With increasing competition, the engineering industry is in need of optimization of designs that would lead to minimum cost or weight. Recent developments in Genetic Algorithms (GAs) makes it possible to model and obtain optimal solutions in structural design that can be put to use in industry. The main objective of this paper is to illustrate typical applications of GAs to practical design of structural systems such as steel trusses, towers, bridges, reinforced concrete frames, bridge decks, shells and layout planning of buildings. Hence, instead of details of GA process, which can be found in the reported literature, attention is focussed on the description of the various applications and the practical aspects that are considered in Genetic Modeling. The paper highlights scope and future directions for wider applications of GA based methodologies for optimal design in practice.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.25
no.4
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pp.671-684
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2001
Several design problems of composite structures are studied via a global optimizer based on attraction regions. MSC/NASTRAN is adopted for static and eigenvalue analysis. The method of modified feasible direction in DOT is used for local optimization. Through the review of global optimization algorithms, the triangular patch algorithm is selected because the algorithm is known to be efficient, robust and powerful for general nonlinear optimization problems. For general applicability, various mechanical properties are considered as design objectives; strain energy, eigenvalue, weight, displacement, and buckling load. In all cases considered, the triangular patch algorithm results in a lot of optimum points and useful design patterns, that are not easy by local algorithms or conventional global algorithms can be determined.
In this paper, we propose an approach to design of optimized Cascade controller for Rotary Inverted Pendulum system using Hierarchical Fair Competition-based Genetic Algorithm(HFCGA). GAs may get trapped in a sub-optimal region of the search space thus becoming unable to find better quality solutions, especially for very large search space. The Parallel Genetic Algorithms(PGA) are developed with the aid of global search and retard premature convergence. HFCGA is a kind of multi-populations of PGA. In this paper, we design optimized Cascade controller by HFCGA for Rotary Inverted Pendulum system that is nonlinear and unstable. Cascade controller comprise two feedback loop, parameters of controller optimize using HFCGA. Then designed controller evaluate by apply to the real plant.
In this paper, we introduce the advanced Self-Organizing Fuzzy Polynomial Neural Network based on optimized FPN by evolutionary algorithm and discuss its comprehensive design methodology involving mechanisms of genetic optimization, especially genetic algorithms (GAs). The proposed model gives rise to a structurally and parametrically optimized network through an optimal parameters design available within Fuzzy Polynomial Neuron(FPN) by means of GA. Through the consecutive process of such structural and parametric optimization, an optimized and flexible the proposed model is generated in a dynamic fashion. The performance of the proposed model is quantified through experimentation that exploits standard data already used in fuzzy modeling. These results reveal superiority of the proposed networks over the existing fuzzy and neural models.
This paper is aiming to apply the Genetic Algorithms (GAs) to the interactive design. For that purpose, the scheme for utilizing the past design processes for the next interactive design process is proposed. In this scheme, the process consists of three phases: the searching phase, the tuning phase and the design phase. The first phase searches the optimal decision sequences for the past design instances by GAs. By the collected sequences, the second phase tunes the criteria of selecting decision sequences for the next design process. By this scheme, the implicit constraints satisfied in the past design can be applied to the next design. Finally, the computer simulations on the simple gear-train design were carried out to show the effectiveness of the scheme.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.15
no.10
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pp.1047-1055
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2009
Since nuclear and chemical materials could damage people and disturb battlefield missions in a wide region, nuclear/chemical reconnaissance systems utilizing multiple mobile robots are highly desirable for rapid and safe reconnaissance. In this paper, we design a nuclear/chemical reconnaissance system including mobile robots. Also we propose time-efficient trajectory planning algorithms using grid coverage and contour finding methods for reconnaissance operation. For grid coverage, we performed in analysis on time consumption for various trajectory patterns generated by straight lines and arcs. We proposed BCF (Bounded Contour Finding) and BCFEP (Bounded Contour Finding with Ellipse Prediction) algorithms for contour finding. With these grid coverage and contour finding algorithms, we suggest trajectory planning algorithms for single, two or four mobile robots. Various simulations reveal that the proposed algorithms improve time-efficiency in nuclear/chemical reconnaissance missions in the given area. Also we conduct basic experiments using a commercial mobile robot and verify the time efficiency of the proposed contour finding algorithms.
In this paper we design the model following ${\mu}$-synthesis control system for optimal fuel-injection of diesel engine using genetic algorithms. To do this, we give gain and dynamics parameters to the weighting functions and apply genetic algorithms with reference model to the optimal determination of weighting functions that are given by D-K iteration method which can design ${\mu}$-synthesis controller in the state space. These weighting functions are optimized simultaneously in the search domain selected adequately. The effectiveness of this ${\mu}$-synthesis control system for fuel-injection is verified by computer simulation.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2004.04a
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pp.103-110
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2004
Recently, performance based seismic design (PBSD) methods in numerous forms have been suggested and widely studied as a new concept of seismic design. The PBDSs are far from being practical due to complexity of algorithms resided in the design philosophy In this paper, optimal seismic design method based on displacement coefficient method (DCM) described in FEMA 273 is developed. As an optimizer simple genetic algorithms are used for implementations. In the optimization problem formulated in this paper, strength design criteria, stiffness design criteria, and nonlinear response criteria specified in DCM are included in design constraints. The optimal performance based design(OPBD) method is applied to seismic design of a 9-story two-dimensional steel frame structures.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2005.04a
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pp.636-643
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2005
Recently, performance based seismic design (PBSD) methods have been suggested in numerous forms and widely studied as a new concept of seismic design. The PBDSs are far from being practical method due to complexity of algorithms resided in the design philosophy. In this paper, optimal seismic design method based on displacement coefficient method (DCM) described in FEMA 273 is developed. As an optimizer simple genetic algorithms are used for implementations. In the optimization problem formulated in this Paper, strength design criteria stiffness design criteria, and nonlinear response criteria specified in DCM are included in design constraints. The optimal performance based design(OPBD) method is applied to seismic design of a 3-story two-dimensional steel frame structures.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2017.10a
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pp.584-586
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2017
In this paper we provide a unified crypto core that integrates lightweight symmetric cryptography and authentication. The crypto core implements a unified 128 bit key architecture of PRESENT encryption algorithm and a new lightweight encryption algorithm. The crypto core also consist of an authentication unit which neglects the use of hashing algorithms. Four algorithms are used for authentication which come from the Hopper-Blum (HB) and Hopper-Blum-Munilla-Penado (HB-MP) family of lightweight authentication algorithms: HB, HB+, HB-MP and HB-MP+. A unified architecture of these algorithms is implemented in this paper. The unified cryptosystem is designed using Verilog HDL, simulated with Modelsim SE and synthesized with Xilinx Design Suite 14.3. The crypto core synthesized to 1130 slices at 189Mhz frequency on Spartan6 FPGA device.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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