To control the stochastic vibration of a vibration-sensitive instrument supported on a beam, the beam is designed as a sandwich structure with magneto-rheological visco-elastomer (MRVE) core. The MRVE has dynamic properties such as stiffness and damping adjustable by applied magnetic fields. To achieve better vibration control effectiveness, the optimal bounded parametric control for the MRVE sandwich beam with supported mass under stochastic and deterministic support motion excitations is proposed, and the stochastic and shock vibration suppression capability of the optimally controlled beam with multi-mode coupling is studied. The dynamic behavior of MRVE core is described by the visco-elastic Kelvin-Voigt model with a controllable parameter dependent on applied magnetic fields, and the parameter is considered as an active bounded control. The partial differential equations for horizontal and vertical coupling motions of the sandwich beam are obtained and converted into the multi-mode coupling vibration equations with the bounded nonlinear parametric control according to the Galerkin method. The vibration equations and corresponding performance index construct the optimal bounded parametric control problem. Then the dynamical programming equation for the control problem is derived based on the dynamical programming principle. The optimal bounded parametric control law is obtained by solving the programming equation with the bounded control constraint. The controlled vibration responses of the MRVE sandwich beam under stochastic and shock excitations are obtained by substituting the optimal bounded control into the vibration equations and solving them. The further remarkable vibration suppression capability of the optimal bounded control compared with the passive control and the influence of the control parameters on the stochastic vibration suppression effectiveness are illustrated with numerical results. The proposed optimal bounded parametric control strategy is applicable to smart visco-elastic composite structures under deterministic and stochastic excitations for improving vibration control effectiveness.
This paper reports on the development of a minimum cost design model and its application for obtaining economic designs for reinforced High Strength Concrete (HSC) T-sections in bending under ultimate limit state conditions. Cost objective functions, behavior constraint including material nonlinearities of steel and HSC, conditions on strain compatibility in steel and concrete and geometric design variable constraints are derived and implemented within the Conjugate Gradient optimization algorithm. Particular attention is paid to problem formulation, solution behavior and economic considerations. A typical example problem is considered to illustrate the applicability of the minimum cost design model and solution methodology. Results are confronted to design solutions derived from conventional design office methods to evaluate the performance of the cost model and its sensitivity to a wide range of unit cost ratios of construction materials and various classes of HSC described in Eurocode2. It is shown, among others that optimal solutions achieved using the present approach can lead to substantial savings in the amount of construction materials to be used. In addition, the proposed approach is practically simple, reliable and computationally effective compared to standard design procedures used in current engineering practice.
In the existing literature, most of the purchasing models were developed only for retailers problem ignoring the constraint of storage capacity of retailers shop/showroom. In this paper, we have developed a deterministic model of wholesaler-retailers' problem of single product. The storage capacity of wholesaler's warehouse/showroom and retailers' showroom/shop are assumed to be finite. The items are transported from wholesaler's warehouse to retailers' Own Warehouse (OW) in a lot. The customer's demand is assumed to be displayed inventory level dependent. Demands are met from OW and that spaces of OW will immediately be filled by shifting the same amount from the Rented Warehouse (RW) till the RW is empty. The time duration between selling from OW and filling up its space by new ones from RW is negligible. According to relative size of the retailers' existing (own) warehouse capacity and the demand factors, different scenarios are identified. Our objectives are to optimize the cost functions of wholesaler and two retailers separately. To solve this problem, a real coded Genetic Algorithm (GA) with roulette wheel selection/reproduction, whole arithmetic crossover and non-uniform mutation is developed. Finally a numerical example is presented to illustrate the results for different scenarios. To compare the results of GA, Generalised Reduced Gradient Method has been used for the problem. Also, a sensitivity analysis has been performed to study the variations of the optimal average cost with respect to the different parameters.
본 논문에서는 에지를 강조하여 동적계획법을 적용한 스테레오 정합 알고리즘을 제안한다. 기존 알고리즘에서는 표면의 평활화 제약조건의 적용, 폐색 영역에서의 정합 화소 부재 등으로 인하여 대체로 불연속 지점에서의 무뎌짐 현상을 보이고 있다. 또한 밝기 변화가 없는 영역에서는 정합 정보 부족으로 인하여 정합 에러를 동반하게 된다. 본 논문에서는 좌${\cdot}$우 영상의 에지 부분은 에지 부분 사이에 정합이 이루어지고, 그 외의 영역에서는 그 외의 영역 사이에 정합이 이루어지게 유도함으로써 기존 알고리즘에서 야기되었던 문제점들을 보완하는 새로운 비용 함수를 정의하였다. 또한 영상에서 에지가 다량으로 발생할 가능성에 대비해 에지 정보사이의 정합은 비용 함수에 경로 거리와 비례하는 가중치를 추가하였다. 제안된 알고리즘을 평행 카메라 모델 뿐만아니라 수렴 카메라 모델로 획득한 다양한 형태의 영상에 적용한 결과, 기존의 알고리즘에 비해 폐색 영역에서의 처리와 정합 에러 측면에서 개선된 성능을 보였고, 특히 불연속 지점에서의 흐려짐 현상이 개선됨을 확인하였다.
With the development of modern science and technology, weapon systems such as tanks, submarines, combat planes, radar are also dramatically advanced. Among these weapon systems, the ballistic missile, one of the asymmetric forces, could be considered as a very economical means to attack the core facilities of the other country in order to achieve the strategic goals of the country during the war. Because of the current ballistic missile threat from the North Korea, establishing a missile defense (MD) system becomes one of the major national defense issues. This study focused on the optimization of air defense artillery units' deployment for effective ballistic missile defense. To optimize the deployment of the units, firstly this study examined the possibility of defense, according to the presence of orbital coordinates of ballistic missiles in the limited defense range of air defense artillery units. This constraint on the defense range is originated from the characteristics of anti-ballistic missiles (ABMs) such as PATRIOT. Secondly, this study proposed the optimized mathematical model considering the total covering problem of binary integer programming, as an optimal deployment of air defense artillery units for defending every core defense facility with the least number of such units. Finally, numerical experiments were conducted to show how the suggested approach works. Assuming the current state of the Korean peninsula, the study arbitrarily set ballistic missile bases of the North Korea and core defense facilities of the South Korea. Under these conditions, numerical experiments were executed by utilizing MATLAB R2010a of the MathWorks, Inc.
In this study, we developed an allocation optimization system for supply chain management in the shipbuilding and offshore construction industry. Supply chain operation is a way of operating manufacturing company responsible for the procurement of outfitting parts. The method about how to allocate the manufacturing volume to each partner company includes important decisions. According to the allocation method, the stability of the material supplied to the final installation process is guaranteed. We improved the allocation method that was previously decided by the person in charge. Based on the optimization engine, a system is developed that can automatically allocate the production volume. For optimization model configuration, factors affecting the volume allocation were analyzed and modeled as constraint factors. A target function is defined to minimize the difference in the load variance of each partner company. In order to use the same type of volume allocation engine for various outfitting products, the amount of work done by the partner company was standardized. We developed an engine that can allocate the same production load of each production partner. Using this engine, the operating system was developed and applied to the actual offshore project. It has been confirmed that the work load variance of suppliers can be maintained uniformly using the optimization engine rather than manual method. By this system, we stabilize the manufacturing process of partner suppliers.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권2호
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pp.579-603
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2018
In this paper we propose a QoS-enhanced intelligent stochastic optimal fair real-time packet scheduler, QUEST, for 4G LTE traffic in routers. The objective of this research is to maximize the system QoS subject to the constraint that the processor utilization is kept nearly at 100 percent. The QUEST has following unique advantages. First, it solves the challenging problem of starvation for low priority process - buffered streaming video and TCP based; second, it solves the major bottleneck of the scheduler Earliest Deadline First's failure at heavy loads. Finally, QUEST offers the benefit of arbitrarily pre-programming the process utilization ratio.Three classes of multimedia 4G LTE QCI traffic, conversational voice, live streaming video, buffered streaming video and TCP based applications have been considered. We analyse two most important QoS metrics, packet loss rate (PLR) and mean waiting time. All claims are supported by discrete event and Monte Carlo simulations. The simulation results show that the QUEST scheduler outperforms current state-of-the-art benchmark schedulers. The proposed scheduler offers 37 percent improvement in PLR and 23 percent improvement in mean waiting time over the best competing current scheduler Accuracy-aware EDF.
This paper presents the optimal scheduling of hourly consumption in a residential community (community, neighborhood, etc.) based on real-time electricity price. The residential community encompasses individual residential loads, communal (shared) loads, and local generation. Community-aggregated loads, which include residential and communal loads, are modeled as fixed, adjustable, shiftable, and storage loads. The objective of the optimal load scheduling problem is to minimize the community-aggregated electricity payment considering the convenience of individual residents and hourly community load characteristics. Limitations are included on the hourly utility load (defined as community-aggregated load minus the local generation) that is imported from the utility grid. Lagrangian relaxation (LR) is applied to decouple the utility constraint and provide tractable subproblems. The decomposed subproblems are formulated as mixed-integer programming (MIP) problems. The proposed model would be used by community master controllers to optimize the utility load schedule and minimize the community-aggregated electricity payment. Illustrative optimal load scheduling examples of a single resident as well as an aggregated community including 200 residents are presented to show the efficiency of the proposed method based on real-time electricity price.
This paper presents a reliability-based shape optimization (RBSO) using the growth-strain method. An actual design involves uncertain conditions such as material property, operational load, Poisson's ratio and dimensional variation. The purpose of the RBSO is to consider the variations of probabilistic constraint and performances caused by uncertainties. In this study, the growth-strain method was applied to shape optimization of reliability analysis. Even though many papers for reliability-based shape optimization in mathematical programming method and ESO (Evolutionary Structural Optimization) were published, the paper for the reliability-based shape optimization using the growth-strain method has not been applied yet. Growth-strain method is applied to performance measure approach (PMA), which has probabilistic constraints that are formulated in terms of the reliability index, is adopted to evaluate the probabilistic constraints in the change of average mises stress. Numerical examples are presented to compare the DO with the RBSO. The results of design example show that the RBSO model is more reliable than deterministic optimization. It was verified that the reliability-based shape optimization using growth-strain method are very effective for general structure. The purpose of this study is to improve structure's safety considering probabilistic variable.
The explosively growing attractiveness of the Web is commencing significant demands for a structuring analysis on various web objects. The larger the substantial number of web objects are available, the more difficult for the clients(i.e. common web users and web robots) and the servers(i.e. Web search engine) to retrieve what they really want. We have in mind focusing on the structure of web objects by introducing optimization models for more convenient and effective information retrieval. For this purpose, we represent web objects and hyperlinks as a directed graph from which the optimal structures are derived in terms of rooted directed spanning trees and Top-k trees. Computational experiments are executed for synthetic data as well as for real web sites' domains so that the Lagrangian Relaxation approaches have exploited the Top-k trees and Hop constraint resolutions. In the experiments, our methods outperformed the conventional approaches so that the complex web graph can successfully be converted into optimal-structured ones within a reasonable amount of computation time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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