Аннотації

Автор(и):
В.О. Бараненко, Д.Л. Волчок
Автор(и) (англ)
Baranenko V.A., Volchok D.L.
Дата публікації:

25.12.2017

Анотація (укр):

В даній роботі розглядається задача визначення максимального значення стискаючої сили стиснутої ортотропної циліндричної оболонки при одночасному виконанні умов трьох граничних станів (міцності, загальної та місцевої втрати стійкості) в умовах неповної інформації. Оболонка виконана із склопластику, армованого в двох взаємно перпендикулярних напрямах, які співпадають з осьовим та окружним напрямками. В роботі наведено результати впливу характеристик інформаційної гранули тої чи іншої невизначеності на оптимальні розв’язки. Розроблено алгоритм реалізації поставлених оптимізаційних моделей. Наведено числові приклади.

Анотація (рус):

В данной работе рассматривается задача определения максимального значения сжимающей силы сжатой ортотропной цилиндрической оболочки при одновременном выполнении условий трех предельных состояний (прочности, общей и местной потери устойчивости) в условиях неполной информации. Оболочка выполнена из стеклопластика, армированного в двух взаимно перпендикулярных направлениях, которые совпадают с осевым и окружным направлениям. В работе приведены результаты влияния характеристик информационной гранулы той или иной неопределенности на оптимальные решения. Разработан алгоритм реализации поставленных оптимизационных моделей. Приведены числовые примеры.

Анотація (англ):

In this paper we consider the problem of determining the maximum value of the compressive force of a compressed orthotropic cylindrical shell while simultaneously meeting the conditions of three limiting states (strength, general and local loss of stability) under complete and incomplete information. The shell is made of fiberglass reinforced in two mutually perpendicular directions, which coincide with the axial and circumferential directions. The shell has swing joints at the ends. Realization of the problem was provided with Monte Carlo method. Two experiments for deterministic problem show that the method has convergence and can be used as a basic method for different experiments with uncertain information in initial data. To make optimal problem with uncertain information useable the measures such as probability, possibility and trust was involved. The paper presents the results of the influence of the information granule characteristics of the uncertainty on optimal solutions. An algorithm to implement the optimization models is developed. Numerical examples are given. The approaches described here with the introduction of appropriate expert estimations of the uncertainty of the parameter values allow us to analyze the boundaries of the "tolerance" of the projected system with possible errors of initial data. Also for uncertain data of a random character, fuzzy and rough description we can estimate influence intensity of different uncertainties on final result of calculation. Special case of rough information such as interval numbers is considered. On the base of proposed problems and theirs calculations we are able to estimate the most dangerous kind of uncertainty on expected result for different levels of probability, possibility and trust.

Література:

 1.       Баничук Н.В. Введение в оптимизацию конструкций.- М.: Наука. - 1986.- 302 с.2.       Аугусти Г., Баратта А., Кошиати Ф. Вероятностные методы в строительном проектировании, М.: Стройиздат.-1988.-584 с.3.       Banichuk N.V., Neittaanmaki P.J. Structural Optimization witch Uncertainties Springer  Scince + Business Media B.V..- Dordrecht Heidelberg London New York 2010. - p. 233.4.       Banichuk  N.V., Neittaanmaki P.J. On structural optimization witch incomplete information // Mechanics Based Design of Structures and Machines. V.35,   № 1 - 2007. - p. 76 - 95.5.       Zadeh L. Fuzzy sets . Information and Control, 8.- 1965 p. 338 - 353.6.       Кофман А. Введение в теорию нечётких множеств.- М.: Радио и связь.- 1982.-432 с.7.       Дюбуа Д. Прад А., Теория возможностей: Приложение к представлению знаний в информатике. -М.: Радио и связь.-1990 -288 с.8.       Pawlak Z. Rough sets: Theoretical Aspects of Reasoning about Data. Kluwer Academic Publishers, Dordrecht,- 1991. - p. 224.9.       Baranenko V., Vojnakov A. Optimal structural design at random and fuzzy information about loading. In Theoretical Foundation of Civil Engineering – XV, W.Szczesnik, ed. OW PW, Warsaw, 2007. - p. 25-32.10.    Бараненко В.А. Нечёткая оптимизация в проектировании конструкций//Прикладная математика и механика/Труды Грузинского технического университета,-Тбилиси.-2012.-с.113 – 120.11.    Тетерс Г.А., Рикардс Р.Б., Нарусберг В.Л. Оптимизация оболочек из слоистых материалов  - Рига: Зинатне.– 1978.- 240 с.12.    Рикардс Р.Б.,Тетерс Г.А.,Устойчивость оболочек из композитных материалов - Рига: Зинатне.– 1974.- 312 с.13.    Рикардс Р.Б. Двойственная задача оптимизации ортотропной цилиндрической оболочки – Механика полимеров.- 1973.- № 5.- с.865 -871.14.    Liu Baoding Theory and Practice of  Uncertain Programming. Physica-Verlag Springer – Verlag Company Heidelberg . 2002. - p. 416.15.    Соболь И.М. Численные методы Монте-Карло. – М.: Физматлит. - 1973.-311 с.16.    Растригин Л. А. Статистические методы поиска.- М.: Наука. Гл. ред. Физ.-мат. лит. - 1968. - 376 с.17.    Шокин Ю.И. Интервальный анализ -Наука - Сибир. Отд. АН  – Новосибирск. - 1981. - 111 с

References:

1.       Banichuk N.V. Vvedenie v optimizatsiyu konstruktsiy (Introduction to Structural Optimization).- M.: Nauka. - 1986.- 302 p.2.       Augusti G., Baratta A., Koshiati F. Veroyatnostnyie metodyi v stroitelnom proektirovanii (Probabilistic methods in construction design), M.: Stroyizdat.-1988.-584 p.3.       Banichuk N.V., Neittaanmaki P.J. Structural Optimization wich Uncertainties Springer  Scince + Business Media B.V..- Dordrecht Heidelberg London New York 2010. - p. 233.4.       Banichuk  N.V., Neittaanmaki P.J. On structural optimization with incomplete information // Mechanics Based Design of Structures and Machines. V.35,   № 1 - 2007. - p. 76 - 95.5.       Zadeh L. Fuzzy sets . Information and Control, 8.- 1965 p. 338 - 353.6.       Kofman A. Vvedenie v teoriyu nechyotkih mnozhestv (Introduction to the theory of fuzzy sets).- M.: Radio i svyaz.- 1982.-432 p.7.       Dyubua D. Prad A. Teoriya vozmozhnostey: Prilozhenie k predstavleniyu znaniy v informatike (Theory of possibilities: Application to knowledge representation in computer science). -M.: Radio i svyaz.-1990 -288 s.8.       Pawlak Z. Rough sets: Theoretical Aspects of Reasoning about Data. Kluwer Academic Publishers, Dordrecht,- 1991. - p. 224.9.       Baranenko V., Vojnakov A. Optimal structural design at random and fuzzy information about loading. In Theoretical Foundation of Civil Engineering – XV, W.Szczesnik, ed. OW PW, Warsaw, 2007. - p. 25-32.10.    Baranenko V.A. Nechyotkaya optimizatsiya v proektirovanii konstruktsiy (Fuzzy optimization in the design of structures) // Prikladnaya matematika i mehanika/Trudyi Gruzinskogo tehnicheskogo universiteta,-Tbilisi.-2012.- p.113 – 120.11.    Teters G.A., Rikards R.B., Narusberg V.L. Optimizatsiya obolochek iz sloistyih materialov (Optimization of shells made of laminated materials) - Riga: Zinatne.– 1978.- 240 s.12.    Rikards R.B.,Teters G.A. Ustoychivost obolochek iz kompozitnyih materialov (Stability of shells made of composite materials) - Riga: Zinatne.– 1974.- 312 s.13.    Rikards R.B. Dvoystvennaya zadacha optimizatsii ortotropnoy tsilindricheskoy obolochki (The dual problem of optimization of an orthotropic cylindrical shell)– Mehanika polimerov.- 1973.- # 5.- s.865 -871.14.    Liu Baoding Theory and Practice of  Uncertain Programming. Physica-Verlag Springer – Verlag Company Heidelberg . 2002. - p. 416.15.    Sobol I.M. Chislennyie metodyi Monte-Karlo (Numerical Monte Carlo methods). – M.: Fizmatlit. - 1973.-311 p.16.    Rastrigin L. A. Statisticheskie metodyi poiska (Statistical methods of search).- M.: Nauka. Gl. red. Fiz.-mat. lit. - 1968. - 376 p.17.    Shokin Yu.I. Intervalnyiy analiz (Interval Analysis) -Nauka - Sibir. Otd. AN – Novosibirsk. - 1981. - 111 p.