Уважаемые коллеги, доброго времени суток! Мы начинаем обзор изданий в области Компьютерной графики и дизайна. Сегодня хотим вашему вниманию представить немецкое научное издание Structural and Multidisciplinary Optimization. Журнал имеет первый квартиль, издается в Springer Verlag, его SJR за 2020 г. равен 1,402, пятилетний импакт-фактор - 4,715, печатный ISSN - 1615-147X, электронный - 1615-1488, предметные области - Компьютерная графика и дизайн, Управление и оптимизация, Разработка систем управления, Программное обеспечение, Прикладная наука о компьютерах. Вот так выглядит обложка:
Здесь два редактора - Ченгдонг Ченг, контактные данные - chenggd@dlut.edu.cn
https://www.researchgate.net/profile/G-Cheng-2
и Минг Чжоу - zhoumei@aoe.ac.cn.
Дополнительные публикационные контакты - Melbert.Munieza@springer.com, Jasmine.Fathima@springer.com, silvia.schilgerius@springer.at.
Сфера охвата журнала варьируется от математических основ данной области до разработки алгоритмов и программного обеспечения, а также от эталонных примеров до тематических исследований практических применений в строительной, аэрокосмической, механической, гражданской, химической, военно-морской и биоинженерии. Такие области, как автоматизированное проектирование и производство, количественная оценка неопределенности, искусственный интеллект, идентификация и моделирование систем, обратные процессы, компьютерное моделирование, биомеханика, биомедицинские приложения, нанотехнологии, МЭМС, оптика, химические процессы, вычислительная биология, мета-моделирование, ДОУ и активное управление структурами, рассматриваются, когда тема тесно связана с оптимизацией структур или жидкостей. К публикации принимаются оригинальные исследовательские работы, обзорные статьи, промышленные приложения, краткие заметки, образовательные статьи, обзоры книг, дневник конференции, раздел форума, обсуждения статей, ответы авторов, объявления и новости общества.
Адрес издания - https://www.springer.com/journal/158
Пример статьи, название - Using the LSS adjoint for simultaneous plant and control optimization of chaotic dynamical systems. Заголовок (Abstract) -Chaotic dynamical systems are ubiquitous in engineering applications and, in order to help inform the design of such systems, we are interested in optimizing their performance using both plant and control parameters. Given the complex nature of such systems we focus on the use of gradient-based optimization algorithms, since the number of states and design parameters in practical engineering applications can easily exceed the capabilities of gradient-free approaches. Furthermore, optimal design and control of chaotic systems is challenging for gradient-based algorithms, because conventional sensitivity analysis methods (tangent and adjoint) produce unusable gradients. To address this challenge, we present a plant-control optimization framework that uses the least-squares shadowing method to estimate the objective gradient. We illustrate the effectiveness of the optimization framework by applying it to the plant-control design of potential vortices in a box, and demonstrate the robustness of the design process as well as the robustness of the optimized system to perturbations on its initial states and design parameters. Keywords: Multidisciplinary design optimization; Sensitivity analysis; Least-squares shadowing; Chaotic systems optimization and control
