This paper proposes a deformation method for solving practical nonlinear programming problems. Utilizing the nonlinear parametric programming technique with Quasi-Newton method [6,7], the method solves the problem by imbedding it into a suitable one-parameter family of problems. The approach discussed in this paper was originally developed with the aim of solving a system of structural optimization problems with frequently appears in various kind of engineering design. It is assumed that we have to solve more than one structural problem of the same type. It an optimal solution of one of these problems is available, then the optimal solutions of thel other problems can be easily obtained by using this known problem and its optimal solution as the initial problem of our parametric method. The method of nonlinear programming does not generally converge to the optimal solution from an arbitrary starting point if the initial estimate is not sufficiently close to the solution. On the other hand, the deformation method described in this paper is advantageous in that it is likely to obtain the optimal solution every if the initial point is not necessarily in a small neighborhood of the solution. the Jacobian matrix of the iteration formula has the special structural features [2, 3]. Sectioon 2 describes nonlinear parametric programming problem imbeded into a one-parameter family of problems. In Section 3 the iteration formulas for one-parameter are developed. Section 4 discusses parametric approach for Quasi-Newton method and gives algorithm for finding the optimal solution.
Optimal designs of a 3-point and a 4-point engine mount system are presented for reducing the idle shake of a Front Wheel Drive(FWD) vehicle. Design variables used in this study are the locations, the angles and the stiffness of an engine mount system. The goal of the optimization is minimizing the transmitted force without violating the constraints such as static weight sag, resonant frequency and side limits of design variables. The Augmented Lagrange Multiplier(ALM) Method is used for solving the nonlinear constrained optimization. The generalized Jacobi and the impedence method are employed for a free vibration analysis and a forced response analysis. The trend of analysis results well meet that of the experimental results. The optimization results reveal that the 4-point system transmits less torque than the 3-point system. It is also found from the design sensitivity analysis that the vibration characteristics of the 4-point system is less sensitive than those of the 3-point system.
Roy, Bijan K.;Chakraborty, Subrata;Mishra, Sudib K.
Earthquakes and Structures
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제10권6호
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pp.1451-1465
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2016
The effectiveness of base isolation (BI) systems for mitigation of seismic vibration of bridges have been extensively studied in the past. It is well established in those studies that the performance of BI system is largely dependent on the characteristics of isolator yield strength. For optimum design of such systems, normally a standard nonlinear optimization problem is formulated to minimize the maximum response of the structure, referred as Stochastic Structural Optimization (SSO). The SSO of BI system is usually performed with reference to a problem of unconstrained optimization without imposing any restriction on the maximum isolator displacement. In this regard it is important to note that the isolator displacement should not be arbitrarily large to fulfil the serviceability requirements and to avoid the possibility of pounding to the adjacent units. The present study is intended to incorporate the effect of excessive isolator displacement in optimizing BI system to control seismic vibration effect of bridges. In doing so, the necessary stochastic response of the isolated bridge needs to be optimized is obtained in the framework of statistical linearization of the related nonlinear random vibration problem. A simply supported bridge is taken up to elucidate the effect of constraint condition on optimum design and overall performance of the isolated bridge compared to that of obtained by the conventional unconstrained optimization approach.
The main objective of the present paper is to address a formal procedure for orthotropic steel plates design. The theme of the proposed approach is to recast the design procedure into a mathematical programming model. The objective function to be optimized is the total weight of the structure. The total weight is function of its layout parameters and structural element design variables. Mean while the proposed approach takes into consideration the strength and rigidity criteria in addition to other dimensional constraints. A nonlinear programming model is developed which consists of a nonlinear objective function and a set of implicit/explicit nonlinear constraints. A transformation method is adopted for minimization strategy, where the primal model constrained problem is transformed into a sequence of unconstrained minimization models. The search strategy is based on the well-known Fletcher/Powell algorithm. The finite element technique is adopted for discretization and analysis strategies. Mindlin theory is selected to simulate the finite element model and a selective reduced integration scheme is exploited to avoid a shear lock problem.
In this study, the shape of plate-fin type heat sink is numerically optimized to acquire the minimum pressure drop under the required temperature rise. To do this, a new sequential approximate optimization (SAO) is proposed and it is integrated with the computational fluid dynamics (CFD). In thermal/fluid systems for constrained nonlinear optimization problems, three fundamental difficulties such as high cost for function evaluations (i.e., pressure drop and thermal resistance), the absence of design sensitivity information, and the occurrence of numerical noise are confronted. To overcome these problems, the progressive quadratic response surface method (PQRSM), which is one of the sequential approximate optimization algorithms, is proposed and the heat sink is optimize by means of the PQRSM.
This paper presents the shape optimization to minimize the BEMF(Back Electro-Motive Force) harmonics of PM type synchronous generators. RSM(Response Surface Methodology) is well adapted to make analytical model for a complex problem considering a lot of interaction of design variables. In this paper, RSM is used to find the optimal solution. The 2D-Finite Element Method is used to obtain the observer data of the BEMF and SQP(Sequential Quadratic Problem method) is used to solve the constrained nonlinear optimization problem.
In this study the optimization of plate-fin type heat sink for the thermal stability is performed numerically. The optimum design variables are obtained when the temperature rise and the pressure drop are minimized simultaneously. The flow and thermal fields are predicted using the finite volume method and the optimization is carried out by using the sequential quadratic programming (SQP) method which is widely used in the constrained nonlinear optimization problem. The results show that when the temperature rise is less than 34.6 K, the optimal design variables are as follows; $B_{1}$ = 2.468 mm, $B_{2}$ = 1.365 mm, and t = 10.962 mm. The Pareto optimal solutions are also presented for the pressure drop and the temperature rise.
This paper addresses the problem of period and priority assignment in networked control systems (NCSs) using a fixed priority scheduler. The problem of assigning periods and priorities to tasks and messages is formulated as an optimization problem to allow for a systematic approach. The temporal characteristics of an NCS should be considered by defining an appropriate performance index (PI) which represents the temporal behavior of the NCS. In this study, the sum of the end-to-end response times required to process all I/Os with precedence relationships is defined as a PI. Constraints are derived from the task and message deadline requirements to guarantee schedulability. Genetic algorithms are used to solve this constrained optimization problem because the optimization formulation is discrete and nonlinear. By considering the effects of communication, an optimum set of periods and priorities can be holistically derived.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제2권4호
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pp.407-422
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2004
A new method for the design of predictive controllers for SISO systems is presented. The proposed technique allows uncertainties and constraints to be concluded in the design of the control law. The goal is to design, at each sample instant, a predictive feedback control law that minimizes a performance measure and guarantees of constraints are satisfied for a set of models that describes the system to be controlled. The predictive controller consists of a finite horizon parametric-optimization problem with an additional constraint over the manipulated variable behavior. This is an end-constraint based approach that ensures the exponential stability of the closed-loop system. The inclusion of this additional constraint, in the on-line optimization algorithm, enables robust stability properties to be demonstrated for the closed-loop system. This is the case even though constraints and disturbances are present. Finally, simulation results are presented using a nonlinear continuous stirred tank reactor model.
This paper presents an optimization procedure by using Response Surface Methodology(RSM) to determine design parameters for reducing cogging torque. RSM is achieved through using the experimental design method in combination with Finite Element Method and adapted to make analytical model for a complex problem considering a lot of interaction of these parameters. Sequential Quadratic Problem (SQP) method is used to solve the relsulting of constrained nonlinear optimization problem.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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