Present paper deals with the cost effective design of reinforced concrete building frame employing unified particle swarm optimization (UPSO). A building frame with G+8 stories have been adopted to demonstrate the effectiveness of the present algorithm. Effect of seismic loads and wind load have been considered as per Indian Standard (IS) 1893 (Part-I) and IS 875 (Part-III) respectively. Analysis of the frame has been carried out in STAAD Pro software.The design loads for all the beams and columns obtained from STAAD Pro have been given as input of the optimization algorithm. Next, cost optimization of all beams and columns have been carried out in MATLAB environment using UPSO, considering the safety and serviceability criteria mentioned in IS 456. Cost of formwork, concrete and reinforcement have been considered to calculate the total cost. Reinforcement of beams and columns has been calculated with consideration for curtailment and feasibility of laying the reinforcement bars during actual construction. The numerical analysis ensures the accuracy of the developed algorithm in providing the cost optimized design of RC building frame considering safety, serviceability and constructional feasibilities. Further, Monte Carlo simulations performed on the numerical results, proved the consistency and robustness of the developed algorithm. Thus, the present algorithm is capable of giving a cost effective design of RC building frame, which can be adopted directly in construction site without making any changes.
A new hybrid meta-heuristic optimization algorithm is presented for design of structures. The algorithm is based on the concepts of the charged system search (CSS) and the particle swarm optimization (PSO) algorithms. The CSS is inspired by the Coulomb and Gauss's laws of electrostatics in physics, the governing laws of motion from the Newtonian mechanics, and the PSO is based on the swarm intelligence and utilizes the information of the best fitness historically achieved by the particles (local best) and by the best among all the particles (global best). In the new hybrid algorithm, each agent is affected by local and global best positions stored in the charged memory considering the governing laws of electrical physics. Three different types of structures are optimized as the numerical examples with the new algorithm. Comparison of the results of the hybrid algorithm with those of other meta-heuristic algorithms proves the robustness of the new algorithm.
We developed an optimal design interface based on VBA(Visual Basic Application) that takes advantage of API(Application Program Interface) function of commonly used EM analysis software. The developed interface is adopted for an optimal design of a septum in a waveguide tee junction using PSO(Particle Swarm Optimization) algorithm. The objective function of the optimal design is defined by $S_{11}$-parameter of the waveguide tee junction Design variables are established as position of the septum, that are changed to satisfy the design goal Using the developed design interface and PSO algorithm, the objective function converged to the smallest value, showing the validity of the proposed method. The design interface was developed using Microsoft Excel software, enabling easy control of design parameters for user. Also, various analysis parameters can be set in the Excel interface, including waveguide input mode and frequency. After completion of the design, field solutions at user-specified positrons can be extracted to the output files in complex number form.
알고리즘은 문제를 효과적이고 효율적으로 해결하기 위해 필요한 문제 해결 과정을 설계하는 기법을 다루기 때문에 컴퓨터 과학을 배우는 사람이라면 반드시 학습해야 하는 영역이다. 알고리즘 교육은 학습자들이 알고리즘을 설계하는 기법을 익히는 것 뿐 아니라 학습한 알고리즘 기법을 문제를 해결하는 데 적절히 활용할 수 있는 능력을 함께 익힐 때 효과적이다. 특히 사회적으로 커다란 영향을 미칠 가능성을 가진 정보 영재 학생들을 대상으로 하는 교육 활성화에 대한 인식이 확산되기 시작하면서 이들을 어떻게 가르칠 것인가에 대한 관심이 고조되고 있다. 따라서 본 연구에서는 정보 영재 학습자들이 알고리즘 설계 기법을 보다 쉽게 학습하고 문제를 해결하는 데 활용하는 방법을 익힐 수 있도록 하기 위하여 퍼즐을 도입하였다. 연구 결과 퍼즐 기반의 알고리즘 학습이 전통적인 알고리즘 학습 방법에 비해 학습자들에게 긍정적인 영향을 준 것을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 학습자들이 퍼즐 기반 알고리즘 학습을 통해 알고리즘 설계 기법을 적용하는 다양한 문제 해결 경험을 함으로써 흥미와 학습의 전이가 향상된 것이라 해석할 수 있다.
This paper deals with optimal stacking sequence design of laminate composite structures. The stacking sequence optimisation of laminate composites is formulated as a combinatorial problem and is solved using Simulated Annealing (SA), an algorithm devised based on inspiration of physical process of annealing of solids. The combinatorial constraints are handled using a correction strategy. The SA algorithm is strengthened by embedding Tabu search in order to prevent recycling of recently visited solutions and the resulting algorithm is referred to as tabu embedded simulated Annealing (TSA) algorithm. Computational performance of the proposed TSA algorithm is enhanced through cache-fetch implementation. Numerical experiments have been conducted by considering rectangular composite panels and composite cylindrical shell with different ply numbers and orientations. Numerical studies indicate that the TSA algorithm is quite effective in providing practical designs for lay-up sequence optimisation of laminate composites. The effect of various neighbourhood search algorithms on the convergence characteristics of TSA algorithm is investigated. The sensitiveness of the proposed optimisation algorithm for various parameter settings in simulated annealing is explored through parametric studies. Later, the TSA algorithm is employed for multi-criteria optimisation of hybrid composite cylinders for simultaneously optimising cost as well as weight with constraint on buckling load. The two objectives are initially considered individually and later collectively to solve as a multi-criteria optimisation problem. Finally, the computational efficiency of the TSA based stacking sequence optimisation algorithm has been compared with the genetic algorithm and found to be superior in performance.
본 논문에서는 GIS와 네트웍 알고리듬을 이용하여 통신관망의 설계를 최적화하였다. 구체적이고 계량적인 분석을 위해 신규로 조성되는 대규모의 도시개발지역을 대상으로 하여 기존의 설계방식에 의해 산출된 통신관망과 최적경로 알고리듬을 이용한 통신관망과의 건설비용을 비교하였다. 본 연구의 결과 GIS와 최적경로 알고리듬을 적용한 설계 결과가 기존의 설계방법에 비해 상당한 비용절감 효과가 있음을 보여준다. 연구 대상지역에서 기존설계에 의해 산출된 통신관로의 거리는 5,267m이며 최적경로를 적용한 결과는 4,807m로 460m(9.5%)의 차이를 보였다. 결과를 비용으로 산정했을 경우 약 19,469천원(8.7%)의 비용절감 효과를 보였다. 본 연구에서 제시된 최적화 기법은 기존 설계기법에 비해 통신관망의 공사비의 절감 이외에 설계과정의 표준화 및 자동화가 가능하므로 이를 이용한 자동설계 시스템 개발로 설계비용과 인력이동에 따른 설계업무 적응기간 단축과 인건비 절감이 가능하며, 또한 설계 결과에 대한 객관적 검증이 가능할 것으로 판단된다.
The general conceptual constitution of structural optimization is formulated. The algorithm using the gradient projection method and design sensitivity analysis is discussed. Examples of minimum-weight design for six-story steel plane frame are taken to illustrate the application of this algorithm. The advantages of this algorithm such as marginal cost and design sensitivity analysis as well as system analysis are explained.
In this paper, a study on the design of the transmitter-receiver of fuze sensor for discriminating target position is presented. We propose the algorithm for detecting target distance/direction through investigating the operational concept and principle of fuze sensor. Based on the algorithm, We design transmitter-receiver, calculate various design variables and estimate the performance of that one. The estimated result shows that the required performance of fuze sensor is satisfied. Further research on confirming the performance of proposed algorithm through encounter simulation test with real target and resolving problem will be continued.
This paper aims at the problem that design the network of Rig-star type with the minimum cost, which the Ring is composed of the selected nodes(concentrators) among the several candidate nodes on the network and other nodes(terminals) is connected to the Ring by star subnetwork. Especially, we consider the terminal reliability in network design problem. We develop the heuristic algorithm for network design problem to obtain the near optimal(best) solution for problem. We use an add-heuristic method and 2-exchange method in developing the heuristic algorithm.
This paper presents a multi-objective evolutionary algorithm for combinatorial optimisation and applied for design optimisation of fiber reinforced composite structures. The proposed algorithm closely follows the implementation of Pareto Archive Evolutionary strategy (PAES) proposed in the literature. The modifications suggested include a customized neighbourhood search algorithm in place of mutation operator to improve intensification mechanism and a cross over operator to improve diversification mechanism. Further, an external archive is maintained to collect the historical Pareto optimal solutions. The design constraints are handled in this paper by treating them as additional objectives. Numerical studies have been carried out by solving a hybrid fiber reinforced laminate composite cylindrical shell, stiffened composite cylindrical shell and pressure vessel with varied number of design objectives. The studies presented in this paper clearly indicate that well spread Pareto optimal solutions can be obtained employing the proposed algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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