A design framework to employ the multidisciplinary design optimization technologies on a computer system has been developed and is named as the Extensible Multidisciplinary Design Integration and Optimization System (EMDIOS). The framework can not only effectively solve complex system design problems but also conveniently handle MDO problems. Since the EMDIOS exploits both state-of-the-art of computing capabilities and sophisticated optimization techniques, it can overcome many scalability and complexity problems. It can make users who are not even familiar with the optimization technology use EMDIOS easily to solve their design problems. The client of EMDIOS provides a front end for engineers to communicate the EMDIOS engine and the server controls and manages various resources luck as scheduler, analysis codes, and user interfaces. EMDIOS client supports data monitoring, design problem definition, request for analyses and other user tasks. Three main components of the EMDIOS are the Engineering Design Object Model which is a basic idea to construct EMDIOS, EMDIOS Language (EMDIO-L) which is a script language representing design problems, and visual modeling tools which can help engineers define design problems using graphical user interface. Several example problems are solved and EMDIOS has shown various capabilities such as ease of use, process integration, and optimization monitoring.
Environmental designers face a wide range of problems to be solved in their day-to-day works. The scale and number of problems and so enormous that designers should be a way out to meet these complex situation. Lately, environmental design process based on systems a.pproach is chosen for design methodology. It is a very complicated procedure with many alternatives. It is a evolutionary process that establishes the solution of a series of problems. This study attempt to tell the designer how to find design solution to problems and how to organize form as solution problems. The model of this design process is largely composed of three phases; Phase I : Problem definition and existing system analysis. Phase II : design goals and objectives, design criteria Phase III : creative process of design form.
Recently engineering systems problems become quite large and complicated. For those problems, design requirements are fairly complex. It is not easy to design such systems by considering only one discipline. Therefore, we need a design methodology that can consider various disciplines. Multidisciplinary Design Optimization (MDO) is an emerging optimization method to include multiple disciplines. So far, about seven MDO methodologies have been proposed for MDO. They are Multidisciplinary Feasible (MDF), Individual Feasible (IDF), All-at-Once (AAO), Concurrent Subspace Optimization (CSSO), Collaborative Optimization (CO), Bi-Level Integrated System Synthesis (BLISS) and Multidisciplinary Optimization Based on Independent Subspaces (MDOIS). In this research, the performances of the methods are evaluated and compared. Practical engineering problems may not be appropriate for fairness. Therefore, mathematical problems are developed for the comparison. Conditions for fair comparison are defined and the mathematical problems are defined based on the conditions. All the methods are coded and the performances of the methods are compared qualitatively as well as quantitatively.
Both combinatorial and parametric optimization are used in computer-aided design(CAD). The most commonly occuring parametric optimization problems in engineering design such as design of control systems, design of electric circuits are usually expressed either as differentiable or as nondifferentiable semi-infinite programming(SIP) problems. In this paper we express algorithms for a class of computer-aided design problems arising in control systems.
In practical designs, most of the multidisciplinary problems have a large-size and complicate design system. Since multidisciplinary problems have hundreds of analyses and thousands of variables, the grouping of analyses and the order of the analyses in the group affect the speed of the total design cycle. Therefore, it is very important to reorder and regroup the original design processes in order to minimize the total computational cost by decomposing large multidisciplinary problems into several multidisciplinary analysis subsystems (MDASS) and by processing them in parallel. In this study, a new decomposition method is proposed for parallel processing of multidisciplinary design optimization, such as collaborative optimization (CO) and individual discipline feasible (IDF) method. Numerical results for two example problems are presented to show the feasibility of the proposed method.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제13권3호
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pp.163-168
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2021
Unlike in the past, profit-making companies use design thinking to solve their customers' essential needs rather than just solving problems in a conventional way. Design syncing is a creative strategy to solve problems by using designers' senses and methods in the process of design. Design thinking is a new way of thinking for designers to design their own ways and solve problems. In other words, design thinking can solve complex problems in a new and creative way. In order to realize the necessary functions, an aggregation of relevant elements in accordance with the new law can create an innovative design. Additionally, if a convergence system is applied that is organized and regularly functional to accomplish the functions of different kinds, design-thinking outcomes can make the necessary functions more specific. Through our research, we would like to explore the differential features of design and discuss the direction of design for consumer needs through a case analysis of design thinking with creative convergence system. We would like to propose competitive design product development and creative design thinking through case analysis such as products and systems with design thinking applied. We hope that this research will help businesses and individuals who make design thinking a problem.
한국지반공학회 1990년도 PROCEEDINGS OF THE FIRST KOREA-JAPAN JOINT GEOTECHNICAL SEMINAR ON EXCAVATION and TUNNELING IN URBAN AREAS
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pp.87-96
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1990
Even though the number of construction cases of temporary retaining structures in urban area are increasing, there still are many problems to be solved in design and construction of temporary retaining structures. In this paper the current design methods are reviewed and their problems are analyzed. Some critical mistakes made by site technicians and engineers are also discussed.
In this paper, a continuum-based design sensitivity analysis (DSA) method is developed for the weakly coupled thermo-elasticity problems. The temperature and displacement fields are described in a common domain. Boundary value problems such as an equilibrium equation and a heat conduction equation in steady state are considered. The direct differentiation method of continuum-based DSA is employed to enhance the efficiency and accuracy of sensitivity computation. We derive design sensitivity expressions with respect to thermal conductivity in heat conduction problem and Young's modulus in equilibrium equation. The sensitivities are evaluated using the finite element method. The obtained analytical sensitivities are compared with the finite differencing to yield very accurate results. Extensive developments of this method are useful and applicable for the optimal design problems incorporating welding and thermal deformation problems.
This study presents a hunting search based optimum design algorithm for engineering optimization problems. Hunting search algorithm is an optimum design method inspired by group hunting of animals such as wolves, lions, and dolphins. Each of these hunters employs hunting in a different way. However, they are common in that all of them search for a prey in a group. Hunters encircle the prey and the ring of siege is tightened gradually until it is caught. Hunting search algorithm is employed for the automation of optimum design process, during which the design variables are selected for the minimum objective function value controlled by the design restrictions. Three different examples, namely welded beam, cellular beam and moment resisting steel frame are selected as numerical design problems and solved for the optimum solution. Each example differs in the following ways: Unlike welded beam design problem having continuous design variables, steel frame and cellular beam design problems include discrete design variables. Moreover, while the cellular beam is designed under the provisions of BS 5960, LRFD-AISC (Load and Resistant Factor Design-American Institute of Steel Construction) is considered for the formulation of moment resisting steel frame. Levy Flights is adapted to the simple hunting search algorithm for better search. For comparison, same design examples are also solved by using some other well-known search methods in the literature. Results reveal that hunting search shows good performance in finding optimum solutions for each design problem.
본 연구에서는 PBL을 효율적으로 운영하기 위한 핵심인 문제개발의 절차를 구체화하고, 창의공학설계 교과목 교육 내용을 토대로 PBL 학습에 필요한 문제를 개발하는 것을 목적으로 하였다. 좋은 문제를 개발하기 위한 PBL 문제 개발 절차는 교육 내용 선택하기, 학습자 특성 파악하기, 문제 발견하기, 역할과 상황 설정하기, 문제 작성하기로 요약 할 수 있다. 위의 문제 개발 절차에 따라서 창의공학설계 교과목에서 다루고 있는 내용들을 토대로 PBL이 적합한 4개의 통합 문제를 개발하였다. 현재의 산업 현장에서 요구되는 인재를 육성하기 위해서는 일제학습이 아닌 PBL을 통해서만이 가능하기 때문에 본 연구는 창의공학 설계 수업을 위한 PBL 문제개발 과정에 초점을 두었다. 이러한 PBL이 실효성을 거두기 위해서는 실제 많은 강의 현장에 적용해 보는 연구가 뒷받침되어야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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