Dades generals

Curs acadèmic:
2017
Descripció:
Mètodes d'optimització clàssics. Mètodes d'optimització moderns/heurístics: basats en sistemes de partícules, colonies de formigues, algoritmes genètics. Mètodes de simplificació del sistema: xarxes neuronals. Optimització multiobjectiiu. Aplicació a casos reals en un entorn de programació i elements finits
Crèdits:
3

Grups

Grup A

Durada:
Semestral, 2n semestre
Professorat:
DANIEL TRIAS MANSILLA
Idioma de les classes:
Anglès (100%)

Competències

  • CB03 Ser capaç d'integrar coneixements i enfrontar-se a la complexitat de formular judicis a partir d'una informació que, sent incompleta o limitada, inclogui reflexions sobre les responsabilitats socials i ètiques vinculades a l'aplicació dels seus coneixements i judicis.
  • CT03 Utilitzar tecnologies de la informació i de la comunicació
  • CE04 Seleccionar i integrar adequadament les eines de modelització numèrica disponibles per resoldre problemes associats al disseny i construcció d'elements estructurals.

Continguts

1. Introduction. Definitions and formulation of the optimization problem.

2. Classic methods: Gradient based methods, Lagrange multipliers, Kuhn-Tucker conditions, Penalty methods.

3. Modern methods: Particle Swarm Optimization, Ant Colony Optimitzation, Genetic Algorithms. Metamodels.

4. Multiobjective optimization

5. Metamodels

Activitats

Tipus d’activitat Hores amb professor Hores sense professor Total
Aprenentatge basat en problemes (PBL) 3 6 9
Classes expositives 12 0 12
Classes pràctiques 10 22 32
Simulacions 6 16 22
Total 31 44 75

Bibliografia

  • Arora, Jasbir S (2004 ). Introduction to optimum design (2nd ed). Boston: Elsevier/Academic Press. Recuperat 10-07-2012, a http://www.sciencedirect.com/science/book/9780120641550 Catàleg
  • Arora, Jasbir S (cop. 2012 ). Introduction to optimum design (3rd ed.). Oxford: Elsevier Academic Press. Catàleg
  • Shigley, Joseph Edward (2001 ). Mechanical engineering design (7th ed.). Boston [etc.]: McGraw-Hill. Catàleg

Avaluació i qualificació

Activitats d'avaluació:

Descripció de l'activitat Avaluació de l'activitat %
Formulation of the optimization problem 5
Optimitzation with Microsoft EXCEL Report including solution method, obtained soultion and conclusions. 5
Optimitzation with MATLAB Toolbox Report including solution method, obtained soultion and conclusions. 5
Optimitzation with ANSYS Report including solution method, obtained soultion and conclusions. 10
Simple Random search method with MATLAB Report including solution method, obtained soultion and conclusions. 5

Qualificació

Every proposed exercise should be delivered in a report including the procedure, results and conclusions.

The course work should reflect the theory presented in the course and respect the structure problem-solution method-results-conclusions.

Criteris específics de la nota «No Presentat»:
All the tasks which have some % in the note must be presented. Otherwise the final mark of the course will be Non-marked (NP).

Observacions

Basic knowledge on MATLAB, ANSYS and Microsoft EXCEL is required.

Assignatures recomanades

  • Eines de pre i post-proces per anàlisis estructurals per elements finits
  • El mètode dels elements finits en la mecànica d'estructures