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Originaltitel:
Computational Knowledge Generation for Cooperative Set-based Concept Optimization
Übersetzter Titel:
Computergestützte Wissensgenerierung für die kooperative, mengenbasierte Konzeptoptimierung
Autor:
Dommaraju, Nidhi Nivesh Varma
Jahr:
2023
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
TUM School of Engineering and Design
Betreuer:
Duddeck, Fabian (Prof. Dr. habil.)
Gutachter:
Duddeck, Fabian (Prof. Dr. habil.); Kollmannsberger, Stefan (Priv.-Doz. Dr. habil.); Wu, Jun (Assoc. Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
MTA Technische Mechanik, Technische Thermodynamik, Technische Akustik
TU-Systematik:
BAU 005
Kurzfassung:
Multi-objective topology optimization (MTO) can generate multiple novel solutions, which challenges the identification of promising concepts. Because of expensive simulations, it is economical to generate solutions only in the preferred solutions. So, we develop such an interactive method for MTO using metamodels and clustering. From our experiments, we believe that our approach can enable MTO to solve real-world problems.
Übersetzte Kurzfassung:
Die Mehrziel-Topologie-Optimierung (MTO) kann mehrere neuartige Strukturen hervorbringen, was eine Herausforderung bei der Identifizierung vielversprechender Konzepte darstellt. Aufgrund der teuren Simulationen ist es effizient, nur die bevorzugten Lösungen zu generieren. Daher entwickeln wir eine interaktive Methode für MTO mithilfe von Metamodellen und Clustering. Unsere Experimente haben gezeigt, dass unser Ansatz die MTO in die Lage versetzen kann, Probleme der realen Welt zu lösen.
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1708591
Eingereicht am:
14.06.2023
Mündliche Prüfung:
21.12.2023
Dateigröße:
29983828 bytes
Seiten:
130
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20231221-1708591-1-7
Letzte Änderung:
16.03.2024
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