Solving topology optimization problems using the Modified Simulated Annealing Algorithm

Este trabajo propone el empleo de la técnica estocástica de optimización ASAM para sustituir el criterio de optimalidad utilizado dentro del método de optimización topológica propuesto por Andreassen. Para evaluar y validar el desempeño de las técnicas planteadas, se abordaron 3 problemas de elasticidad plana reportados en la literatura especializada. Cada problema fue analizado empleando el Método de Elementos Finitos (MEF) con 3 tipos de mallas diferentes, con el fin de comparar los resultados obtenidos en cuanto a topologías, valor de energía de deformación y tiempos de ejecución promedio. Se logró establecer que el procedimiento que involucra a ASAM arroja menores tiempos computacionales a medida que se analizan los problemas con mallas más refinadas. Finalmente, las distribuciones de material en el dominio de diseño y valores de energía obtenidos fueron similares a los reportados en el trabajo de Andreassen, dando validez a la propuesta aquí presentada.This work proposes the use of the MSAA stochastic optimization technique to replace the optimality criterion used in the topology optimization method proposed by Andreassen. To evaluate and validate the MSAA performance we studied three plane elasticity problems reported in the literature. Each problem was analyzed with three different finite element mesh types in order to compare the results obtained in terms of topology, strain energy value and average runtimes. It was established that the procedure involving the MSAA, yields lower computational times in problems with more refined meshes. Finally, the material distribution and the energy values obtained were similar to those reported in the work of Andreassen giving validity to the work presented here.Peer Reviewe

Proposal and validation of a modified Simulated annealing algorithm for solving optimization problems

Durante las últimas décadas, los métodos de optimización heurísticos basados en imitar procesos naturales, biológicos, sociales o culturales a nivel computacional han despertado el interés de la comunidad científica debido a su capacidad para explorar eficientemente espacios de soluciones multimodales y multidimensionales. A pesar de todos los trabajos publicados en la literatura internacional, la mayoría de los algoritmos heurísticos todavía presentan baja precisión y exactitud. En este contexto, se propone y se valida un algoritmo Simulated annealing modificado (ASAM) para la solución de problemas de optimización. La evaluación del desempeño se realizó en funciones de pruebas (benchmark functions) con y sin restricciones reportadas en la literatura internacional y en problemas prácticos de diseño en ingeniería civil. En todos los casos analizados ASAM obtuvo iguales o mejores resultados que los reportados por otros autores, ilustrando la aplicabilidad del algoritmo propuesto.Over the last decades, heuristic optimization methods based on imitating natural, biological, social or cultural processes on a computational level have aroused the interest of the scientific community due to their ability to effectively explore multimodal and multidimensional solution spaces. Despite all the papers published in the international literature, most heuristic algorithms still have low precision and accuracy. In this context, a modified Simulated annealing algorithm (MSAA) is proposed and validated for solving optimization problems. Performance evaluation was performed on test functions (benchmark functions) with and without restrictions reported in the international literature and practical design problems in civil engineering. In all cases analyzed MSAA obtained equal or better results than those reported by other authors, illustrating the applicability of the proposed algorithm.Peer Reviewe