DESVAR

バルクデータエントリ 設計変数を定義します。

フォーマット

(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10)
DESVAR ID LABEL XINIT XLB XUB DELXV DDVAL
+ RAND ITYPE P1 P2 P3
+ RANP ITYPE P1 P2 P3

(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10)
DESVAR 1 DV001 0.0 -1.0 1.0

定義

フィールド 内容 SI単位の例
ID 固有の設計変数識別番号。

(整数 > 0)

LABEL 変数のユーザー定義名。LABELの最初の文字は英字にする必要があります。また、空白を埋め込むことはできません。

(文字)

XINIT 変数の初期値。

XLBXUBの間の実数)

XLB 設計変数の下限値。

(実数)

XUB 設計変数の上限値。

(実数)

DELXV 各設計変数の初期ムーブリミット。
Size
変数自体の割合。
デフォルト = DOPTPRM, DELSIZパラメータの値。
形状
変数の範囲(XUB-XLB)の割合。
デフォルト = DOPTPRM, DELSHPパラメータの値。

(実数 > 0.0、または空白)

DDVAL 離散値のセットを指定するDDVALエントリのID。

(空白または整数 > 0、あるいは連続設計変数の場合はデフォルト = 空白)

RAND ランダム設計変数。

信頼性ベースの設計最適化(RBDO)に対するランダム設計変数分布パラメータがこの後に続くことを示します。

ITYPE ランダム分布タイプ。 4 5 6
NORM
正規分布
LOG
対数正規分布
UNIF
一様分布
TRIA
三角分布
EXPO
指数分布
WEIB
ワイブル分布

(文字列)

P1 1つ目の分布パラメータ。 4 5 6

デフォルト = 0.0(実数)

P2 2つ目の分布パラメータ。 4 5 6

デフォルト = 0.0(実数)

P3 3つ目の分布パラメータ。 4 5 6

デフォルト = 0.0(実数)

RANP ランダムパラメータ。

信頼性ベースの設計最適化(RBDO)に対するランダムパラメータ分布パラメータを示します。

コメント

  1. 設定できるのは、ムーブリミットの初期値のみです。ムーブリミットは、反復安定性と収束速度が向上するように自動的に調整されます。
  2. 設計変数が分散型(DDVALフィールドの整数 > 0)で、XLBXUBの制限値が、対応するDDVALエントリの分散値リストで指定した値よりも広い場合、XLBXUBは最小分散値および最大分散値で置き換えられます。
  3. XINIT=XLB=XUBと設定すると、設計変数が固定されます。
  4. 各分布タイプは以下のとおりです:

    正規分布(ITYPE=NORM):

    正規分布は、最も重要な連続分布の1つです。正規分布は、2つの実数の間に収まる現象のランダム分布の確率を近似します。
    1.


    f ( x , u , σ ) = 1 σ 2 π e x u 2 σ 2
    ここで、
    u
    平均
    σ
    標準偏差

    OptiStruct RBDOでは、正規分布は、DESVARエントリの対応するフィールドで、 P 1 = 0.0 ,   P 2 = σ ,   P 3 = 0.0 として定義できます。

    対数正規分布(ITYPE=LOG):

    対数正規分布は、その対数が正規分布するランダム変数の分布を近似する連続確率関数です。対数正規分布はリスク解析でよく使用されます。
    2.


    f ( x , θ , m , σ ) = e [ ln ( x θ m ) ] 2 2 σ 2 ( x θ ) σ 2 π

    ここで、 x > θ ,   m > 0 ,   σ > 0 です。 σ は形状パラメータであり、分布の対数の標準偏差でもあります。 θ は位置パラメータであり、 m はスケールパラメータであり、分布の中央値でもあります。

    OptiStruct RBDOでは、対数正規分布は、DESVARエントリの対応するフィールドで P 1 = 0.0 ,   P 2 = m ,   P 3 = σ として定義できます。

    一様分布(ITYPE=UNIF):

    一様分布は、すべての値が同様に確からしい場合に(乱数発生器によって生成された値など)、最小値と最大値の間のランダム変数の分布を近似する連続確率関数です。
    3.


    f ( x , a , b ) = { 1 b a ,   a x b 0 ,   otherwise

    ここで、 a < b であり、 a b は端点です。

    OptiStruct RBDOでは、一様分布は、DESVARエントリの対応するフィールドで、 P 1 = a ,   P 2 = b ,   P 3 = 0.0 として定義できます。

    三角分布(ITYPE=TRIA):

    三角分布が使用されるのは、既知の情報が最小値、最頻値、および最大値のみである場合です。
    4.


    f ( x , a , b , c ) = { 2 ( x a ) ( b a ) ( c a ) ,   a x c 2 ( b x ) ( b a ) ( b c ) ,   c x b 0                                       ,   otherwise

    ここで、 a b 、および c は端点とモードです。

    OptiStruct RBDOでは、三角分布は、DESVARエントリの対応するフィールドで、 P 1 = a ,   P 2 = b ,   P 3 = c として定義できます。

    指数分布(ITYPE=EXPO):

    指数分布は、事象間の時間の長さと平均故障間隔を表します。
    5.


    f ( x , u , β ) = 1 β e x u β

    ここで、 x u ,   β > 0 は位置パラメータ、 β はスケールパラメータです。

    OptiStruct RBDOでは、指数分布は、DESVARエントリの対応するフィールドで、 P 1 = 0.0 ,   P 2 = β ,   P 3 = 0.0 として定義できます。

    ワイブル分布(ITYPE=WEIB):

    指数分布は、事象間の時間の長さと平均故障間隔を表します。
    6.


    f ( x , u , α , γ ) = γ α ( x u α ) γ 1 e e ( x u σ ) γ

    ここで、 x > u ,   α > 0 ,   γ > 0 は形状パラメータ、 u は位置パラメータ、 α はスケールパラメータです。

    OptiStruct RBDOでは、ワイブル分布は、DESVARエントリの対応するフィールドで、 P 1 = 0.0 ,   P 2 = α ,   P 3 = γ として定義できます。

  5. ランダム分布の偏差の理由から、設計領域の定義には注意が必要です。たとえば、設計変数値が正数専用の場合、その下限値を n * σ MathType@MTEF@5@5@+= feaahqart1ev3aaatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaamOBaiaacQ cacqaHdpWCaaa@3957@ より低く定義することはできません。
    ここで、
    σ
    変数の標準偏差。
    n MathType@MTEF@5@5@+= feaahqart1ev3aaatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaamOBaaaa@36E6@
    一定の乗数( n MathType@MTEF@5@5@+= feaahqart1ev3aaatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaamOBaaaa@36E6@ =6の値を推奨)。これは、上限に対しても同様に当てはまります。
  6. 3つの分布パラメータP1P2P3によってさまざまな分布曲線が決定されます。設計変数の平均値は最適化プロセス中に変化するため、対応する分布パラメータはそれに応じて更新されます。つまり、形状は変化しない一方で、分布曲線は変化するということです。たとえば、正規分布(ITYPE=NORM)の場合、1つ目のパラメータは平均であるため、信頼性ベースの設計最適化には影響を与えません。DESVARによってランダム変数 / パラメータの平均値が直接定義されます。したがって、一部の分布タイプでは、P10.0に設定でき、OptiStructによって値が自動的に計算されます。これらの分布タイプには、正規分布、対数正規分布、指数分布、およびワイブル分布が含まれます。
  7. 設計変数がランダムパラメータとして定義されている場合は、DESVARの下限と上限は最適化で何の役割も果たしません。
  8. HyperMeshでは、このカードは最適化の設計変数として表されます。