CAREER: Enhancing Conceptual Design Using Multi-Objective, Dynamically Encoded Genetic Algorithms to Optimize Structural Toplogy, Geometry, and Size
职业:使用多目标动态编码遗传算法增强概念设计,以优化结构拓扑、几何形状和尺寸
基本信息
- 批准号:0738618
- 负责人:
- 金额:$ 25.61万
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:Standard Grant
- 财政年份:2006
- 资助国家:美国
- 起止时间:2006-06-01 至 2009-07-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
This Faculty Early Career Development (CAREER) award supports research efforts focused on assisting designers in exploring and exploiting design alternatives during conceptual design. A conceptual design system will be developed that can be teamed with designers to create, evaluate, and optimize diverse design alternatives. A design grammar for representing complex, large-scale roof system design alternatives will be developed in collaboration with professional engineers and implemented using a specialized genetic algorithm (GA) that dynamically encodes the design variables. To assist in exploring design alternatives, a GA-based multi-objective (MO) method will be developed that obtains the s-Pareto frontier within a single trial for designs having different structural configurations. To select the best design from the s-Pareto set, a Kohonen neural network will be used to capture the user's design preferences. This research will significantly enhance a designer's ability to design efficient and novel structures and will influence the way designers conceptualize the design process. The CAREER educational activities seek to provide students with the skills and experience desired by their future employers. A new senior capstone design course will allow architectural and civil engineering students to collaborate on realistic problems defined by professional engineers. A new graduate course in heuristic methods will meet the demand for training interdisciplinary engineers to solve complex optimization problems. In addition, experiential learning modules will be added to undergraduate courses. The educational activities benefit students by increasing their knowledge of design and optimization, strengthening their understanding of structural behavior, and better preparing them to become future design innovators.
该学院早期职业发展(CAREER)奖支持专注于协助设计师在概念设计过程中探索和利用设计替代方案的研究工作。 将开发一个概念设计系统,可以与设计师合作创建、评估和优化不同的设计方案。 将与专业工程师合作开发用于表示复杂的大型屋顶系统设计方案的设计语法,并使用动态编码设计变量的专用遗传算法(GA)来实施。 为了帮助探索设计替代方案,将开发一种基于遗传算法的多目标(MO)方法,该方法可以在单次试验中获得具有不同结构配置的设计的 s-Pareto 前沿。 为了从 s-Pareto 集中选择最佳设计,将使用 Kohonen 神经网络来捕获用户的设计偏好。 这项研究将显着提高设计师设计高效、新颖结构的能力,并将影响设计师构思设计过程的方式。 职业教育活动旨在为学生提供未来雇主所需的技能和经验。 新的高级顶点设计课程将允许建筑和土木工程专业的学生合作解决由专业工程师定义的实际问题。 新的启发式研究生课程将满足培养跨学科工程师解决复杂优化问题的需求。 此外,本科生课程中还将增加体验式学习模块。 这些教育活动可以增加学生的设计和优化知识,加强他们对结构行为的理解,并为他们成为未来的设计创新者做好更好的准备。
项目成果
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专著数量(0)
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会议论文数量(0)
专利数量(0)
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