This paper proposes a novel integra

This paper proposes a novel integrated design strategy to accomplish simultaneous topology shape and sizing optimisation of a twodimensional
(2D) truss. An optimisation problem is posed to find a structural topology, shape, and element sizes of the truss such
that two objective functions, mass and compliance, are minimised.Design constraints include stress, buckling, and compliance.The
procedure for an adaptive ground elements approach is proposed and its encoding/decoding process is detailed. Two sets of design
variables defining truss layout, shape, and element sizes at the same time are applied. A number of multiobjective evolutionary
algorithms (MOEAs) are implemented to solve the design problem. Comparative performance based on a hypervolume indicator
shows that multiobjective population-based incremental learning (PBIL) is the best performer. Optimising three design variable
types simultaneously is more efficient and effective.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บทความนี้นำเสนอกลยุทธ์การออกแบบบูรณาการใหม่ในการบรรลุรูปร่างโครงสร้างพร้อมกันและการเพิ่มประสิทธิภาพการปรับขนาดของ twodimensional
(2D) นั่งร้าน ปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพถูกวางที่จะหาโครงสร้างโครงสร้างรูปร่างและขนาดองค์ประกอบของนั่งร้านดังกล่าวว่าทั้งสองฟังก์ชั่นวัตถุประสงค์มวลและการปฏิบัติตามจะถูก จำกัด minimised.Design รวมถึงความเครียดโก่งและ compliance.The ขั้นตอนสำหรับพื้นวิธีองค์ประกอบการปรับตัว มีการเสนอและการเข้ารหัส / ถอดรหัสที่เป็นรายละเอียด สองชุดของการออกแบบตัวแปรกำหนดรูปแบบมัดรูปร่างและขนาดองค์ประกอบในเวลาเดียวกันจะนำไปใช้ จำนวนของวิวัฒนาการ multiobjective อัลกอริทึม (MOEAs) จะนำมาใช้ในการแก้ปัญหาการออกแบบ เปรียบเทียบผลการดำเนินงานบนพื้นฐานของตัวบ่งชี้ที่ hypervolume แสดงให้เห็นว่า multiobjective ประชากรที่ใช้ในการเรียนรู้ที่เพิ่มขึ้น (PBIL) เป็นนักแสดงที่ดีที่สุด Optimising สามตัวแปรการออกแบบชนิดพร้อมกันมีประสิทธิภาพมากขึ้นและมีประสิทธิภาพ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

บทความนี้เสนอนวนิยายแบบบูรณาการกลยุทธ์เพื่อให้บรรลุรูปร่างเครือข่ายแบบพร้อมกันและการเพิ่มประสิทธิภาพของ twodimensional
ขนาด ( 2D ) นั่งร้าน ปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพคือ posed เพื่อหาโครงสร้างของโครงสร้าง รูปร่าง และองค์ประกอบขนาดของมัด เช่น
สองฟังก์ชันเป้าหมาย สื่อมวลชน และการปฏิบัติตามจะลดลง . ข้อจำกัดการออกแบบรวมถึงความเครียดโก่งและการปฏิบัติตาม .
ขั้นตอนการปรับองค์ประกอบพื้นดินเสนอและเข้ารหัส / ถอดรหัสกระบวนการรายละเอียด สองชุดของตัวแปรที่กำหนดออกแบบ
เค้าโครงโครงรูปร่าง ขนาด และองค์ประกอบในเวลาเดียวกันจะใช้ จำนวน multiobjective วิวัฒนาการ
อัลกอริทึม ( moeas ) จะดำเนินการเพื่อแก้ไขปัญหาการออกแบบ เปรียบเทียบสมรรถนะตาม hypervolume บ่งชี้
- ตามจำนวนประชากรที่เพิ่มขึ้นแสดงให้เห็นว่า multiobjective การเรียนรู้ ( pbil ) เป็นนักแสดงที่ดีที่สุด การออกแบบสามตัวแปรซ
ประเภทพร้อมกันมีประสิทธิภาพมากขึ้นและมีประสิทธิภาพ