拉格朗日法應用於含有離散設計變數之結構最佳化設計,使結構物在符合應力及位移束制條件下,達輕量化設計之目標,其設計變數則為桿件截面積。文中首先介紹離散發格朗日法的基本理論,並探討此法影響求解品質以及收斂速度之參數。數個數值計算例的演算結果將用來說明此法求解的效率與品質。經與其他離散最佳化方法之結果比較,本文發現若適當調整目標函數之權因子與拉格朗日乘子的更新速度,則離散拉格朗日法經常可獲得較佳之解,同時亦具備非常強健之搜尋能力。 This research studies the minimum weight design of structures with discrete variables using the discrete Lagrangian method (DLM). The design variables are members’ cross-sectional areas. The constraints include stress, displacement and size constraints. In this report, the theory of the DLM is presented first, and parameters that influence convergence speed and solution quality of this method are investigated and discussed. The feasibility of the DLM is validated by several design examples. The results from comparative studies of the DLM against other discrete optimization algorithms are reported to show the solution quality of the DLM. It is shown that the DLM can often find better solution for the structural optimization problems than those reported in previous literature by using appropriate weighting and the changing speed for objective function.
    顯示於類別:[土木工程研究所] 博碩士論文

    文件中的檔案:

    檔案 大小格式瀏覽次數


    在NCUIR中所有的資料項目都受到原著作權保護.

    社群 sharing

    ::: Copyright National Central University. | 國立中央大學圖書館版權所有 | 收藏本站 | 設為首頁 | 最佳瀏覽畫面: 1024*768 | 建站日期:8-24-2009 :::
    DSpace Software Copyright © 2002-2004  MIT &  Hewlett-Packard  /   Enhanced by   NTU Library IR team Copyright ©   - 隱私權政策聲明