Инженерные технологии и системы, 2019, том 29, № 1
научный журнал
Бесплатно
Основная коллекция
Тематика:
Общетехнические дисциплины
Издательство:
Мордовский государственный университет им. Н.П. Огарева
Наименование: Инженерные технологии и системы
Год издания: 2019
Кол-во страниц: 143
Дополнительно
Тематика:
ББК:
- 223: Физика
- 30: Техника и технические науки в целом
- 3297: Вычислительная техника
- 34: Технология металлов. Машиностроение. Приборостроение
- 40: Естественнонаучные и технические основы сельского хозяйства
УДК:
- 004: Информационные технологии. Вычислительная техника...
- 53: Физика
- 62: Инженерное дело. Техника в целом. Транспорт
- 621: Общее машиностроение. Ядерная техника. Электротехника. Технология машиностроения в целом
- 631: Общие вопросы сельского хозяйства
ГРНТИ:
Скопировать запись
Фрагмент текстового слоя документа размещен для индексирующих роботов.
Для полноценной работы с документом, пожалуйста, перейдите в
ридер.
Научный журнал Основан в январе 1990 г. Выходит один раз в квартал ISSN 2658-4123 (Print), 2658-6525 (Online) Vol. 29, no. 1. 2019 ИНЖЕНЕРНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И СИСТЕМЫ ENGINEERING TECHNOLOGIES AND SYSTEMS DOI: 10.15507/2658-4123 Зарегистрирован в Федеральной службе по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзоре), свидетельство ПИ № ФС77-74640 от 24.12.2018 г. Подписной индекс в каталогах агентств «Роспечать» и «МК-Периодика» – 70539 Founder and Publisher ‒ Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education “National Research Ogarev Mordovia State University” The previous name until beginning of 2019: Mordovia University Bulletin Founder, Publisher and Editorial House address: 68/1 Bolshevistskaya St., Saransk 430005, Republic of Mordovia, Russia Tel/Fax: +7 8342 481424 Индексируется и архивируется в Web of Science Core Collection (ESCI), Российском индексе научного цитирования (РИНЦ), а также EBSCO, SHERPA/RoMEO и ResearchBib Является членом Directory of Open Access Journals (DOAJ), Комитета по этике научных публикаций, Ассоциации научных редакторов и издателей (АНРИ) и CrossRef Журнал включен в Перечень рецензируемых научных изданий, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты диссертаций на соискание ученой степени кандидата наук, на соискание ученой степени доктора наук (Перечень ВАК) Адрес учредителя, издателя и редакции: 430005, Россия, Республика Мордовия, г. Саранск, ул. Большевистская, д. 68/1 Тел./факс: +7 (8342) 48-14-24 Учредитель и издатель – федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский Мордовский государственный университет им. Н. П. Огарёва» Предыдущее название (до 2019 года): Вестник Мордовского университета E-mail: vestnik_mrsu@mail.ru; http://vestnik.mrsu.ru Scientific journal Founded in January 1990 Issued quarterly DOI: 10.15507/2658-4123.029.201901 Том 29, № 1. 2019 © ФГБОУ ВО «МГУ им. Н. П. Огарёва», 2019 16+
Том 29, № 1. 2019 ИНЖЕНЕРНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И СИСТЕМЫ Научный журнал «Инженерные технологии и системы» публикует оригинальные научные исследования, способствующие развитию науки в области инженерных систем и технологий. Журнал включен в Перечень рецензируемых научных изданий, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты диссертаций на соискание ученой степени кандидата наук, на соискание ученой степени доктора наук, по научным специальностям и соответствующим им отраслям науки: 01.04.01 Приборы и методы экспериментальной физики 01.04.05 Оптика 01.04.13 Электрофизика, электрофизические установки 05.20.01 Технологии и средства механизации сельского хозяйства 05.20.02 Электротехнологии и электрооборудование в сельском хозяйстве 05.20.03 Технологии и средства технического обслуживания в сельском хозяйстве Редакция журнала осуществляет научное рецензирование (двустороннее слепое) всех поступающих в редакцию статей с целью экспертной оценки. Все рецензенты являются признанными специалистами по тематике рецензируемых материалов. Рецензии хранятся в издательстве и редакции в течение 5 лет. Редакция журнала направляет копии рецензий авторам представленных материалов и в Министерство образования и науки Российской Федерации при поступлении соответствующего запроса. Журнал индексируется и архивируется в базах данных: Web of Science Core Collection (ESCI) Российский индекс научного цитирования (РИНЦ) EBSCO ResearchBib SHERPA/RoMEO Журнал является членом Directory of Open Access Journals (DOAJ), Комитета по этике научных публикаций, Ассоциации научных редакторов и издателей (АНРИ) и Cross Ref Материалы журнала доступны по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная
Vol. 29, no. 1. 2019 ENGINEERING TECHNOLOGIES AND SYSTEMS “Engineering Technologies and Systems” Journal accepts unpublished earlier original research results promoting the development of science in the field of engineering system and technologies. The journal is included in the List of the leading peer-reviewed scientific journals and publications, where basic scientific results of dissertations for the degree of Doctor and Candidate of sciences should be published for scientific specialties and branches of science: Instruments and Methods of Experimental Physics Optics Electrophysics, Electrophysical Installations Technologies and Means of Agricultural Mechanization Electrotechnologies and Electrical Equipment in Agriculture Technologies and Means of Maintenance in Agriculture To provide complex expert evaluation, all manuscripts undergo “double blind” review. All reviewers are acknowledged experts in the areas they are responsible for. Reviews are stored in the publishing house and publishing office during five years. The Editorial staff sends copies of reviews to the authors of the accepted materials and to the Ministry of Science and Higher Education of the Russian Federation when requested. The journal is indexed and archived by databases: Web of Science Core Collection (ESCI) Russian Index of Sienctific Citations EBSCO ResearchBib SHERPA/RoMEO The journal is a member of Directory of Open Access Journals (DOAJ), Cross Ref and ASEP All the materials of the “Engineering Technologies and Systems” journal are available under Creative Commons “Attribution” 4.0 license
Том 29, № 1. 2019 ИНЖЕНЕРНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И СИСТЕМЫ РЕДАКЦИОННАЯ КОЛЛЕГИЯ Вдовин Сергей Михайлович – главный редактор, ректор, ФГБОУ ВО «МГУ им. Н. П. Огарёва», кандидат экономических наук, доцент, ORCID: 0000-0001-7363-1389, rector@mrsu.ru (Саранск, Россия) Сенин Петр Васильевич – заместитель главного редактора, проректор по научной работе ФГБОУ ВО «МГУ им. Н. П. Огарёва», доктор технических наук, профессор, ORCID: 0000-0003-3400-7780, vice-rector-innov@adm.mrsu.ru (Саранск, Россия) Гордина Светлана Викторовна – ответственный секретарь, член Европейской ассоциации научных редакторов (EASE), кандидат педагогических наук, ORCID: 0000-0003-2265-418X, vestnik_mrsu@mail.ru (Саранск, Россия) Аллахвердиев Сурхай Рагим оглы – академик Российской Академии Естествознания, профессор кафедры лесной индустрии, Бартынский государственный университет, профессор кафедры экологии и природопользования, ФГБОУ ВО «Московский педагогический государственный университет», доктор биологических наук, профессор (Бартын, Турция) Булгаков Алексей Григорьевич – профессор Института строительного дела, Дрезденский технический университет, доктор технических наук, профессор (Дрезден, Германия) Дианов Евгений Михайлович – академик Российской академии наук, директор ФГБУН «Научный центр волоконной оптики Российской академии наук», доктор физико-математических наук, профессор, ORCID: 0000-0002-5017-2287 (Москва, Россия) Димитров Валерий Петрович – декан факультета приборостроения и технического регулирования, ФГБОУ ВО «Донской государственный технический университет», доктор технических наук, профессор, ORCID: 0000-0003-1439-1674 (Ростов-на-Дону, Россия) Ерофеев Владимир Трофимович – академик Российской академии архитектуры и строительных наук, декан архитектурно-строительного факультета, ФГБОУ ВО «МГУ им. Н. П. Огарёва», доктор технических наук, профессор (Саранск, Россия) Железникова Ольга Евгеньевна – директор Института электроники и светотехники, ФГБОУ ВО «МГУ им. Н. П. Огарёва», кандидат технических наук, доцент (Саранск, Россия) Игумнов Леонид Александрович – директор Научно-исследовательского института механики, заведующий кафедрой теоретической, компьютерной и экспериментальной механики, ФГАОУ ВО «Нижегородский государственный университет им. Н. И. Лобачевского», доктор физико-математических наук, профессор (Нижний Новгород, Россия) Кечемайкин Владимир Николаевич – директор Рузаевского института машиностроения, ФГБОУ ВО «МГУ им. Н. П. Огарёва», кандидат экономических наук (Саранск, Россия) Котин Александр Владимирович – заведующий кафедрой механизации переработки сельскохозяйственной продукции, ФГБОУ ВО «МГУ им. Н. П. Огарёва», доктор технических наук, профессор, ORCID: 0000-0003-0078-1866 (Саранск, Россия) Кусмарцев Федор Васильевич – декан физического факультета, Университет Лафборо, кандидат физико-математических наук (Лафборо, Великобритания) Маргулис Виктор Александрович – заведующий кафедрой теоретической физики, ФГБОУ ВО «МГУ им. Н. П. Огарёва», доктор физико-математических наук, профессор, ORCID: 0000-0001-6281-9714, margulisva@mrsu.ru (Саранск, Россия) Микаева Светлана Анатольевна – профессор кафедры ПР-4 «Электротехника и электроника», ФГБОУ ВО «Московский технологический университет», доктор технических наук, профессор (Москва, Россия) Нищев Константин Николаевич – директор Института физики и химии, ФГБОУ ВО «МГУ им. Н. П. Огарёва», кандидат физико-математических наук, доцент, ORCID: 0000-0001-7905-3700 (Саранск, Россия) Прытков Юрий Николаевич – директор Аграрного института, ФГБОУ ВО «МГУ им. Н. П. Огарёва», доктор сельскохозяйственных наук, профессор (Саранск, Россия) Рябочкина Полина Анатольевна – главный научный сотрудник лаборатории оптической спектроскопии лазерных материалов, ФГБОУ ВО «МГУ им. Н. П. Огарёва», доктор физико математических наук, доцент, ORCID: 0000-0001-8503-8486 (Саранск, Россия) Салем Абдель-Бадех Мохамед ‒ руководитель Исследовательских лабораторий в области искусственного интеллекта и знаний, профессор факультета компьютерных и информационных наук, университет «Ain Shams», доктор наук в области компьютерных технологий, заслуженный профессор (Каир, Египет) Скрябин Владимир Александрович – профессор кафедры технологии машиностроения, ФГБОУ ВО «Пензенский государственный университет», доктор технических наук, ORCID: 0000-0001-7156-9198 (Пенза, Россия) Чучаев Иван Иванович – декан факультета математики и информационных технологий, ФГБОУ ВО «МГУ им. Н. П. Огарёва», кандидат физико-математических наук, доцент (Саранск, Россия) Шишелова Тамара Ильинична ‒ профессор кафедры физики, ФГБОУ ВО «Иркутский национальный исследовательский технический университет», доктор технических наук, профессор (Иркутск, Россия) Ямашкин Анатолий Александрович – заведующий кафедрой землеустройства и ландшафтного планирования, ФГБОУ ВО «МГУ им. Н. П. Огарёва», доктор географических наук, профессор (Саранск, Россия)
Vol. 29, no. 1. 2019 ENGINEERING TECHNOLOGIES AND SYSTEMS EDITORIAL BOARD Sergey M. Vdovin – Editor in Chief, Rector of National Research Mordovia State University, Ph.D. (Economics), Associate Professor, ORCID: 0000-0001-7363-1389, rector@mrsu.ru (Saransk, Russia) Petr V. Senin – Deputy Editor in Chief, Vice Rector for Science and Research, National Research Mordovia State University, D.Sc. (Engineering), Professor, ORCID: 0000-0003-3400-7780, vice-rector-innov@adm.mrsu.ru (Saransk, Russia) Svetlana V. Gordina – Executive Editor, Member of European Association of Science Editors (EASE), Ph.D. (Pedagogy), ORCID: 0000-0003-2265-418X, vestnik_mrsu@mail.ru (Saransk, Russia) Surhay Allahverdi – Academician of the Russian Academy of Natural Sciences, Head of Forest Industry Chair, Bartin University, Professor of Ecology and Nature Management Chair, Moscow Pedagogical State University, D.Sc. (Biology), Professor (Bartin, Turkey) Aleksey G. Bulgakov – Professor of Faculty of Architecture, Dresden University of Technology, D.Sc. (Engineering), Professor (Dresden, Germany) Ivan I. Chuchayev – Dean of Mathematics and Information Technology Faculty, National Research Mordovia State University, Ph.D. (Phys.-Math.), Associate Professor (Saransk, Russia) Yevgeniy M. Dianov – Academician of the Russian Academy of Sciences, Director of Fiber Optics Research Center, Russian Academy of Sciences, D.Sc. (Phys.-Math.), Professor, ORCID: 0000-0002-5017-2287 (Moscow, Russia) Valeriy V. Dimitrov – Dean of Device Manufacturing and Technical Regulation Faculty, Don State Technical University, D.Sc. (Engineering), Professor, ORCID: 0000-0003-1439-1674 (Russia, Rostov-on-Don) Leonid A. Igumnov – Director of Research Institute of Mechanics, Head of Numerical Simulation of Theoretical, Computer and Experimental Mechanics Chair, Lobachevsky State University of Nizhniy Novgorod, D.Sc. (Phys.-Math.), Professor (Nizhniy Novgorod, Russia) Vladimir N. Kechemaykin – Director of Ruzayevka Campus, National Research Mordovia State University, Ph.D. (Economy) (Saransk, Russia) Aleksandr V. Kotin – Director of Institute of Mechanics and Energy, National Research Mordovia State University, D.Sc. (Engineering), Professor, ORCID: 0000-0003-0078-1866 (Saransk, Russia) Fedor V. Kusmartsev – Dean of Institute of Physics, Loughborough University, Ph.D. (Phys.-Math.) (Loughborough, Great Britain) Viktor A. Margulis – Head of Theoretical Physics Chair, National Research Mordovia State University, D.Sc. (Phys.-Math.), Professor, ORCID: 0000-0001-6281-9714, margulisva@mrsu.ru (Saransk, Russia) Svetlana A. Mikayeva – Professor of Electrotechnics and Еlectronics Chair, Moscow Engineering University, D.Sc. (Engineering), Professor (Moscow, Russia) Konstantin N. Nishchev – Director of Institute of Physics and Chemistry, National Research Mordovia State University, Ph.D. (Phys.-Math.), Associate Professor, ORCID: 0000-0001-7905-3700 (Saransk, Russia) Yuriy N. Prytkov – Director of Institute of Agriculture, National Research Mordovia State University, D.Sc. (Agriculture), Professor (Saransk, Russia) Polina A. Ryabochkina – Professor of Chair of General Physics, National Research Mordovia State University, D.Sc. (Phys.-Math.), Associate Professor, ORCID: 0000-0001-8503-8486 (Saransk, Russia) Abdel-Badeeh M. Salem ‒ Head of Artificial Intelligence and Knowledge Engineering Research Labs, Professor of Faculty of Computer and Information Sciences, Ain Shams University, D.Sc. (Computer Science), Emeritus Professor (Cairo, Egypt) Tamara I. Shishelova ‒ Professor of Physics Chair, Irkutsk National Research Technical University D.Sc. (Engineering), Scopus ID: 6507978465 (Irkutsk, Russia) Vladimir A. Skryabin – Professor of Machine Engineering Technology Chair, Penza State University, D.Sc. (Engineering), ORCID: 0000-0001-7156-9198 (Penza, Russia) Anatoliy A. Yamashkin – Head of Land Utilization and Landscape Design Chair, National Research Mordovia State University, D.Sc. (Geography), Professor (Saransk, Russia) Vladimir T. Yerofeyev – Academician of the Russian Academy of Architecture and Construction Sciences, Dean of Architectural And Civil Engineering Faculty, National Research Mordovia State University, D.Sc. (Engineering), Professor (Saransk, Russia) Olga Ye. Zheleznikova – Director of Institute of Electronics and Light Engineering, National Research Mordovia State University, Ph.D. (Engineering), Associate Professor (Saransk, Russia)
Том 29, № 1. 2019 ИНЖЕНЕРНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И СИСТЕМЫ СОДЕРЖАНИЕ ИНФОРМАТИКА, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА И УПРАВЛЕНИЕ Харманда Г., Антибас И. Р., Дьяченко А. Г. Метод обратного оптимального фактора безопасности для оптимизации топологии на основе надежности применительно к свободным вибрирующим структурам..................................................................................................8 Минаев В. А., Сычев М. П., Вайц Е. В., Бондарь К. М. Системно-динамическое моделирование сетевых информационных операций........................................................................20 Ширяев В. Д., Шагилова Е. В. Простейшая дифференциальная игра на плоскости с четырьмя участниками...............................................................................................40 Фаддеев А. О., Павлова С. А., Невдах Т. М. Математические модели и программные средства оценки напряженно-деформированного состояния литосферы Земли..............................51 Калякулин С. Ю., Кузьмин В. В., Митин Э. В., Сульдин С. П., Тюрбеева Т. Б. Разработка математической модели детали на основе моделей графических систем.....................67 ТЕХНОЛОГИИ И СРЕДСТВА МЕХАНИЗАЦИИ СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА Джабборов Н. И., Захаров А. М., Зыков А. В. Метод определения показателей оценки эффективности обработки картофеля аэродинамическим способом.....................................77 Сибирёв А. В., Аксенов А. Г., Мосяков М. А. Результаты экспериментальных исследований сепарации вороха лука-севка на прутковом элеваторе с асимметрично установленными встряхивателями..........................................................................91 ТЕХНОЛОГИИ И СРЕДСТВА ТЕХНИЧЕСКОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ В СЕЛЬСКОМ ХОЗЯЙСТВЕ Сафонов В. В., Остриков В. В., Венскайтис В. В., Сафонов К. В., Азаров А. С. Синтез и изучение свойств стабилизатора металлического порошка в смазочной композиции..............................................................................................................................................108 Игнатов В. И., Дорохов А. С., Герасимов В. С., Денисов В. А. Методика определения величины утилизационного сбора для выведенной из эксплуатации самоходной техники..........................................................................................................................124 Информация для авторов и читателей (на рус. яз.).............................................................140 Информация для авторов и читателей (на англ. яз.).........................................................142 http://vestnik.mrsu.ru DOI: 10.15507/2658-4123.029.201901 ISSN Print 2658-4123 ISSN Online 2658-6525
Vol. 29, no. 1. 2019 ENGINEERING TECHNOLOGIES AND SYSTEMS http://vestnik.mrsu.ru DOI: 10.15507/2658-4123.029.201901 CONTENTS СOMPUTER SCIENCE, COMPUTER ENGINEERING AND MANAGEMENT Kharmanda G., Antypas I. R., Dyachenko A. G. Inverse Optimum Safety Factor Method for Reliability-Based Topology Optimization Applied to Free Vibrated Structures...................................8 Minaev V. A., Sychev M. P., Vaits E. V., Bondar K. M. System-Dynamic Modeling of Network Information Operations...........................................................................................................20 Shiryayev V. D., Shagilova E. V. A Simplest Differential Game on a Plane with Four Participants..............................................................................................................................................40 Faddeev A. O., Pavlova S. A., Nevdakh T. M. Mathematical Models and Evaluation Software for Stress-Strain State of the Earth’s Lithosphere....................................................................51 Kalyakulin S. Yu., Kuzmin V. V., Mitin E. V., Suldin S. P., Tyurbeeva T. B. Developing a Mathematical Model of a Part Based on Graphics System Models..................................67 TECHNOLOGIES AND MEANS OF AGRICULTURAL MECHANIZATION Dzhabborov N. I., Zakharov A. M., Zykov A. V. Method to Determine the Efficiency Assessment Indicators of Potato Treatment by the Aerodynamic Method............................................77 Sibirev А. V., Aksenov A. G., Mosyakov M. A. The Results of the Experimental Study of Onions Separation Using a Rod Elevator with Asymmetric Installed Burners....................................91 TECHNOLOGIES AND MEANS OF MAINTENANCE IN AGRICULTURE Safonov V. V., Ostrikov V. V., Venskaytis V. V., Safonov K. V., Azarov A. S. The Synthesis and Study of Metal Powder Stabilizer Properties in Lubrication Compositions.........108 Ignatov V. I., Dorokhov A. S., Gerasimov V. S., Denisov V. A. The Principles for Determining Recycling Fee on Decommissioned Equipment...........................................................124 Information for Authors and Readers of the Journal (in Russian)............................................140 Information for Authors and Readers of the Journal (in English)..............................................142 ISSN Print 2658-4123 ISSN Online 2658-6525
Том 29, № 1. 2019 ИНЖЕНЕРНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И СИСТЕМЫ Inverse Optimum Safety Factor Method for Reliability-Based Topology Optimization Applied to Free Vibrated Structures G. Kharmanda1, I. R. Antypas2*, A. G. Dyachenko2 1National Institute of Applied Sciences of Rouen (Saint-Étienne-du-Rouvray, France) 2Don State Technical University (Rostov-on-Don, Russia) *imad.antypas@mail.ru Introduction. The classical topology optimization leads to a prediction of the structural type and overall layout, and gives a rough description of the shape of the outer as well as inner boundaries of the structure. However, the probabilistic topology optimization (or reliability-based topology optimization) model leads to several reliability-based topologies with high performance levels. The objective of this work is to provide an efficient tool to integrate the reliability-based topology optimization model into free vibrated structure. Materials and Methods. The developed tool is called inverse optimum safety method. When dealing with modal analysis, the choice of optimization domain is highly important in order to be able to eliminate material taking account of the constraints of fabrication and without affecting the structure function. This way the randomness can be applied on certain boundary parameters. Results. Numerical applications on free vibrated structures are presented to show the efficiency of the developed strategy. When considering a required reliability level, the resulting topology represents a different topology relative to the deterministic resulting one. Discussion and Conclusion. In addition to its simplified implementation, the developed inverse optimum safety factor strategy can be considered as a generative tool to provide the designer with several solutions for free vibrated structures with different performance levels. Keywords: deterministic topology optimization, reliability-based topology optimization, modal analysis, optimum safety factor, optimization domain For citation: Kharmanda G., Antypas I.R., Dyachenko A.G. Inverse Optimum Safety Factor Method for Reliability-Based Topology Optimization Applied to Free Vibrated Structures. Inzhenernyye tekhnologii i sistemy = Engineering Technologies and Systems. 2019; 29(1):8-19. DOI: https://doi.org/10.15507/2658-4123.029.201901.008-019 Acknowledgements: The research is done within the frame of the independent R&D. The authors would like to acknowledge Pr. Mathias Wallin from Lund University for his valuable discussion and comments in the optimization aspects. УДК 515.1:004.9 DOI: 10.15507/2658-4123.029.201901.008-019 http://vestnik.mrsu.ru ISSN Print 2658-4123 ISSN Online 2658-6525 ИНФОРМАТИКА, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА И УПРАВЛЕНИЕ / СOMPUTER SCIENCE, COMPUTER ENGINEERING AND MANAGEMENT © Kharmanda G., Antypas I. R., Dyachenko A. G., 2019 Контент доступен по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 License. This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.
Vol. 29, no. 1. 2019 ENGINEERING TECHNOLOGIES AND SYSTEMS Сomputer science, computer engineering and management Метод обратного оптимального фактора безопасности для оптимизации топологии на основе надежности применительно к свободным вибрирующим структурам Г. Харманда1, И. Р. Антибас2*, А. Г. Дьяченко2 1Национальный институт прикладных наук Руана (г. Сент-Этьен-дю-Рувре, Франция) 2ФГБОУ ВО «Донской государственный технический университет» (г. Ростов-на-Дону, Россия) *imad.antypas@mail.ru Введение. Классическая оптимизация топологии приводит к предсказанию структурного типа и общей компоновки и дает примерное описание как внешних, так и внутренних границ форм структуры. Однако вероятностная модель оптимизации топологии (или оптимизационная топология на основе надежности) приводит к нескольким вариантам решения надежности на основе топологии с высоким уровнем производительности. Цель данной статьи – создать эффективный инструмент для интеграции модели оптимизации топологии на основе надежности для свободных вибрирующих структур. Материалы и методы. Разработанный инструмент называется методом обратной оптимальной безопасности. При использовании модального анализа выбор области оптимизации очень важен для обеспечения возможности снижения материалоемкости с учетом ограничений в изготовлении и без влияния на ее структурную функцию. Таким образом, случайность может быть применена к некоторым граничным параметрам. Результаты исследования. Представлены численные приложения на свободных вибрирующих структурах, показывающие эффективность разработанной стратегии. При рассмотрении требуемого уровня надежности результирующая топология представляет другую топологию относительно детерминированной результирующей. Обсуждение и заключение. В дополнение к своей упрощенной реализации разработанная обратная оптимальная стратегия фактора надежности может рассматриваться как генеративный инструмент, обеспечивающий проектировщику несколько вариантов решений для свободно вибрирующих конструкций с различными уровнями производительности. Ключевые слова: оптимизация детерминированной топологии, оптимизация топологии на основе надежности, модальный анализ, оптимальный фактор безопасности, домен оптимизации Для цитирования: Харманда Г., Антибас И. Р., Дьяченко А. Г. Метод обратного оптимального фактора безопасности для оптимизации топологии на основе надежности применительно к свободным вибрирующим структурам // Инженерные технологии и системы. 2019. Т. 29, № 1. С. 8–19. DOI: https://doi.org/10.15507/26584123.029.201901.008-019 Благодарности: Работа выполнена в рамках инициативной НИР. Авторы благодарят профессора Лундского университета Матиаса Валлина за его ценные замечания и комментарии в аспектах оптимизации. Introduction Topology optimization attempts to answer one of the first questions concer- ning the nature of the structure to fulfill the necessary technical specifications. The topology problem would then consist of determining the structure’s general characteristics, and the goal of topology optimization would be to make that initial choice as automatically as possible [1]. In addition, when using topology optimization concepts, both macroscopic structures and microscopic materials can be found. In other word, we determine not only the optimal spatial material layout distribution at the macroscopic structural scale, but also
Том 29, № 1. 2019 ИНЖЕНЕРНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И СИСТЕМЫ Информатика, вычислительная техника и управление the optimal local use of the cellular material at the microscopic scale1. In the literature, two main models of topology optimization can be distinguished: deterministic model and probabilistic (or reliability-based) one. In Deterministic Topology Optimization (DTO), a single solution for a given domain can be searched2. However, the ReliabilityBased Topology Optimization (RBTO) model developed in this paper can lead to several solutions with different advantages. It enables us to choose the best solution to fulfill the technical specifications. The structural weight of the resul- ting topologies obtained by this model is reduced in comparison to the DTO model. In addition, when using the RBTO mo- del, the structure obtained is more reliable compared to deterministic topology for the same weight levels3. Two points of view are presented for the development of this model: topology optimization and reliability analysis. A literature review is established in the next section, to show the different advantages of the RBTO model. Literature Review The main difference between deter ministic topology optimization and reliability-based topology optimization is to consider the hazards about the parameters having important roles for optimal topo- logy. The main idea of the RBTO is based on the Reliability-Based Design Optimization (RBDO). In a RBDO problem, the uncertainties regarding the sizing variables are taken into account in order to ensure greater reliability of the proposed solution. However, the RBTO seeks to provide designers with several solutions that have several reliability levels. This way the designer can select best solution. In the Reliability-Based Design Optimization (RBDO), several methods have been developed. The different developments can be classified in two points of view: From point of view “topology opti mization”, Kharmanda and Olhoff 4 have elaborated an RBTO model with object of providing the designer with several reliability-based structures however in the classical topology optimization, the desig- ner produces only one deterministic topo- logy. It has been shown the importance of the RBTO model yields structures that are more reliable than those produced by deterministic topology optimization (for the same weight, see also5 [2; 3]). In the RBTO model reliability constraints have been introduced into deterministic topology optimization problem. The initial sensitivity analysis is used to identify random variables which have significant effect on the objective function and the limit state function used is a linear combination of the random variables. Therefore, the proposed approach is a heuristic strategy that aims to reduce mass while improving the reliability level of the structure without greatly increasing its weight. But the limit state function used by them was not based on failure criteria for the structure. This formulation consi- dered uncertainty with respect to geometrical dimension and applied load only. Also their reliability analysis seems to be independent of the boundary and loading condition, so 1 Xia L. Multiscale structural topology optimization. ISTE–Elsevier, 2016. Available at: https://www. sciencedirect.com/book/9781785481000/multiscale-structural-topology-optimization 2 Zhang W., Zhu J., Gao T. Topology optimization in engineering structure design. ISTE–Elsevier, 2016. Available at: https://www.sciencedirect.com/book/9781785482243/topology-optimization-in-engineering-structure-design 3 Kharmanda G., El-Hami A. Biomechanics optimization, uncertainties and reliability. ISTE–Wiley, 2017. Available at: http://ebook-dl.com/book/8163 4 Kharmanda G., Olhoff N. Reliability-based topology optimization: Report. Aalborg: Aalborg Uni versity, 2001. Available at: http://www.forskningsdatabasen.dk/en/catalog/2389380317 5 Kharmanda G., Olhoff N. Reliability-based topology optimization as a new strategy to generate different structural topologies. In: E. Lund, N. Olhoff, J. Stegmsen (Eds.) 15th Nordic Seminar in Computational Methods. Aalborg: Aalborg University, 2002. p. 11-14. Available at: https://www.researchgate. net/publication/237295035_Reliability-Based_Topology_Optimization_as_a_New_Strategy_to_Generate_Different_Structural_Topologies
Vol. 29, no. 1. 2019 ENGINEERING TECHNOLOGIES AND SYSTEMS Сomputer science, computer engineering and management their results showed similar values for the uncertain variables for different structures. Next, Patel and Choi [4] used probabilistic neural networks in the case of highly nonlinear or disjoint failure domain problems. This strategy has been efficiently applied on different truss structures. Recently, Wan et al. [5] developed a non-probabilistic reliability-based topology optimization method for detailed design of continuum structures, in which the unknown but bounded uncertainties (UBB) existing in material and external loads are considered simultaneously. Their results show that conside- ring the UBB uncertainty effects during the whole procedure of topology optimization may have a significant influence on the final structural configurations. From a point of view “reliability analy sis”, the classical topology optimization is formulated as finding the stiffest structural layout with a volume constraint. Here, the feasibility of volume constraint is not critical in structural design problems. It is more important to consider the variations of the stiffness under uncertainties. To maintain the robustness of stiffness in the topology design, Bae and Wang [6] formulated the topology design optimization as volume minimization problem with a displacement constraint and applied the RBDO technique. They minimize the structural volume subject to linear limit state function. In the research of, the extension of the work of Bae and Wang for the geometrically non linear problems is studied or reformulated to avoid repetition. They minimize the structural volume subject to a nonlinear limit state function. Next, Patel et al. [7] have developed the Hybrid Cellular Automaton (HCA) method for structural synthesis of continuum material where the state of each cell is defined by both density and strain ener- gy. In6, a decoupled RBDO approach is employed such that the topology optimization is separate from the reliability analysis [7] showed the use of RBTO using the gradient free Hybrid Cellular Automata (HCA) method. Their formulation incorporates uncertainty with respect to material property also. They considered limit state function based on failure modes on the output displacements. Eom et al. [8] performed the RBTO model using bi-directional evolutionary structural optimization and the standard response surface method. Jalalpour and Tootkaboni [9] developed a computationally method for reliability-based topo- logy optimization for continuum domains under material properties uncertainty. Comparing both different points of view, RBTO methods from a point of view “reliability analysis” are inherently computationally expensive because of additional required system analysis associate with RBDO since a large number of design variables are associated with continuum topo- logy optimization problems7. So the point of view “topology opti mization” seems to be interesting for topo- logy designers because it provides several reliability-based structures relative the reliability index changes. It leads to different layout structures while the developments from a point of view “reliability analysis” leads to same layout structures with diffe- rent densities that have no sense for the following optimization stages [10]. To perform the RBTO problems, dif ferent RBDO techniques can be used since we deal with different problem definition or philosophy. Several RBDO methods have been developed regarding to their use8; 9 [11]. For example, the OSF 6 Agarwal H. Reliability based design optimization: formulations and methodologies: Ph.D. Thesis. Notre Dame : University of Notre Dame, 2004. Available at: http://adsabs.harvard.edu/abs/2004PhDT.......148A 7 Kharmanda G., El-Hami A. Biomechanics optimization, uncertainties and reliability. ISTE–Wiley, 2017. Available at: http://ebook-dl.com/book/8163 8 Ibid. 9 Yaich A., Kharmanda G., El Hami A., Walha L., Haddar A. Reliability based design optimization under fatigue damage constraints of structures subject to random vibrations. In: ECSO2017: European Conference on Stochastic Optimization. 2017. p. 20-22.
Том 29, № 1. 2019 ИНЖЕНЕРНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И СИСТЕМЫ Информатика, вычислительная техника и управление method as an efficient RBDO tool, has been simply implemented by performing two main stages [12]. The first stage is to find the failure point (design point) using a simple optimization process while the second stage consists of using the OSF formulations to find the optimum solution. In this work, for the RBTO model, the developed Inverse Optimum Safety (IOSF) method consists of first finding the configuration using Deterministic Topo- logy Optimization (DTO). Next, the OSF formulations [12] are used with inverse derivative signs in order to provide several reliability-based topologies. The resulting topologies are controlled by a given design space (loading, material, geometry, meshing…). In the modal analysis, there is no applied loads. So the integration of topology optimization into free vibrated structures may lead to unrealistic topologies. Therefore, the choice of optimization domain is highly important in order to be able to eliminate material taking account of the constraints of fabrication and without affecting the structure function. For this purpose, several choices are carried out to demonstrate the importance of optimization domains relative to the static studies [3] where the used boundary conditions can lead to admissible topologies. Materials and Methods Deterministic Topology Optimization The topology optimization problem re lates to the minimization of the strain ene- rgy, subject to the limitation of the structural volume10. All the loading parameters and material properties are considered deterministic. The topology optimization problem is to minimize the compliance, subject to a target percentage value of vo- lume ft. This problem can be mathematically written as follows: min : . . : , Comp s t V V ft 0 £ (1) where Comp is the compliance conside- ring the material densities in each element as optimization variables that belong to the interval [0, 1]. V0 and V are the initial and current volume values. Formulation (1) is a basic form and can be used with several topology optimization methods such as SIMP (Solid Isotropic Microstructure with Penalty), homogenization approach, ... [13; 14]. Reliability-Based Topology Optimi zation In deterministic structural optimiza tion, the designer aims to reduce the construction cost without taking into account the effects of uncertainties concerning materials, geometry and loading. This way, the resulting optimal configurations may represent a lower reliability level and then leads to higher failure rate. The balance between the cost minimization and the reliability maximization is a great challenge for the designer. The importance of the reliability criteria on the determi- nistic design optimization is to improve the reliability level in the system without largely increasing its weight. Thus, when integrating the reliability concept into the sizing and shape optimization, the model is called Reliability-Based Design Optimization (RBDO), which allows us to design structures, which satisfy eco- nomy and safety requirements. But when coupling the reliability analysis with the topology optimization being considered non-quantitative of nature. The coupling model is called Reliability-Based Topology Optimization (RBTO) [15]. The purpose of the Reliability-Based Topology Optimization (RBTO) is to consider some uncertainties of the geometry or the loading of the structure, by introducing the reliability criteria in the optimization procedure. This integration takes into account the randomness of the applied loads and the geometry description. The RBTO problem is generally written as: 10 Rozvany G.I.N. Problem classes, solution strategies and unified terminology of FE-based topology optimization. In: Rozvany G.I.N., Olhoff N. (Eds.) Topology Optimization of Structures and Composite Continua. Dordrecht: Kluwer, 2000. p. 19-35.