In this paper, using an adjoint variable method, we develop a design sensitivity analysis (DSA) method applicable to heat conduction problems in steady state. Also, a topology design optimization method is developed using the developed DSA method. Design sensitivity expressions with respect to the thermal conductivity are derived. Since the already factorized system matrix is utilized to obtain the adjoint solution, the cost for the sensitivity computation is trivial. For the topology design optimization, the design variables are parameterized into normalized bulk material densities. The objective function and constraint are the thermal compliance of structures and allowable material volume, respectively. Through several numerical examples, the developed DSA method is verified to yield very accurate sensitivity results compared with finite difference ones, requiring less than 0.3% of CPU time far the finite differencing. Also, the topology optimization yields physical meaningful results.
Design sensitivity analysis is proposed for the optimal shape design of three dimensional magnetostatic problems. The direct differentiation method is introduced for design sensitivity analysis and the boundary element method with reduced magnetic scalar potential as the state variable is used to analyze the magnetic characteristics. In the direct differentiation method, the design sensitivity, defined as the total derivative of the objective function with respect to the design variables, is calculated based on the variation of the state variable with respect to the design variable. And the variation of He state variable is calculated by differentiating the both sides of the system matrix equation obtained by applying boundary element method. Through the numerical example with simple electromagnet, the usefullness is proved.
최근 옥외 변전소 형식으로 많이 채택되고 있는 Gas Insulated Switchgear(GIS) 변전설비는 라인 구조물 형태로서, 온도응력에 대한 길이방향의 변형을 수용토록 하기 위하여 GIS 곳곳에 벨로우즈가 설치되어 있다. 특히, GIS는 강재 지지대로 높은 위치에 설치되어 지진 시 지반보다 높은 가속도를 받기 때문에 벨로우즈의 설치 위치가 GIS에 영향을 줄 가능성이 크다. 따라서 본 연구에서는 다양한 경우의 민감도 해석을 통하여 벨로우즈의 위치가 GIS의 내진성능에 미치는 영향을 분석하였으며, 그 결과 최적의 벨로우즈 위치조건을 도출하였다.
간질은 신경세포의 일부가 짧은 시간동안 과도한 전기를 발생시킴으로써 일어나는 신경계의 발작적 증상으로 배경 활동파와는 구별되는 극파, 예파, 예파와 서파를 동반한 극서파 복합(sharp and slow complexes)의 뇌파 특징파를 갖는다. 장시간의 뇌파기록에서 시간의 절약과, 정량화를 위해 컴퓨터를 이용한 간질 파형의 자동 검출은 객관성을 높이고 정량적인 해석을 위해 필수적이다. 본 연구에서는 간질 뇌파를 검출하기 위해 웨이브렛 변환과 신경망을 사용하였다. 웨이브렛 변환은 잡음을 제거하고 간질 뇌파의 특징을 강조하며 신경망의 입력노드수를 줄였다. 전문가에 의해서 분류된 간질특성과 정상뇌파를 신경망에 입력시켜 최적의 신경망구조를 선택하였고, 검출 문턱치를 설정하였다. 신경망은 200ms(26개의 데이터포인트)신호의 웨이브렛 결과와 웨이브렛 변환후 데이터 상의 최대, 최소 기울기가 입력되어 전체 28개의 입력 노드로 구성하였다. 은닉층은 18노드, 문턱치값은 민감도와 선택도가 일치하는 0.65가 사용되었다. 결과로 임상 환자 데이터에 입력되어 78.54% 의 검출률을 보였다.
A shape optimization is applied to achieve a design objective in three-dimensional forging processes. In multi-stage forging processes, among the important design aspects, the die shape fur preforming is regarded as the design variable since it influences the forged part relatively higher than the others. The rigid-plastic finite element method and the sensitivity method are employed and formulated to solve a formulated optimization problem. An approximation scheme is also used for the direction search during the optimization. The upset forging of a square box is selected as a test example in order to demonstrate and verify the optimization process of this study. After the optimization, the optimized shape of the die yields a finial product of desire shape.
This paper presents a new shaoe optimal design method using Desing Sensitivity Analysis. Design Sensitivity, defined as the variation of the object function with respect to the design variables, is based on the total differentiation of the matrix equation obtained from discretization of governing equations with respect to design variables. Analysis of the various characteristics adn calculation of Design Sensitivity of optimization model are achieved by using finite or boundary element methods. The proposee algorithm is applied to the optimal shape design of high voltage electrode under specified conditions. It is shown, from the numerical results, that the algorithm is very useful for the optimal shape design of electric apparatus.
An improved optimization algorithm for multi-objective and multi-level (MO/ML) optimum design of steel frames is proposed in this paper. In order to optimize the steel frames under seismic load, two main objective functions need to be considered for minimizing the structural weight and maximizing the strain energy. For the efficiency of the proposed method, well known multi-level optimization techniques using decomposition method that separately utilizes both system-level and element-level optimizations and an artificial constraint deletion technique are incorporated in the algorithm. And also dynamic analysis is executed to evaluate the implicit function of structural strain energy at each iteration step. To save the numerical efforts, an efficient reanalysis technique through sensitivity analysis of dynamic properties is unposed in the paper. The efficiency and robustness of the improved MOML algorithm, compared with a plain MOML algorithm, is successfully demonstrated in the numerical examples.
본 연구는 개별 메모리를 갖는 소결합 구조의 MIMD형 병렬컴퓨터인 트랜스퓨터시스템 하에서 구조최적화를 위한 병렬처리 과정을 보이고 시험모델에 적용하여 타당성 및 효율성을 검증한다. 전체 최적화과정의 대부분을 차지하는 해석 및 민감도 알고리즘은 영역단위의 병렬성을 갖는 부구조화에 근거하고 하드웨어 구성에 맞춰 변환 재구성한다. 각 노드간 통신은 정적응축과 설계도함수에 한정, 그 횟수를 최소화하고 그들을 동기화하므로써 개별메모리형 연산모델의 약점인 통신비용의 문제를 해소한다. PC를 호스트로 한 수치실험은 고속화 효율성 면에서 고무적인 결과를 보여주고 있으며, 이런 점에서 시스템의 확장성을 함께 고려한다면 트랜스퓨터 시스템에 기초한 병렬처리는 공학 환경의 변화와 요구에 부응하는 좋은 대안이 될 수 있다.
An optimum design algorithm using efficient reanalysis is proposed for reliability-based optimization problems formulated as the minimization of initial cost and expected failure cost with reliability constraints. The reliability-based optimization is high cost to evaluate objective function and constraints needed reliability analysis. Therefore the sensitivity analysis of reliability index for approximated reanalysis is necessary. In this paper, three solution approaches are suggested and tested. The approaches include : (1) sensitivity analysis using finite difference; (2) sensitivity analysis using automatic differentiation (AD); and (3) sensitivity analysis with respect to intermediate variables using AD. Numerical example is optimized to show the reliability and effectiveness of the new algorithm.
Recently developed automotive components are of lightweight nature, providing automobiles with a high fuel efficiency and performance. In response to those trends of car developments, this study proposes a structural optimization method for the lower control ann. Lightweight design of lower control am can be achieved through two approaches: design and material technology. In this research, the former includes optimization technology, and the latter the technologies for selecting aluminum as a steel-substitute material. In this research, the design of experiments(DOE) built in ANSYS WORKBENCH are utilized to determine the optimum shape of a Lower Control Arm. And optimum design is compared first model and reduced design variable model that considered sensitivity using orthogonal array.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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