When a wheel profile of a train-tram is designed, both train and tram tracks should be considered. This study designed a wheel profile that enables high-speed driving(200km/h) on the train track and low speed driving on the tram track with multiple sharp curves. The study used the approximation optimization method to reduce cost and time, used the sequential quadratic programming method as the optimized algorithm, and the central composite design and response surface method as an approximate model. The optimized wheel shape based on this approximation optimization method reduced wear of the initial wheel showed a better performance in terms of derailment and lateral force.
This study presents an efficient method for robust optimal design. In order to avoid the excessive evaluations of the exact performance functions, two-point diagonal quadratic approximation method is employed for approximating them during optimization process. This approximation method is one of the two point approximation methods. Therefore, the second order sensitivity information of the approximated performance functions are calculated by an analytical method. As a result, this enables one to avoid the expensive evaluations of the exact $2^{nd}$ derivatives of the performance functions unlike the conventional robust optimal design methods based on the gradient information. Finally, in order to show the numerical performance of the proposed method, one mathematical problem and two mechanical design problems are solved and their results are compared with those of the conventional methods.
This paper presents a new two-point approximation method based on the exponential intervening variable. To avoid the lack of definition of the conventional exponential intervening variables due to zero- or negative-valued design variables the shifting level into each exponential intervening variable is introduced. Then a new quadratic approximation, whose Hessian matrix has only diagonal elements of different values, is proposed in terms of these intervening variables. These diagonal elements are computed in a closed form, which correct the typical error in the approximate gradient of the TANA series due to the lack of definition of exponential type intervening variables and their incomplete second-order terms. Also, a correction coefficient is multiplied to the pre-determined quadratic term to match the value of approximate function with that of the original function at the previous point. Finally, the authors developed a sequential approximate optimizer, solved several typical design problems used in the literature and compared these optimization results with those of TANA-3. These comparisons show that the proposed method gives more efficient and reliable results than TANA-3.
Engineering applications of global optimization techniques are recently abundant in the literature and it may be caused by both new methodologies arising and faster computers coming out. Many of the optimization techniques are based on natural or biological phenomena. This study put focus on enhancing the performace of Cuckoo Search (CS) among them since it has the least number of parameters to tune. The proposed enhancement can be achieved by applying surrogate-based optimization at every cycle of CS, which fortifies the exploitation capability of the original method. The enhanced algorithm has been applied several engineering design problems with constraints. The proposed method shows comparable or superior performance to the original method.
The frontal crash optimization of an engine room member using the response surface method was studied. The engine room member is composed of the front side member and the sub-frame. The thicknesses of the panels on the front side member and the sub-frame were selected as the design variables. The purpose of the optimization was to reduce the weight of the structure, under the constraint that the objective quantity of crash energy is absorbed. The response surface method was used to approximate the crash behavior in mathematical form for optimization procedure. To research the effect of the regression method, two different methodologies were used in constructing the response surface model, the least square method and the moving least square method. The optimum with the two methods was verified by the simulation result. The precision of the surrogate model affected the optimal design. The moving least square method showed better approximation than the least square method. In addition to the deterministic optimization, the reliability-based design optimization using the response surface method was executed to examine the effect of uncertainties in design variables. The requirement for reliability made the optimal structure be heavier than the result of the deterministic optimization. Compared with the deterministic optimum, the optimal design using the reliability-based design optimization showed higher crash energy absorption and little probability of failure in achieving the objective.
양질의 근사화 방법을 이용하여 형상최적설계의 효율성을 증진시킬 수 있는 방법들을 개발하기 위한 필요성이 제기되어 왔다. 본 연구에서는 3차원 구조물의 형상적설계를 수행하기 위해 형상변수에 대한 절점력들의 Taylor급수 전개에 근거를 둔 효율적인 근사화 방법을 제안하였다. 수치예로서 캔틸레버보와 양단고정보를 취하여 제안된 방법에 의해 최적형상을 구하였다. 제안된 방법에 의해 얻어진 결과를 기 발표된 다른 방법들의 결과와 비교하여 효율성 및 수렴성에 관해 비교하였다. 그 결과 최적화를 위한 총 구조해석의 수가 크게 줄어들었고, 단면최적화만의 경우와 거의 같은 정도의 효율성을 갖게 됨을 알 수 있었다. 또한 최적형상을 얻기위해 적용된 다항식에 의한 경계표현기법은 최적형상을 얻기위한 유용한 방법임을 알 수 있었다.
다중모드간섭기의 자아결상(Self-Imaging)원리는 다중모드의 전파상수를 근사한 식에서 출발한다. 이러한 근사로 인해 발생하는 위상오차를 최소화하기 위해 기존 방식의 문제와 한계를 고찰하고, 위상오차의 근본적인 해석을 통하여 위상오차의 한계범위 내에 포함되는 모드수를 극대화한 최적 구조를 결정할 수 있었으며, 대표모드를 설정하여 기준으로 삼으면 이에 근접한 결과를 보다 쉽게 얻을 수 있었다. 다중모드간의 위상오차를 효율적으로 줄이는 최적구조를 원리적으로 제대로 구현함으로써, 다중모드간섭을 이용한 소자들 전반에 걸쳐 더욱 향상된 특성을 갖는 소자제작이 가능할 것으로 기대된다.
Interest is increasing in electrocardiogram (ECG) signal analysis for embedded devices, creating the need to develop an algorithm suitable for a low-power, low-memory embedded device. Linear approximation of the ECG signal facilitates the detection of fiducial points by expressing the signal as a small number of vertices. However, dynamic programming, a global optimization method used for linear approximation, has the disadvantage of high complexity using memoization. In this paper, the calculation area and memory usage are improved using a linear approximated template. The proposed algorithm reduces the calculation area required for dynamic programming through local optimization around the vertices of the template. In addition, it minimizes the storage space required by expressing the time information using the error from the vertices of the template, which is more compact than the time difference between vertices. When the length of the signal is L, the number of vertices is N, and the margin tolerance is M, the spatial complexity improves from O(NL) to O(NM). In our experiment, the linear approximation processing time was 12.45 times faster, from 18.18 ms to 1.46 ms on average, for each beat. The quality distribution of the percentage root mean square difference confirms that the proposed algorithm is a stable approximation.
Reliability Based Design Optimization(RBDO) is one of the optimization methods that minimize the product failure due to small changes of operating conditions or process errors. It searches the optimum that satisfies the safety margin of each constraint, and it gives stable and reliable designs. However, RBDO requires many times oj computational efforts compared with the conventional deterministic optimization(DO) to evaluate the probability of failure about each constraint, therefore it is hard to apply directly to large-scaled problems such as a flexible wing shape design optimization. For the efficient reliability analysis, the approximate reliability analysis method with the two-point approximation(TPA) is proposed In this study, the lift-to-drag ratio maximization designs are performed with 3-dimensional Navier-Stokes analysis and NASTRAN structural analysis, and the optimization results about the deterministic, FORM and SORM are compared.
Robust design technology has been applied to versatile engineering problems to ensure consistency in product performance. Since 1980s, the concept of robust design has been introduced to numerical optimization field, which is called the robust optimization. The robustness in the robust optimization is determined by a measure of insensitiveness with respect to the variation of a response. However, there are significant difficulties associated with the calculation of variations represented as its mean and variance. To overcome the current limitation, this research presents an implementation of the approximate statistical moment method based on kriging metamodel. Two sampling methods are simultaneously utilized to obtain the sequential surrogate model of a response. The statistics such as mean and variance are obtained based on the reliable kriging model and the second-order statistical approximation method. Then, the simulated annealing algorithm of global optimization methods is adopted to find the global robust optimum. The mathematical problem and the two-bar design problem are investigated to show the validity of the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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