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Bionic Optimization in Structural Design: Stochastically Based Methods to Improve the Performance of Parts and Assemblies

Kataloginformation Katalogdatensatz500211943 .

Kataloginformation
Feldname	Details
Vorliegende Sprache	eng
Hinweise auf parallele Ausgaben	453823637 Druckausg.: ‡Bionic optimization in structural design
ISBN	978-3-662-46595-0
Name	Steinbuch, Rolf ¬[Hrsg.]¬
Name	Gekeler, Simon ¬[Hrsg.]¬
Name ANZEIGE DER KETTE	Gekeler, Simon ¬[Hrsg.]¬
T I T E L	Bionic Optimization in Structural Design
Zusatz zum Titel	Stochastically Based Methods to Improve the Performance of Parts and Assemblies
Auflage	1st ed. 2016
Verlagsort	[Place of publication not identified]
Verlag	Springer Science and Business Media
Erscheinungsjahr	2016
Erscheinungsjahr	2016
Umfang	Online-Ressource (XII, 160 p. 103 illus., 6 illus. in color, online resource)
Reihe	SpringerLink. Bücher
Weiterer Inhalt	MotivationBionic Optimization Strategies -- Problems and Limitations of Bionic Optimization -- Application to CAE Problems -- Applications of Bionic Optimization -- Current Fields of Interest -- Future Tasks in Optimization.
Titelhinweis	Druckausg.: ‡Bionic optimization in structural design
ISBN	ISBN 978-3-662-46596-7
Klassifikation	TEC016000
	TBD
	TEC016020
	620.0042
	TA174
Kurzbeschreibung	Motivation -- Bionic Optimization Strategies -- Problems and Limitations of Bionic Optimization -- Application to CAE Problems -- Applications of Bionic Optimization -- Current Fields of Interest -- Future Tasks in Optimization.
2. Kurzbeschreibung	The book provides suggestions on how to start using bionic optimization methods, including pseudo-code examples of each of the important approaches and outlines of how to improve them. The most efficient methods for accelerating the studies are discussed. These include the selection of size and generations of a study’s parameters, modification of these driving parameters, switching to gradient methods when approaching local maxima, and the use of parallel working hardware. Bionic Optimization means finding the best solution to a problem using methods found in nature. As Evolutionary Strategies and Particle Swarm Optimization seem to be the most important methods for structural optimization, we primarily focus on them. Other methods such as neural nets or ant colonies are more suited to control or process studies, so their basic ideas are outlined in order to motivate readers to start using them. A set of sample applications shows how Bionic Optimization works in practice. From academic studies on simple frames made of rods to earthquake-resistant buildings, readers follow the lessons learned, difficulties encountered and effective strategies for overcoming them. For the problem of tuned mass dampers, which play an important role in dynamic control, changing the goal and restrictions paves the way for Multi-Objective-Optimization. As most structural designers today use commercial software such as FE-Codes or CAE systems with integrated simulation modules, ways of integrating Bionic Optimization into these software packages are outlined and examples of typical systems and typical optimization approaches are presented. The closing section focuses on an overview and outlook on reliable and robust as well as on Multi-Objective-Optimization, including discussions of current and upcoming research topics in the field concerning a unified theory for handling stochastic design processes.
1. Schlagwortkette	Strukturoptimierung
	Bionik
	Natural Computing
	Evolutionärer Algorithmus
	Schwarmintelligenz
	Neuronales Netz
SWB-Titel-Idn	455173125
Signatur	Springer E-Book
Bemerkungen	Elektronischer Volltext - Campuslizenz
Elektronische Adresse	$uhttp://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-46596-7
Internetseite / Link	Volltext
Siehe auch	Volltext
Siehe auch	Cover

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