The coil design of induction heating systems and their optimization are of paramount importance for semi-solid processing(SSP) The authors of this paper present the coil design and optimization of a 60 Hz induction heating system for ALTHIX 86S (Al-6%_Si-3%Cu-0.3%Mg) alloy. An objective function on the basis of the optimization process for the coil design is proposed by introducing an optimization technique. Finally the results of the optimal coil design are also applied to the induction heating process to obtain a fine globular microstructure. The proposed new objective function based on the computational techniques would contribute to obtaining the thixoformed components with good mechanical properties and reducing lead time.
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.
The paper describes the study of concurrent subspace optimization(CSSO) for coupled multidisciplinary design optimization (MDO) techniques in mechanical systems. This method is a solution to large scale coupled multidisciplinary system, wherein the original problem is decomposed into a set of smaller, more tractable subproblems. Key elements in CSSO are consisted of global sensitivity equation(GSE), subspace optimization (SSO), optimum sensitivity analysis(OSA), and coordination optimization problem(COP) so as to inquiry valanced design solutions finally, Automatic differentiation has an ability to provide a robust sensitivity solution, and have shown the numerical numerical effectiveness over finite difference schemes wherein the perturbed step size in design variable is required. The present paper will develop the automatic differentiation based concurrent subspace optimization(AD-CSSO) in MDO. An automatic differentiation tool in FORTRAN(ADIFOR) will be employed to evaluate sensitivities. The use of exact function derivatives in GSE, OSA and COP makes Possible to enhance the numerical accuracy during the iterative design process. The paper discusses how much influence on final optimal design compared with traditional all-in-one approach, finite difference based CSSO and AD-CSSO applying coupled design variables.
In this research, a newly developed nature-inspired optimization method, the Lion Pride Optimization algorithm (LPOA), is utilized for optimal design of composite steel box girder bridges. A composite box girder bridge is one of the common types of bridges used for medium spans due to their economic, aesthetic, and structural benefits. The aim of the present optimization procedure is to provide a feasible set of design variables in order to minimize the weight of the steel trapezoidal box girders. The solution space is delimited by different types of design constraints specified by the American Association of State Highway and Transportation Officials. Additionally, the optimal solution obtained by LPOA is compared to the results of other well-established meta-heuristic algorithms, namely Gray Wolf Optimization (GWO), Ant Lion Optimizer (ALO) and the results of former researches. By this comparison the capability of the LPOA in optimal design of composite steel box girder bridges is demonstrated.
This paper introduces the structural design optimization of a high speed machining center using multi-step optimization combined with G.A.(Genetic Algorithm) and Weighted Method. In this case, the design problem is to find out the best design variables which minimize the static compliance, the dynamic compliance, and the weight of the machine structure simultaneously. Dimensional thicknesses of the thirteen structural members of the machine structure are adopted as design variables. The first step is the cross-section configuration optimization, in which the area moment of inertia of the cross-section for each structural member is maximized while its area is kept constant The second step is a static design optimization, In which the static compliance and the weight of the machine structure are minimized under some dimensional and safety constraints. The third step IS a dynamic design optimization, where the dynamic compliance and the structure weight are minimized under the same constraints. After optunization, static and dynamic compliances were reduced to 62.3% and 95.7% Eorn the initial design, while the weight of the moving bodies are also in the feaslble range.
In this paper, it is intended to introduce a method to solve multi-objective optimization problems and to evaluate its performance. In order to verify the performance of this method it is applied for a vertical roller mill for Portland cement. A design process is defined with the compromise decision support problem concept and a design process consists of two steps: the design of experiments and mathematical programming. In this process, a designer decides an object that the objective function is going to pursuit and a non-linear optimization is performed composing objective constraints with practical constraints. In this method, response surfaces are used to model objectives (stress, deflection and weight) and the optimization is performed for each of the objectives while handling the remaining ones as constraints. The response surfaces are constructed using orthogonal polynomials, and orthogonal array as design of experiment, with analysis of variance for variable selection. In addition, it establishes the relative influence of the design variables in the objectives variability. The constrained optimization problems are solved using sequential quadratic programming. From the results, it is found that the method in this paper is a very effective and powerful for the multi-objective optimization of various practical design problems. It provides, moreover, a reference of design to judge the amount of excess or shortage from the final object.
The paper deals with comparative study of various surrogate models based approximate optimization in the structural design of the passive type deck support frame under design load conditions. The passive type deck support frame was devised to facilitate both transportation and installation of 20,000 ton class topside. Structural analysis was performed using the finite element method to evaluate the strength performance of the passive type deck support frame in its initial design stage. In the structural analysis, the strength performances were evaluated for various design load conditions. The optimum design problem based on surrogate model was formulated such that thickness sizing variables of main structure members were determined by minimizing the weight of the passive type deck support frame subject to the strength performance constraints. The surrogate models used in the approximate optimization were response surface method, Kriging model, and Chebyshev orthogonal polynomials. In the context of numerical performances, the solution results from approximate optimization were compared to actual non-approximate optimization. The response surface method among the surrogate models used in the approximate optimization showed the most appropriate optimum design results for the structure design of the passive type deck support frame.
In the deterministic optimization of a structural system, objective function, design constraints and design variables, are treated in a nonstatistical fashion. However, such deterministic engineering optimization tends to promote the structural system with lest reliability redundancy than obtained with conventional design procedures using the factor of safety. Consequently, deterministic optimized structures will usually have higher failure probabilities than unoptimized structures. Therefore, a balance must be developed between the satisfactions of the design requirements and the objectives of reducing manufacturing cost. This paper proposes the reliability-based design optimization (RBDO) technique, which enables the optimum design that considers confidence level for the vibration characteristics of structural system. Response surface method (RSM) is utilized to approximate the performance functions describing the system characteristics in the RBDO procedure. The proposed optimization technique is applied to the pillar section design considering natural frequencies of a vehicle structure.
본 논문에서는 중력하중 및 풍하중, 지진하중을 받는 지상 8층, 지하 3층의 RC(Reinforced Concrete) 빌딩 시공에 필요한 부재의 재료비를 줄이기 위해 중량을 감소시키는 구조 최적설계를 수행한다. 이를 위해 설계요구사항을 바탕으로 부재의 부피를 최소화하는 설계변수값을 찾기 위한 설계문제를 정식화한다. 최적설계 수행을 위해 상용 PIDO(Process Integration and Design Optimization) 툴인 PIAnO(Process Integration, Automation and Optimization)에서 제공하는 다양한 설계기법들을 이용한다. 먼저 실험계획법(Design of Experiments; DOE)을 이용하여 실험계획을 세우고, 실험점에 따라 건축분야 범용 구조해석 프로그램인 MIDAS Gen을 사용하여 구조해석을 수행한다. 그리고 해석결과를 바탕으로 각 응답에 대한 근사모델을 생성한 후 근사모델의 예측성능을 평가한다. 예측성능이 검증된 근사모델과 최적화기법을 이용하여 최적설계를 수행하고, 설계조건을 만족하면서 부재의 부피를 최소화하는 최적 설계변수값을 도출함으로서 본 논문에서 제안된 설계방법의 유효성을 보이고자 한다.
최근, 광학기계시스템에 새로운 구조 모델은 저비용, 고성능 및 품질의 개념설계에서 출발해야 할 필요성이 있다. 이런 관점에서, 기계적 구조의 개념설계와 연관된 구조적-위상적 형상은 구조적 강성과 감량과 같은 시스템 성능에 큰 영향을 끼친다. 본 연구에서는, 최적설계방법이 대구경 구조물의 설계단계에 제시되었다. 먼저, 위상 최적화법을 이용하여 구조물의 최적 배열과 보강방안을 얻었고, 사이즈 최적화와 다분야 최적기법을 사용한 세부 설계를 수행하였다. 그 일례로, 이 방법들을 대구경 구조물 설계에 적용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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