ЗАСТОСУВАННЯ БАГАТОЦІЛЬОВОЇ ОПТИМІЗАЦІЇ РОЮ ЧАСТИНОК ДЛЯ КОНТРОЛЮ ЯКОСТІ МЕХАНІЧНИХ ВЛАСТИВОСТЕЙ З ВИСОКОМІЦНИХ СТАЛЕЙ
DOI:
https://doi.org/10.34185/1991-7848.itmm.2023.01.015Ключові слова:
багатокристалічна оптимізація, фронт Парето, конструкційні сталі, механічні властивостіАнотація
У багатьох програмах зазвичай потрібно оптимізувати кілька цільових функцій одночасно. Через багатокритеріальну природу таких задач оптимізації та інколи конкуруючих цільових функцій оптимальність рішення має бути перевизначена, спираючись на концепцію оптимальності Парето. Було виявлено, що порівняно нещодавно розроблена евристична техніка під назвою багатоцільова оптимізація роя частинок (MOPSO) дуже добре працює в широкому діапазоні задач багатоцільової оптимізації. У цій статті досліджується застосування цієї методики для оптимізації механічних властивостей високоміцних конструкційних сталей. MOPSO може бути ефективно застосований для вирішення двоцільової задачі оптимізації для визначення оптимального хімічного складу, досягнення компромісу між міцністю на розрив і подовженням до розриву для великого класу конструкційних сталей.
Посилання
Deb, K. (2001). Multi-Objective Optimization using Evolutionary Algorithms. John Wiley & Sons Ltd., West Sussex
Awad, M., Khanna, R. (2015). Multiobjective Optimization. In: Efficient Learning Machines. Apress, Berkeley, CA. https://doi.org/10.1007/978-1-4302-5990-9_10
Parsopoulos, Konstantinos E., and Michael N. Vrahatis. (2008). Multi-Objective Particles Swarm Optimization Approaches. Multi-Objective Optimization in Computational Intelligence: Theory and Practice, edited by Lam Thu Bui and Sameer Alam, IGI Global, pp. 20-42. https://doi.org/10.4018/978-1-59904-498-9.ch002
Babachenko, O., Kononenko, H., Snigura, I., & Togobytska, N. (2021), Optimisation of chemical composition of high-strength structural steels for achieving mechanical property requirements. Paper presented at ESAFORM 2021. 24th International Conference on Material Forming, Liège, Belgique. doi: 10.25518/esaform21.3654
Togobytska, N. (2022). Artificial neural network model for prediction of mechanical properties of steel. In International scientific and technical conference Information technologies in metallurgy and machine building, pp. 74-78
Coello, C. A. C., Pulido, G. T., Lechuga, M. S. (2004). Handling multiple objectives with particle swarm optimization. IEEE Transactions on evolutionary computation, 8(3),
pp. 256-279.
Martínez-Cagigal V.(2023). Multi-Objective Particle Swarm Optimization (https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/62074-multi-objective-particle-swarm-optimization-mopso), MATLAB Central File Exchange. Retrieved March 13, 2023.
