2D multi-objective placement algorithm for free-form components

This article presents a generic method to solve 2D multi-objective placement problem for free-form components. The proposed method is a relaxed placement technique combined with an hybrid algorithm based on a genetic algorithm and a separation algorithm. The genetic algorithm is used as a global optimizer and is in charge of efficiently exploring the search space. The separation algorithm is used to legalize solutions proposed by the global optimizer, so that placement constraints are satisfied. A test case illustrates the application of the proposed method. Extensions for solving the 3D problem are given at the end of the article.Comment: ASME 2009 International Design Engineering Technical Conferences & Computers and Information in Engineering Conference, San Diego : United States (2009

Optimisation de placement dans les problèmes de conception

Dans les problèmes de conception, l'optimisation du placement des composants peut jouer un rôle prédéterminant sur les performances du système à concevoir. Le papier présenté propose une méthode de placement des composants, basée sur un algorithme évolutionnaire couplé à une méthode de séparation des composants. La méthode permet de traiter les problèmes multi-objectifs contraints, et permet au concepteur d'interagir avec les solutions proposées

Méthode générique pour l'optimisation d'agencement géométrique et fonctionnel

In several industrial problems, component layout plays a major role on the performance of the system to design. These placement problems have been the subject of several studies in literature, however the proposed methods developed are too specific and cannot be applied to other problems. This thesis presents a generic method to solve multi-objective placement problem for free-form components. The proposed method is a relaxed placement technique combined with a hybrid algorithm based on an evolutionary algorithm and a separation algorithm. The evolutionary algorithm is a multi-objective genetic algorithm. The genetic algorithm is used as a global optimizer and is in charge of efficiently exploring the search space. The separation algorithm is used to legalize solutions proposed by the global optimizer, so that placement constraints are satisfied. Different 2D test cases are presented with several analyses to understand the convergence mechanism. The different elements for solving the 3D regular and complex geometry problems are also presented. When compared to dedicated algorithms from literature, our generic method allows solving a wide range of problems with similar computation times. Finally, the different pros and possibilities of the method permit several future extensions.Dans de nombreux problèmes industriels, l'agencement des différents composants joue un rôle déterminant sur les performances du système à concevoir. Ces problèmes de placement ont fait l'objet de nombreux travaux dans la littérature ; toutefois les méthodes de résolution généralement proposées sont spécifiques et ne peuvent être appliquées à différents problèmes. Ce travail propose une méthode générique pour la résolution des problèmes de placement. La méthode présentée est une hybridation d'un algorithme évolutionnaire avec une méthode de séparation. L'algorithme évolutionnaire est un algorithme génétique multi-objectif chargé d'explorer efficacement l'espace de recherche et l'algorithme de séparation a pour objectif de faire respecter les contraintes de placement du problème. Si les contraintes de placement d'une solution proposée ne sont pas respectées, l'algorithme de séparation modifie la solution de manière à la rendre réalisable. La méthode de séparation a été développée pour des cas simples comme pour des cas compliqués en 2D et 3D et permet la gestion de contraintes particulières. Différents exemples 2D sont présentés avec plusieurs analyses permettant de comprendre les mécanismes mis en jeu lors de la résolution des problèmes de placement. Les éléments de résolution des problèmes 3D de géométries complexes sont aussi présentés. Par rapport aux algorithmes ad-hoc de la littérature, notre méthode générique permet de résoudre une grande variété de problèmes avec des temps de calculs du même ordre de grandeur. Enfin, les différents avantages et possibilités de la méthode permettent de nombreux développements futurs

jacobwilliams/bspline-fortran: 7.3.0

<ul> <li>Initial implementation of <code>dfc</code>, which can be used to fit B-Splines to 1D data using a weighted least squares method, including equality and inequality constraints.</li> </ul&gt

jacobwilliams/bspline-fortran: 7.2.0

<ul> <li>Initial implementation of <code>defc</code>, which can be used to fit B-Splines to 1D data using a weighted least squares method.</li> <li>Fixed dummy argument intents in <code>dbspvn</code>.</li> <li>Fixed unit tests when compiling with real precision other than <code>real64</code>.</li> </ul&gt

Nonlinear couplings in a gear-shaft-bearing system

International audienceThe present work contributes to the analysis of the interactions between gears, shafts and hydrodynamic journal bearings in geared drives. In contrast to the majority of the models in the literature, the time-varying properties and nonlinearities of gears and bearings are introduced in the simulations. A finite element model is used for the shafts, and a specific gear element is used to account for nonlinear time-varying mesh stiffness as well as tooth shape deviations. The nonlinear hydrodynamic forces are computed with the Reynolds equation for finite-length journal bearings. An iterative Newmark scheme is used to solve simultaneously the motion equations for the shafts, the contact problem for the gears, and the fluid forces in the bearings. The resulting algorithm is applied to a single stage geared system with two shafts, four bearings, a pinion and a gear. Gear-bearing dynamic interactions are demonstrated through the analysis of dynamic gear loads, dynamic bearing loads and bearing displacements. The efficiency of the proposed numerical procedure, the interest of nonlinear models for hydrodynamic bearings and the influence of several parameters ruling the gear assembly are also discussed

jacobwilliams/bspline-fortran: 7.3.1

<ul> <li>Fixed CMake project (the two new recently added files were not included).</li> </ul&gt

jacobwilliams/bspline-fortran: 7.1.0

<ul> <li>CMake updates</li> <li>Fixed a minor issue preventing compilation with PGFORTRAN</li> <li>Some unit test updates and a bug fix</li> </ul&gt

anthony-nouy/tensap: v1.4

Bug fixe

anthony-nouy/tensap: v1.3

new features and bug fixe