Manufacturing-constrained multi-objective optimization of local patch reinforcements for discontinuous fiber reinforced composite parts

In this work, contributes to the optimization of local continuous fiber reinforcement patches, under consideration of manufacturing constraints. This approach requires specific optimization strategies. Therefore, an multi-objective optimization strategy for the placement of local reinforcement patches, under consideration of manufacturing constraints, has been developed. During the multi objective optimization, structural and process related objectives are considered

Determining Feasibility Resilience: Set Based Design Iteration Evaluation Through Permutation Stability Analysis

The goal of robust design is to select a design that will still perform satisfactorily even with unexpected variation in design parameters. A resilient design will accommodate unanticipated future system requirements. Through studying the variations of system parameters through the use of multi objective optimization, a designer hopes to locate a robustly resilient design, which performs current mission well even with varying system parameters and is able to be easily repurposed to new missions. This ability to withstand changes is critical because it is common for the product of a design to undergo changes throughout its life cycle. This subject has been an active area of research in industrial design and systems engineering but most methodologies rest upon exhaustive understanding of design, manufacturing and mission variance. The thrust of this research is to develop new methodologies for estimating robust resilience given imperfect information. In this work we will apply new methodologies for locating resilient designs within a dataset derive from a study performed by the Small Surface Combatant Task Force in order to improve upon a state of the art design process. Two new methodologies, permutation stability analysis and mutation stability analysis, are presented along with results and discussion as applied to the SSCTF dataset. It is demonstrated that these new methods improve upon the state of the art by providing insight into the robustness and resilience of selected system properties. These methodologies, although applied to the SSCTF dataset are posed more generally for wider application in system design

A Framework for Approximate Optimization of BoT Application Deployment in Hybrid Cloud Environment

We adopt a systematic approach to investigate the efficiency of near-optimal deployment of large-scale CPU-intensive Bag-of-Task applications running on cloud resources with the non-proportional cost to performance ratios. Our analytical solutions perform in both known and unknown running time of the given application. It tries to optimize users' utility by choosing the most desirable tradeoff between the make-span and the total incurred expense. We propose a schema to provide a near-optimal deployment of BoT application regarding users' preferences. Our approach is to provide user with a set of Pareto-optimal solutions, and then she may select one of the possible scheduling points based on her internal utility function. Our framework can cope with uncertainty in the tasks' execution time using two methods, too. First, an estimation method based on a Monte Carlo sampling called AA algorithm is presented. It uses the minimum possible number of sampling to predict the average task running time. Second, assuming that we have access to some code analyzer, code profiling or estimation tools, a hybrid method to evaluate the accuracy of each estimation tool in certain interval times for improving resource allocation decision has been presented. We propose approximate deployment strategies that run on hybrid cloud. In essence, proposed strategies first determine either an estimated or an exact optimal schema based on the information provided from users' side and environmental parameters. Then, we exploit dynamic methods to assign tasks to resources to reach an optimal schema as close as possible by using two methods. A fast yet simple method based on First Fit Decreasing algorithm, and a more complex approach based on the approximation solution of the transformed problem into a subset sum problem. Extensive experiment results conducted on a hybrid cloud platform confirm that our framework can deliver a near optimal solution respecting user's utility function

Computational intelligence approaches to robotics, automation, and control [Volume guest editors]

No abstract available

Multiobjective genetic programming for financial portfolio management in dynamic environments

Multiobjective (MO) optimisation is a useful technique for evolving portfolio optimisation solutions that span a range from high-return/high-risk to low-return/low-risk. The resulting Pareto front would approximate the risk/reward Efficient Frontier [Mar52], and simplifies the choice of investment model for a given client’s attitude to risk. However, the financial market is continuously changing and it is essential to ensure that MO solutions are capturing true relationships between financial factors and not merely over fitting the training data. Research on evolutionary algorithms in dynamic environments has been directed towards adapting the algorithm to improve its suitability for retraining whenever a change is detected. Little research focused on how to assess and quantify the success of multiobjective solutions in unseen environments. The multiobjective nature of the problem adds a unique feature to be satisfied to judge robustness of solutions. That is, in addition to examining whether solutions remain optimal in the new environment, we need to ensure that the solutions’ relative positions previously identified on the Pareto front are not altered. This thesis investigates the performance of Multiobjective Genetic Programming (MOGP) in the dynamic real world problem of portfolio optimisation. The thesis provides new definitions and statistical metrics based on phenotypic cluster analysis to quantify robustness of both the solutions and the Pareto front. Focusing on the critical period between an environment change and when retraining occurs, four techniques to improve the robustness of solutions are examined. Namely, the use of a validation data set; diversity preservation; a novel variation on mating restriction; and a combination of both diversity enhancement and mating restriction. In addition, preliminary investigation of using the robustness metrics to quantify the severity of change for optimum tracking in a dynamic portfolio optimisation problem is carried out. Results show that the techniques used offer statistically significant improvement on the solutions’ robustness, although not on all the robustness criteria simultaneously. Combining the mating restriction with diversity enhancement provided the best robustness results while also greatly enhancing the quality of solutions

Nonconvex and mixed integer multiobjective optimization with an application to decision uncertainty

Multiobjective optimization problems commonly arise in different fields like economics or engineering. In general, when dealing with several conflicting objective functions, there is an infinite number of optimal solutions which cannot usually be determined analytically. This thesis presents new branch-and-bound-based approaches for computing the globally optimal solutions of multiobjective optimization problems of various types. New algorithms are proposed for smooth multiobjective nonconvex optimization problems with convex constraints as well as for multiobjective mixed integer convex optimization problems. Both algorithms guarantee a certain accuracy of the computed solutions, and belong to the first deterministic algorithms within their class of optimization problems. Additionally, a new approach to compute a covering of the optimal solution set of multiobjective optimization problems with decision uncertainty is presented. The three new algorithms are tested numerically. The results are evaluated in this thesis as well. The branch-and-bound based algorithms deal with box partitions and use selection rules, discarding tests and termination criteria. The discarding tests are the most important aspect, as they give criteria whether a box can be discarded as it does not contain any optimal solution. We present discarding tests which combine techniques from global single objective optimization with outer approximation techniques from multiobjective convex optimization and with the concept of local upper bounds from multiobjective combinatorial optimization. The new discarding tests aim to find appropriate lower bounds of subsets of the image set in order to compare them with known upper bounds numerically.Multikriterielle Optimierungprobleme sind in diversen Anwendungsgebieten wie beispielsweise in den Wirtschafts- oder Ingenieurwissenschaften zu finden. Da hierbei mehrere konkurrierende Zielfunktionen auftreten, ist die Lösungsmenge eines derartigen Optimierungsproblems im Allgemeinen unendlich groß und kann meist nicht in analytischer Form berechnet werden. In dieser Dissertation werden neue Branch-and-Bound basierte Algorithmen zur Lösung verschiedener Klassen von multikriteriellen Optimierungsproblemen entwickelt und vorgestellt. Der Branch-and-Bound Ansatz ist eine typische Methode der globalen Optimierung. Einer der neuen Algorithmen löst glatte multikriterielle nichtkonvexe Optimierungsprobleme mit konvexen Nebenbedingungen, während ein zweiter zur Lösung multikriterieller gemischt-ganzzahliger konvexer Optimierungsprobleme dient. Beide Algorithmen garantieren eine gewisse Genauigkeit der berechneten Lösungen und gehören damit zu den ersten deterministischen Algorithmen ihrer Art. Zusätzlich wird ein Algorithmus zur Berechnung einer Überdeckung der Lösungsmenge multikriterieller Optimierungsprobleme mit Entscheidungsunsicherheit vorgestellt. Alle drei Algorithmen wurden numerisch getestet. Die Ergebnisse werden ebenfalls in dieser Arbeit ausgewertet. Die neuen Algorithmen arbeiten alle mit Boxunterteilungen und nutzen Auswahlregeln, sowie Verwerfungs- und Terminierungskriterien. Dabei spielen gute Verwerfungskriterien eine zentrale Rolle. Diese entscheiden, ob eine Box verworfen werden kann, da diese sicher keine Optimallösung enthält. Die neuen Verwerfungskriterien nutzen Methoden aus der globalen skalarwertigen Optimierung, Approximationstechniken aus der multikriteriellen konvexen Optimierung sowie ein Konzept aus der kombinatorischen Optimierung. Dabei werden stets untere Schranken der Bildmengen konstruiert, die mit bisher berechneten oberen Schranken numerisch verglichen werden können

Manufacturing-constrained multi-objective optimization of local patch reinforcements for discontinuous fiber reinforced composite parts

Diese Arbeit leistet einen Beitrag zur Optimierung von lokalen endlosfaserverstärkten Patches, unter Berücksichtigung von Fertigungsbedingungen. Die Kombination von diskontinuierlich und kontinuierlich faserverstärkten Kunststoffen bietet ein breites Anwendungsspektrum. Dabei kann die hohe Gestaltungsfreiheit der diskontinuierlich faserverstärkten Kunststoffe (DiCoFRP) mit den hohen spezifischen Materialeigenschaften der kontinuierlich faserverstärkten Kunststoffe (CoFRP) kombiniert werden. Dieser Ansatz erfordert allerdings spezifische Optimierungsstrategien. Daher wurde eine Mehrziel-Optimierungsstrategie, in welcher Fertigungsrandbedingungen Berücksichtigung finden, für die Positionierung und Dimensionierung von lokalen Endlosfaserverstärkungen entwickelt. Der in dieser Arbeit entwickelte Mehrziel-Optimierungsansatz verwendet dabei einen evolutionären Algorithmus als Optimierungsalgorithmus. Da diese Klasse von Algorithmen eine Vielzahl von Funktionsauswertungen erfordert, sind effiziente Methoden zur Bewertung der Fitnesswerte notwendig. Aus diesem Grund wird eine kinematische Drapiersimulation zur Vorhersage der Patch-Geometrie verwendet. Um die Fähigkeit der kinematischen Drapierung zu demonstrieren, wird ein Vergleich mit einem mechanischen Ansatz durchgeführt. Dieser Vergleich zeigt den Vorteil der kinematischen Drapiersimulation, die geringe Rechenzeit, sowie deren Nachteil, eine weniger genaue Vorhersage des Umformverhaltens. Als Zielfunktionen für die Mehrzieloptimierung werden sowohl strukturelle als auch prozessbezogene Ziele verwendet. Als strukturelles Optimierungsziel wird die Bauteilsteifigkeit verwendet, welche mittels einer linear-elastischen Struktursimulation ermittelt wird, während für das prozessbezogene Ziel eine Verzugssimulation durchgeführt wird. Um die prozessbezogenen Zielfunktionen, Bauteilverzug und Eigenspannungen, zu ermitteln, muss das Aushärteverhalten modelliert werden. Hierfür wird eine Abaqus Subroutine vom Typ UEXPAN verwendet, mit welcher sich das Aushärteverhalten und die daraus resultierenden Dehnungen effizient bestimmen lassen. Neben dem Verzugsziel werden weitere relevante Fertigungseinflüsse und –randbedingungen aus dem Halbzeug-, Drapier- und Co-Molding-Prozess diskutiert und finden während der Optimierung Berücksichtigung. Die Visualisierung der Optimierungsergebnisse erfolgt mit Hilfe von Heat-Maps, in denen Bereiche hervorgehoben werden, welche den größten Einfluss auf die Optimierungsziele haben. Darüber hinaus werden Ungenauigkeiten aus dem Herstellungsprozess mittels einer Robustheitsbewertung berücksichtigt. Hierfür wurde ein Workflow entwickelt, um die beiden Robustheitsbewertungsgrößen, Degree of Robustness und Robustness Index, im Nachgang zur Optimierung zu berechnen. Die Berechnung erfolgt mit einem rechnerisch effizienten Ansatz, unter Verwendung eines Kriging-Metamodells welches auf den bei der Optimierung gewonnenen Daten aufbaut. Die entwickelte Optimierungsstrategie wird anhand einer Reihe von Anwendungsbeispielen, angefangen bei einfachen 2D-Geometrien bis hin zu einem komplexen 3D-Beispiel, demonstriert. Dabei wird der Einfluss verschiedener Einstellungen des Optimierungsalgorithmus diskutiert. Dabei wird auch der Einfluss der Anzahl der Zielfunktionen auf die Performance des Optimierungsansatzes anhand der 3D-Beispielstruktur demonstriert