본 논문은 세 가지 중요한 설계 기준인 테스트 용이화, 설계 면적, 및 전체 수행 시간을 동시에 고려한 새로운 데이터 경로 합성 알고리즘을 제시한다. 우리는 테스트 용이화를 위한 선행 연구들에서 제시한 세 가지 기초적 척도들에 근거하여 새로운 테스트 용이화의 우수성에 대한 척도를 정의한다. 이 척도를 이용하여, 스케쥴링과 할당의 통합된 형태의, 단계식이며 점진적 개선을 통한, 합성 알고리즘을 제시한다. 벤치마크 설계와 다른 회로의 예를 통한 실험에서, 우리는 설계 면적과 수행 시간에 대해 매우 적은 추가 부담으로, 회로의 테스트 용이화가 향상됨을 보인다.
Khajehzadeh, Mohammad;Taha, Mohd Raihan;Eslami, Mahdiyeh
Structural Engineering and Mechanics
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제45권1호
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pp.111-127
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2013
In this paper, a new version of gravitational search algorithm based on opposition-based learning (OBGSA) is introduced and applied for optimum design of reinforced concrete retaining walls. The new algorithm employs the opposition-based learning concept to generate initial population and updating agents' position during the optimization process. This algorithm is applied to minimize three objective functions include weight, cost and $CO_2$ emissions of retaining structure subjected to geotechnical and structural requirements. The optimization problem involves five geometric variables and three variables for reinforcement setups. The performance comparison of the new OBGSA and classical GSA algorithms on a suite of five well-known benchmark functions illustrate a faster convergence speed and better search ability of OBGSA for numerical optimization. In addition, the reliability and efficiency of the proposed algorithm for optimization of retaining structures are investigated by considering two design examples of retaining walls. The numerical experiments demonstrate that the new algorithm has high viability, accuracy and stability and significantly outperforms the original algorithm and some other methods in the literature.
The design optimization of a cold-formed steel portal frame building is considered in this paper. The proposed genetic algorithm (GA) optimizer considers both topology (i.e., frame spacing and pitch) and cross-sectional sizes of the main structural members as the decision variables. Previous GAs in the literature were characterized by poor convergence, including slow progress, that usually results in excessive computation times and/or frequent failure to achieve an optimal or near-optimal solution. This is the main issue addressed in this paper. In an effort to improve the performance of the conventional GA, a niching strategy is presented that is shown to be an effective means of enhancing the dissimilarity of the solutions in each generation of the GA. Thus, population diversity is maintained and premature convergence is reduced significantly. Through benchmark examples, it is shown that the efficient GA proposed generates optimal solutions more consistently. A parametric study was carried out, and the results included. They show significant variation in the optimal topology in terms of pitch and frame spacing for a range of typical column heights. They also show that the optimized design achieved large savings based on the cost of the main structural elements; the inclusion of knee braces at the eaves yield further savings in cost, that are significant.
Park, Il-Ju;Jung, Sung-Nam;Kim, Do-Hyung;Yun, Chul-Yong
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제10권2호
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pp.77-85
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2009
A two-dimensional cross-section analysis program based on the finite element method has been developed for composite blades with arbitrary cross-section profiles and material distributions. The modulus weighted approach is used to take into account the non-homogeneous material characteristics of advanced blades. The CLPT (Classical Lamination Plate Theory) is applied to obtain the effective moduli of the composite laminate. The location of shear center for any given cross-sections are determined according to the Trefftz' definition while the torsion constants are obtained using the St. Venant torsion theory. A series of benchmark examples for beams with various cross-sections are illustrated to show the accuracy of the developed cross-section analysis program. The cross section cases include thin-walled C-channel, I-beam, single-cell box, NACA0012 airfoil, and KARI small-scale blades. Overall, a reasonable correlation is obtained in comparison with experiments or finite element analysis results.
유전자 알고리즘은 적자 생존과 자연친화의 유전이론을 기초로 하여 이루어진 탐색기법이다. 유전자 알고리즘은 미분 정보 등과 같은 부가적인 정보없이 수렴함으로 전역적 최적값을 탐색하는 강인한 탐색기법으로 알려져 있다. 유전자 알고리즘은 연속형의 설계변수를 가지는 문제에서 세대가 계속 진행되어도 목적함수의 개선이 없이 조기에 수렴하는 경우가 있다. 또한 전역적 최적값 근처에서 수렴하지 못하고 목적함수값이 진동하여 수렴속도가 떨어지는 단점이 있다. 본 연구에서는 위와 같은 유전자 알고리즘의 단점을 보완하고자 재시동 조건과 엘리트 보존방법을 제안하였다. 수정된 유전자 알고리즘의 유용성을 검증하기 위해 3부재 트러스와 평면응력 외팔보에 적용하여 수렴 속도의 향상을 확인하였다.
본 논문에서는 시스템 수준에서의 전력 최적화를 위한 한가지 방법으로 부분 버스 반전 부호화를 제안한다. 제안하는 방법에서는 버스 부호화가 버스선의 일부분에만 행해지는데, 이것은 버스선 전체를 부호화 함으로써 필요 없는 버스반전이 생기는 것을 피하기 위해서이다. 부분 버스 반전화를 위해서는 어떠한 버스선들을 선택하여 부호화하는가가 중요한데, 본 논문에서는 이러한 선택을 위한 알고리즘을 제안한다. 벤치마크 예제를 통한 모의 실험에서 부분 버스 반전 부호화 방법을 사용해 버스의 천이수를 평균 62.6% 줄일 수 있다는 것을 보였다. 또한 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 시뮬레이티드 어닐링 방법과 비교하였다.
In this study, a complete analysis of soil-structure interaction problems is presented which includes a modelling of the near surrounding of the building (near-field) and a special description of the wave propagation process in larger distances (far-field). In order to reduce the computational effort which can be very high for time domain analysis of wave propagation problems, a special approach based on similarity transformation of the infinite domain on the near-field/far-field interface is applied for the wave radiation of the far-field. The near-field is discretised with standard Finite Elements, which also allows to introduce non-linear material behaviour. In this paper, a new approach to calculate the involved convolution integrals is presented. This approximation in time leads to a dramatically reduced computational effort for long simulation times, while the accuracy of the method is not affected. Finally, some benchmark examples are presented, which are compared to a coupled Finite Element/Boundary Element approach. The results are in excellent agreement with those of the coupled Finite Element/Boundary Element procedure, while the accuracy is not reduced. Furthermore, the presented approach is easy to incorporate in any Finite Element code, so the practical relevance is high.
This study presents a particle swarm optimization algorithm integrated with weighted particle concept and improved fly-back technique. The rationale behind this integration is to utilize the affirmative properties of these new terms to improve the search capability of the standard particle swarm optimizer. Improved fly-back technique introduced in this study can be a proper alternative for widely used penalty functions to handle existing constraints. This technique emphasizes the role of the weighted particle on escaping from trapping into local optimum(s) by utilizing a recursive procedure. On the other hand, it guaranties the feasibility of the final solution by rejecting infeasible solutions throughout the optimization process. Additionally, in contrast with penalty method, the improved fly-back technique does not contain any adjustable terms, thus it does not inflict any extra ad hoc parameters to the main optimizer algorithm. The improved fly-back approach, as independent unit, can easily be integrated with other optimizers to handle the constraints. Consequently, to evaluate the performance of the proposed method on solving the truss weight minimization problems with discrete variables, several benchmark examples taken from the technical literature are examined using the presented method. The results obtained are comparatively reported through proper graphs and tables. Based on the results acquired in this study, it can be stated that the proposed method (integrated particle swarm optimizer, iPSO) is competitive with other metaheuristic algorithms in solving this class of truss optimization problems.
This paper deals with an application of adaptive blind source separation (BSS) method, equivariant adaptive separation via independence (EASI), and Teager Energy Operator (TEO) for online identification of structural modal parameters. The aim of adaptive BSS methods is recovering a set of independent sources from their unknown linear mixtures in each step when a new sample is received. In the proposed approach, firstly, the EASI method is used to decompose structural responses into independent sources at each instance. Secondly, the TEO based demodulation method with discrete energy separation algorithm (DESA-1) is applied to each independent source, and the instantaneous frequencies and damping ratios are extracted. The DESA-1 method can provide the fast time response and has high resolution so it is suitable for online problems. This paper also compares the performance of DESA-1 algorithm with Hilbert transform (HT) method. Compared to HT method, the DESA-1 method requires smaller amounts of samples to estimate and has a smaller computational complexity and faster adaption due to instantaneous characteristic. Furthermore, due to high resolution of the DESA-1 algorithm, it is very sensitive to noise and outliers. The effectiveness of the proposed approach has been validated using synthetic examples and a benchmark structure.
본 논문은 시간 제약 조건하에서의 최적 선택 공급 전압을 위한 전력 감소 스케줄링 알고리듬을 제안한다. 전력감소 스케줄링에서는 전력소비를 줄이기 위해 가변 전압 레벨을 이용해 최적 공급 전압을 선택 휴리스틱 방법으로 연산을 수행하여 제어 스텝을 결정한다. 그리고 최적 선택 공급 전압 바인딩에서는 그래프 컬러링 기법을 이용해 레지스터 상의 전력 소비의 주원인인 스위칭 활동을 최소화한다. 상위 수준 벤치마크 예제를 이용한 실험으로부터 우리는 최적 선택 공급 전압을 이용한 제안한 알고리듬이 획일화된 단일 전압을 이용한 알고리듬보다 전력 소비를 줄이는데 효율적임을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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