Application of genetic algorithms for the optimization of the vibrational behavior of mechanical systems

In recent decades, there has been a demand for the development of practical, cost-effective control system applications that properly address the negative effects of vibration and protect various machines from natural or man-made hazards. For this reason, vibration control has received considerable...

Πλήρης περιγραφή

Λεπτομέρειες βιβλιογραφικής εγγραφής
Κύριος συγγραφέας: Σώλου, Άννα Βασιλική
Άλλοι συγγραφείς: Solou, Anna Vasiliki
Γλώσσα:English
Έκδοση: 2022
Θέματα:
Διαθέσιμο Online:https://nemertes.library.upatras.gr/handle/10889/23392
id nemertes-10889-23392
record_format dspace
spelling nemertes-10889-233922022-10-15T03:35:36Z Application of genetic algorithms for the optimization of the vibrational behavior of mechanical systems Εφαρμογή γενετικών αλγορίθμων για τη βελτιστοποίηση της ταλαντωτικής συμπεριφοράς μηχανολογικών συστημάτων Σώλου, Άννα Βασιλική Solou, Anna Vasiliki Vibration control Genetic algorithms Dynamic vibration absorbers Passive vehicle suspension systems Graphical user interface Έλεγχος ταλαντώσεων με εξωτερικό εξαναγκασμό, Γενετικοί αλγόριθμοι Δυναμικοί αποσβεστήρες με απόσβεση Παθητική ανάρτηση οχήματος Φιλικό γραφικό περιβάλλον In recent decades, there has been a demand for the development of practical, cost-effective control system applications that properly address the negative effects of vibration and protect various machines from natural or man-made hazards. For this reason, vibration control has received considerable research attention. Vibration control devices can be divided into three categories called passive, active, and semi-active control systems. A parallel development in the last two decades has been the emergence of the field of computational intelligence (CI) consisting mainly of the three fields of neural networks, evolutionary computing, and fuzzy logic. This study focused on the application of genetic algorithms (GAs) to optimize the vibration behavior of two types of mechanical systems, a single-degree-of-freedom (SDoF) vibration system, and a mechanical system with a dynamic vibration absorber (DVA) that are both widely used as vibration isolation devices. In addition, a passive vehicle suspension system was modeled, and the system was optimized to check the reliability of the genetic algorithm. Finally, suitable user-friendly Suitable graphical user interfaces (GUIs) were created by applying the above optimization process, to train users in both the theory of oscillations and the understanding of the theory of genetic algorithms. From a technical point of view, this research argues that the use of GA to find optimal solutions in oscillation control cases can be a reliable and well-performing tool that can contribute to the training of people interested in such educational fields. Τις τελευταίες δεκαετίες, υπάρχει μεγάλη ανάπτυξη εφαρμογών συστημάτων ελέγχου ταλαντώσεων που μπορούν να περιορίσουν ή να μηδενίσουν τις αρνητικές επιπτώσεις αυτών προστατεύοντας τα διάφορα μηχανήματα από εξωτερικούς ανθρώπινους ή φυσικούς παράγοντες. Οι συσκευές για τον έλεγχο ταλαντώσεων μπορούν κατηγοριοποιηθούν σε, παθητικά, ενεργητικά και ημιενεργά συστήματα ελέγχου ταλαντώσεων. Παράλληλα τελευταία εξελίσσεται το πεδίο της υπολογιστικής νοημοσύνης (ΥΝ) που αποτελείται κυρίως από τα τρία πεδία των νευρωνικών δικτύων, του εξελικτικού υπολογισμού και της ασαφούς λογικής. Αυτή η διπλωματική εργασία επικεντρώθηκε στην εφαρμογή γενετικών αλγορίθμων (ΓΑ) για τη βελτιστοποίηση της ταλαντωτικής συμπεριφοράς δύο τύπων μηχανικών συστημάτων, ενός συστήματος ενός βαθμού ελευθερίας και ενός συστήματος με έναν δυναμικό αποσβεστήρα με ιξώδη απόσβεση που και τα δύο χρησιμοποιούνται ευρέως ως συσκευές απομόνωσης ταλαντώσεων. Επιπλέον, μοντελοποιήθηκε ένα σύστημα παθητικής ανάρτησης οχήματος και το σύστημα βελτιστοποιήθηκε ώστε να ελεγχθεί η αξιοπιστία των γενετικών αλγορίθμων. Συμπληρωματικά δημιουργήθηκαν κατάλληλα γραφικά περιβάλλοντα φιλικά προς τον χρήστη, υλοποιώντας την παραπάνω διαδικασία βελτιστοποίησης, για να εκπαιδεύσουν τους χρήστες τόσο πάνω στη θεωρία των ταλαντώσεων όσο και για να κατανοήσουν τη θεωρία των γενετικών αλγορίθμων. Από τεχνικής άποψης, αυτή η ερευνητική εργασία υποστηρίζει ότι η χρήση του ΓΑ για την εύρεση βέλτιστων λύσεων σε περιπτώσεις ελέγχου ταλαντώσεων μπορεί να είναι ένα αξιόπιστο και καλής απόδοσης εργαλείο που μπορεί να συμβάλει στην εκπαίδευση χρηστών που ενδιαφέρονται για τέτοιους εκπαιδευτικούς τομείς. 2022-10-14T06:38:11Z 2022-10-14T06:38:11Z 2022-10-13 https://nemertes.library.upatras.gr/handle/10889/23392 en application/pdf
institution UPatras
collection Nemertes
language English
topic Vibration control
Genetic algorithms
Dynamic vibration absorbers
Passive vehicle suspension systems
Graphical user interface
Έλεγχος ταλαντώσεων με εξωτερικό εξαναγκασμό,
Γενετικοί αλγόριθμοι
Δυναμικοί αποσβεστήρες με απόσβεση
Παθητική ανάρτηση οχήματος
Φιλικό γραφικό περιβάλλον
spellingShingle Vibration control
Genetic algorithms
Dynamic vibration absorbers
Passive vehicle suspension systems
Graphical user interface
Έλεγχος ταλαντώσεων με εξωτερικό εξαναγκασμό,
Γενετικοί αλγόριθμοι
Δυναμικοί αποσβεστήρες με απόσβεση
Παθητική ανάρτηση οχήματος
Φιλικό γραφικό περιβάλλον
Σώλου, Άννα Βασιλική
Application of genetic algorithms for the optimization of the vibrational behavior of mechanical systems
description In recent decades, there has been a demand for the development of practical, cost-effective control system applications that properly address the negative effects of vibration and protect various machines from natural or man-made hazards. For this reason, vibration control has received considerable research attention. Vibration control devices can be divided into three categories called passive, active, and semi-active control systems. A parallel development in the last two decades has been the emergence of the field of computational intelligence (CI) consisting mainly of the three fields of neural networks, evolutionary computing, and fuzzy logic. This study focused on the application of genetic algorithms (GAs) to optimize the vibration behavior of two types of mechanical systems, a single-degree-of-freedom (SDoF) vibration system, and a mechanical system with a dynamic vibration absorber (DVA) that are both widely used as vibration isolation devices. In addition, a passive vehicle suspension system was modeled, and the system was optimized to check the reliability of the genetic algorithm. Finally, suitable user-friendly Suitable graphical user interfaces (GUIs) were created by applying the above optimization process, to train users in both the theory of oscillations and the understanding of the theory of genetic algorithms. From a technical point of view, this research argues that the use of GA to find optimal solutions in oscillation control cases can be a reliable and well-performing tool that can contribute to the training of people interested in such educational fields.
author2 Solou, Anna Vasiliki
author_facet Solou, Anna Vasiliki
Σώλου, Άννα Βασιλική
author Σώλου, Άννα Βασιλική
author_sort Σώλου, Άννα Βασιλική
title Application of genetic algorithms for the optimization of the vibrational behavior of mechanical systems
title_short Application of genetic algorithms for the optimization of the vibrational behavior of mechanical systems
title_full Application of genetic algorithms for the optimization of the vibrational behavior of mechanical systems
title_fullStr Application of genetic algorithms for the optimization of the vibrational behavior of mechanical systems
title_full_unstemmed Application of genetic algorithms for the optimization of the vibrational behavior of mechanical systems
title_sort application of genetic algorithms for the optimization of the vibrational behavior of mechanical systems
publishDate 2022
url https://nemertes.library.upatras.gr/handle/10889/23392
work_keys_str_mv AT sōlouannabasilikē applicationofgeneticalgorithmsfortheoptimizationofthevibrationalbehaviorofmechanicalsystems
AT sōlouannabasilikē epharmogēgenetikōnalgorithmōngiatēbeltistopoiēsētēstalantōtikēssymperiphorasmēchanologikōnsystēmatōn
_version_ 1771297258924408832