求解一类可分离凸规划的对偶显式模型DP-EM方法
[Abstract]:The exact explicit expression of dual objective function can be derived and more mature and efficient methods can be used to solve the structural topology optimization problem. Thus the efficiency of nonlinear dual programming theory in solving structural topology optimization problems is further improved. The research work comes from the fact that the gap between the nonlinear convex programming and its dual programming is zero, which can be equivalent to solving the dual problem, and usually can greatly reduce the scale of the problem. However, the application of the dual solution is affected by the fact that the two problems have no explicit relation. Fortunately, one of the major problems in structural optimization includes continuum topology optimization, which is not only convexity but also variable separability, so there is an explicit relationship between the original variable and the dual variable. Dual solution has become one of the effective methods used in 38 years. However, for a long time, the objective function of the dual problem is not explicit, which is caused by the parameter minimization problem, which leads to the implicit expression of the objective function. The common explicit method is the second-order approximation. In this paper, we break through the fact that the dual problem is difficult to be explicit and can only adopt the approximate explicit setting. We apply the dual program-explicit model (DP-EM) method to the topology optimization of continuum structure. Compared with dual sequence quadratic programming (DSQP) algorithm and moving asymptote (MMA) algorithm as solver, the results show that: (1) MMA algorithm has more external iterations than DP-EM algorithm and DSQP algorithm; (2) DP-EM algorithm has the same number of outer cycles as DSQP algorithm. The number of internal cycles decreased significantly. It is shown that the DP-EM algorithm has the advantage of explicit dual function.
【作者单位】: 北京工业大学工程数值模拟中心;湖南城市学院土木工程学院;
【基金】:国家自然科学基金(11672103) 湖南省自然科学基金(2016JJ6016)资助项目
【分类号】:O221
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本文编号:2143401
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