International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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v.9
no.4
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pp.373-381
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2017
A Collaborative Optimization (CO) methodology for ring-stiffened composite material pressure hull of underwater vehicle is proposed. Structural stability and material strength are both examined. Lamination parameters of laminated plates are introduced to improve the optimization efficiency. Approximation models are established based on the Ellipsoidal Basis Function (EBF) neural network to replace the finite element analysis in layout optimizers. On the basis of a two-level optimization, the simultaneous structure material collaborative optimization for the pressure vessel is implemented. The optimal configuration of metal liner and frames and composite material is obtained with the comprehensive consideration of structure and material performances. The weight of the composite pressure hull decreases by 30.3% after optimization and the validation is carried out. Collaborative optimization based on the lamination parameters can optimize the composite pressure hull effectively, as well as provide a solution for low efficiency and non-convergence of direct optimization with design variables.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2001.10a
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pp.201-210
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2001
In this study, large-scale distributed design approach for a life cycle cost (LCC) optimization of steel box girder bridges was implemented. A collaborative optimization approach is one of the multidisciplinary design optimization approaches and it has been proven to be best suited for distributed design environment. The problem of optimum LCC design of steel box girder bridges is formulated as that of minimization of the expected total LCC that consists of initial cost maintenance cost expected retrofit costs for strength, deflection and crack. To discuss the possibility of the application for the collaborative optimization of steel box girder bridges, the results of this algorithm are compared with those of single level algorithm. From the numerical investigations, the collaborative optimization approach proposed in this study may be expected to be new concepts and design methodologies associated with the LCC approach.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.5
no.3
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pp.263-275
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2000
Multidisciplinary design optimization(MDO) can yield optimal design considering all the disciplinary requirements concurrently. A method to implement the collaborative optimization(CO) approach, one of the MDO methodologies, is developed using a pre-compiler “EzpreCompiler”, a design optimization library “EzOptimizer”, and a common object request broker architecture(CORBA) in distributed computing environment. The CO approach is applied to a mathematical example to show its applicability and equivalence to standard optimization(SO) formulation. In a realistic engineering problem such as optimal design of a two-member hub frame, optimal design of a speed reducer and initial design of a bulk carrier, the CO yields better results than the SO. Furthermore, the CO allows the distributed processing using the CORBA, which leads to reduction of overall computation time.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.43
no.6
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pp.568-583
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2015
In this paper, the conceptual design procedure and results of Earth observation satellite through Multidisciplinary Design Optimization (MDO) are described. The conceptual design equations for major parameters are developed based on the established database of Earth observation satellite so far. The MDO conceptual design tool for Earth observation satellite was developed by applying the Collaborative Optimization (CO) architecture amongst several MDO architecture techniques available today. The objective for this research was set to minimize the total mass of satellite as well as satisfy all design constraints by utilizing the Sequential Quadratic Programming (SQP) algorithm. Eventually the effectiveness of MDO conceptual design tool was verified through proposing a comparison between the conceptual design results with MDO applied and the design specification of ASNARO-1 & IKONOS-2 Earth observation satellite.
Ship design process requires lots of complicated analyses for determining a large number of design variables. Due to its complexity, the process is divided into several tractable designs or analysis problems. The interdependent relationship requires repetitive works. This paper employs collaborative optimization (CO), one of the multidisciplinary design optimization (MDO) techniques, for treating such complex relationship. CO guarantees disciplinary autonomy while maintaining interdisciplinary compatibility due to its bi-level optimization structure. However, the considerably increased computational time and the slow convergence have been reported as its drawbacks. This paper proposes the use of an approximation model in place of the disciplinary optimization in the system-level optimization. Neural network classification is employed as a classifier to determine whether a design point is feasible or not. Kriging is also combined with the classification to make up for the weakness that the classification cannot estimate the degree of infeasibility. For the purpose of enhancing the accuracy of a predicted optimum and reducing the required number of disciplinary optimizations, an approximation management framework is also employed in the system-level optimization.
Wei Xu;Jian Li;Jing Zhao;Ding She;Zhihong Liu;Heng Xie;Lei Shi
Nuclear Engineering and Technology
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v.55
no.8
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pp.2723-2733
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2023
Transuranic nuclides (such as 238Pu, 252Cf, 249Bk, etc.) have a wide range of application in industry, medicine, agriculture, and other fields. However, due to the complex conversion chain and remarkable fission losses in the process of transuranic nuclides production, the generation amounts are extremely low. High flux reactor with high neutron flux and flexible irradiation channels, is regarded as the promising candidate for producing transuranic nuclides. It is of great significance to increase the conversion ratio of transuranic nuclides, resulting in higher efficiency and better economy. In this paper, we perform an optimization design evaluation of producing transuranic nuclides in high flux reactor, which includes optimization design of irradiation target and influence study of reactor core loading. It is demonstrated that the production rate increases with appropriately determined target material and target structure. The target loading scheme in the irradiation channel also has a significant influence on the production of transuranic nuclides.
Collaborative optimization (CO) is a multi-level decomposed methodology for a large-scale multidisciplinary design optimization (MDO). CO is known to have computational and organizational advantages. Its decomposed architecture removes a necessity of direct communication among disciplines, guaranteeing their autonomy. However, CO has several problems at convergence characteristics and computation time. In this study, such features are discussed and some suggestions are made to improve the performance of CO. Only for the system level optimization, genetic algorithm is used and gradient-based method is used for subspace optimizers. Moreover, response surface models are replaced as analyses in subspaces. In this manner, CO is applied to aero-structural design problems of the aircraft wing and its results are compared with the multidisciplinary feasible (MDF) method and the original CO. Through these results, it is verified that the suggested approach improves convergence characteristics and offers a proper solution.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.18
no.1
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pp.173-183
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2018
It is a very difficult task to establish a collaborative procedure in a new business that requires multilateral collaboration or to revise the regulation by analyzing and proving objectively the problems in the collaborative process conducted already by multilateral collaboration. In this paper, we proposed an optimization model for collaborative process to establish the operation procedure between collaborative parties using PERT/CPM network diagram which allows us to calculate the processing time. In order to verify the effectiveness and usefulness of our model for the collaboration process optimization developed in this study, we applied the developed collaborative procedure to student selection of the work-and-study-in-parallel course associated with a degree executed by Ministry of Employment and Labor. This study can be useful not only for newly establishing or reconfiguring collaborative procedures but also for standardizing the business procedures for building information systems between collaborative organizations.
Purpose - Drone delivery is expected to revolutionize the supply chain industry. This paper aims to introduce a collaborative parcel delivery problem by truck and drone (hereinafter called "TDRP") and propose a novel heuristic method to solve the problem. Research design, data, and methodology - To show the effectiveness of collaborative delivery by truck and drone, we generate a toy problem composed of 9 customers and the speed of drone is assumed to be two times faster than truck. We compared the delivery completion times by 'truck only' case and 'truck and drone' case by solving the optimization problem respectively. Results - We provide literature reviews for truck and drone routing problem for collaborative delivery and propose a novel and original heuristic method to solve the problem with numerical example. By numerical example, collaborative delivery is expected to reduce delivery completion time by 12~33% than 'truck only' case. Conclusions - In this paper, we introduce the TDRP in order for collaborative delivery to be effective and propose a novel and original heuristic method to solve the problem. The results of research will be help to develop effective heuristic solution and optimize the parcel delivery by using drone.
Park, Hyung-Wook;Kim, Sung-Chan;Kim, Min-Soo;Choi, Dong-Hoon
Proceedings of the KSME Conference
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2000.11a
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pp.818-823
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2000
In practical design studies, most of designers solve multidisciplinary problems with complex design structure. These multidisciplinary problems have hundreds of analysis and thousands of variables. The sequence of process to solve these problems affects the speed of total design cycle. Thus it is very important for designer to reorder original design processes to minimize total cost and time. This is accomplished by decomposing large multidisciplinary problem into several multidisciplinary analysis subsystem (MDASS) and processing it in parallel. This paper proposes new strategy for parallel decomposition of multidisciplinary problem to raise design efficiency by using genetic algorithm and shows the relationship between decomposition and multidisciplinary design optimization (MDO) methodology.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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