In this paper, a multi-step optimization using a G.A.(Genetic Algorithm) with variable penalty function is introduced to the structural design optimization of a high speed machining center. The design problem, in this case, is to find out the best cross-section shapes and dimensions of structural members which minimize the static compliance, the dynamic compliance, and the weight of the machine structure simultaneously. The first step is the cross-section shape optimization, in which only the section members are selected to survive whose cross-section area have above a critical value. 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 constraints and deflection limits. The third step is a dynamic design optimization, where the dynamic compliance and the structure weight are minimized under the same constraints as those of the second step. The proposed design optimization method was successful applied to the machining center structural design optimization. As a result, static and dynamic compliances were reduced to 16% and 53% respectively from the initial design, while the weight of the structure are also reduced slightly.
Concepts, methods and tools for interactive CAD-based concurrent engineering design optimization of mechanical/structural systems and components which are critical in terms of cost development time, functionality and quality, are presented. The emphasis is on implementation of methods and capabilities for the optimization of composite structural system, and the integration of design process and manufacturing process of composite structures into standard CAD-based concurrent engineering environment The optimization of composite fuselage structures are performed under concurrent engineering environment for the example.
Optimization methods are presented for design of shells and spatial structures. The effectiveness of using optimization techniques are demonstrated by the following examples: 1. Shape design of ribbed shells. 2. Shape design of membrane structures. 3. Optimization of single-layer spatial truss against buckling. 4. Application of heuristic methods to optimization of space frames. The readers may first see the numerical results to find that is possible by optimization. In the appendix, overview of structural optimization in architectural design is presented, and effectiveness of optimization is demonstrated by small examples. Each chapter is a part of a published paper, or translation from a Japanese article. So there might be some difficulties for understanding the details: inconsistency of the story, etc., which the author hope not to lead to major difficulties for understanding the concepts and results.
This study was conducted to find out the best optimum design method for the design of reinforced concrete agricultural aqueduct abutment and pier structures. The mixed-discrete optimization and continuous optimization method were applied to the design of reinforced concrete agricultural aqueduct abutment and pier and the results of these optimization methods were compared each other. It is proved that mixed-discrete optimization method is more reliable, efficient and reasonable than continuous optimization method for the optimum design of the reinforced concrete agricultural aqueduct abutment and pier.
Weight reduction for an automobile body is being sought for the fuel efficiency and the energy conservation. One way of the efforts is adopting Ultra Light Steel Auto Body (ULSAB) concept. The ULSAB concept can be used for the light weight of an automobile door with the tailor welded blank (TWB). A design process is defined for the TWB. The inner panel of door is designed by the TWB and optimization. The design starts from an existing component. At first, the hinge and inner reinforcements are removed. In the conceptual design stage, topology optimization is conducted to find the distribution of variable thicknesses. The number of parts and the welding lines are determined from the topology design. In the detailed design process, size optimization is carried out to find thickness while stiffness constraints are satisfied. The final parting lines are determined by shape optimization.
Current trend of design technologies shows engineers to objectify or automate the given decision-making process. The numerical optimization is an example of such technologies. However, in numerical optimization, the uncertainties are uncontrollable to efficiently objectify or automate the process. To better manage these uncertainties, Taguchi method, reliability-based optimization and robust optimization are being used. To obtain the target performance with the maximum robustness is the main functional requirement of a mechanical system. In this research, the robust design strategy is developed based on the DACE and the global optimization approaches. The DACE modeling, known as the one of Kriging interpolation, is introduced to obtain the surrogate approximation model of the system. The robustness is determined by the DACE model to reduce the real function calculations. The simulated annealing algorithm of global optimization methods is adopted to determine the global robust design of a surrogated model. The mathematical problems and the MEMS design problem are investigated to show the validity of the proposed method.
In this study, a multi-step optimization technique combined with a simple genetic algorithm is introduce to the structural design optimization of a high speed machining center. 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 and meet some design constraints simultaneously. Dimensional thicknesses of the thirteen structural members along the static force loop of the machine structure are adopted as design variables. The first optimization step is a static design optimization, in which the static compliance and the weight are minimized under some dimensional and safety constraints. The second step is a dynamic design optimization, where the dynamic compliance and the weight are minimized under the same constraints. After optimization, the weight of the moving body was reduced to 9.1% of the initial design respectively. Both static and dynamic compliances of the optimum design are also in the feasible range even thought they were slightly increased than before.
For effective response surface modeling during sequential approximate optimization (SAO), the normalized and the augmented D-optimality criteria are presented. The normalized D-optimality criterion uses the normalized Fisher information matrix by its diagonal terms in order to obtain a balance among the linear-order and higher-order terms. Then, it is augmented to directly include other experimental designs or the pre-sampled designs. This augmentation enables the trust region managed sequential approximate optimization to directly use the pre-sampled designs in the overlapped trust regions in constructing the new response surface models. In order to show the effectiveness of the normalized and the augmented D-optimality criteria, following two comparisons are performed. First, the information surface of the normalized D-optimal design is compared with those of the original D-optimal design. Second, a trust-region managed sequential approximate optimizer having three D-optimal designs is developed and three design problems are solved. These comparisons show that the normalized D-optimal design gives more rotatable designs than the original D-optimal design, and the augmented D-optimal design can reduce the number of analyses by 30% - 40% than the original D-optimal design.
This paper introduces the process for Multi-objective Optimization Framework (MOF) which mediates multiple conflicting design targets. Even though the extensive researches have shown the benefits of optimization in engineering and design disciplines, most optimizations have been limited to the performance-related targets or the single-objective optimization which seek optimum solution within one design parameter. In design practice, however, designers should consider the multiple parameters whose resultant purposes are conflicting. The MOF is a BIM-integrated and simulation-based parametric workflow capable of optimizing the configuration of building components by using performance and non-performance driven measure to satisfy requirements including build programs, climate-based daylighting, occupant's experience, construction cost and etc. The MOF will generate, evaluate all different possible configurations within the predefined each parameter, present the most optimized set of solution, and then feed BIM environment to minimize data loss across software platform. This paper illustrates how Multi-objective optimization methodology can be utilized in design practice by integrating advanced simulation, optimization algorithm and BIM.
This study presents a numerical procedure to optimize the compressor design to increase the surge margin of compressor with response surface method (RSM). The Box-Behnken design method is used to reduce the number of calculation for fitting the second-order response surface. In order to consider the increase of surge margin during numerical optimization without any calculation at the surge point, the slope of compressor characteristic curve at the design point is suggested as an objective function in the present optimization problem. Mean line performance analysis method is used to get the design and off-design characteristic curves of centrifugal compressor. The impeller exit angle, impeller exit height and impeller radius are chosen as design variables. The optimum shapes show the increase of surge margin for the surge margin optimization and increase of efficiency for the efficiency optimization in comparison with an initial shape.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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