Structural optimization problems with discrete design variables require more function calculations (or finite element analyses) than those in the continuous design space. In this study, a method to find an optimal solution in the discrete design of the truss structure is presented, reducing the number of function calculations. Because a continuous optimal solution is the Karush-Kuhn-Tucker point that satisfies the optimality condition, it is assumed that the discrete optimal solution is around the continuous optimum. Then, response values such as weight, displacement, and stress are predicted using approximate models-referred to as hybrid metamodels-within specified design ranges. The discrete design method using the hybrid metamodels is used as a post-process of the continuous optimization process. Standard truss design problems of 10-bar, 25-bar, 15-bar, and 52-bar are solved to show the usefulness of this method. The results are compared with those of existing methods.
Development of the system that has required performance is the most important figure and that is the key of project succeed. In order to perform that, systems engineering has come to the fore as a solution. In each step of system engineering process, particularly, requirement analysis and derivation, logical solution, architecture design step are known to affect many of the function and efficiency. Of these, this paper focus on architecture design. We introduce methodology for physical architecture design by applying DSM(Design Structure Matrix) methodology which is based on result of logical solution from MBSE methodology.
Ship optimal design is a multi-objective decision-making process and its optimal solution does not exit in general. It is a problem in which the decision-maker is very interested that an effective solution is how to be found which has good characteristic and is substituted for optimal solution in a sense. In the previous methods of multi-objective decision-making, the weighting coefficients are decided from the point of view of individuals which have a bit sub-jective an unilateral behavior. in order to fairly and objectively decide the weighting coeffi-cients, which are considered to be optimal in all system of multi-objective decision-making and satisfactory solution to the decision-maker, the pater presents a method of applying the Technology of the Biggest Entropy. It is proved that the method described in the paper is very feasible and effective be means of a practical example of ship optimal design.
This study is an investigation for the ADS optimum design by using FEA. We write out program which express ADS perfectly and reduce the required time for correcting of model to the minimum in solution and manufacture result. We complete algorithm which can plan optimum forming of model by feedback error information in CAE. Then we correct model by feedback date obtaining in solution process, repeat course following stress solution again and do modeling rachet wheel for optimum forming. That is our aim. In rachet wheel, greatest equivalence stress originates in key groove corner and KS standard is proved the design for security.
The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.656-657
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2015
Recently, Multi-Objective Optimization of design elements is an important issue in building design. Design variables that considering the specificities of the different environments should use the appropriate algorithm on optimization process. The purpose of this study is to compare and analyze the optimal solution using three evolutionary algorithms and energy modeling simulation. This paper consists of three steps: i)Developing three evolutionary algorithm model for optimization of design elements ; ii) Conducting Multi-Objective Optimization based on the developed model ; iii) Conducting comparative analysis of the optimal solution from each of the algorithms. Including Non-dominated Sorted Genetic Algorithm (NSGA-II), Multi-Objective Particle Swarm Optimization (MOPSO) and Random Search were used for optimization. Each algorithm showed similar range of result data. However, the execution speed of the optimization using the algorithm was shown a difference. NSGA-II showed the fastest execution speed. Moreover, the most optimal solution distribution is derived from NSGA-II.
In structural design, the design variables are frequently selected from certain discrete values. Various optimization algorithms have been developed fDr discrete design. It is well known that many function evaluations are needed in such optimization. Recently, sequential algorithm with orthogonal arrays (SOA), which is a search algorithm for a local minimum in a discrete space, has been developed. It considerably reduces the number of function evaluations. However, it only finds a local minimum and the final solution depends on the initial values of the design variables. A new algorithm is proposed to adopt a genetic algorithm (GA) in SOA. The GA can find a solution in a global sense. The solution from the GA is used as the initial design of SOA. A sequential usage of the GA and SOA is carried out in an iterative manner until the convergence criteria are satisfied. The performance of the algorithm is evaluated by various examples.
Government efforts for green growth policy initiatives demand low-carbon technologies in the road construction industry. The purpose of this paper is to develop an algorithm of a road alignment design solution for establishing the multi-dimensional information, and to calculate carbon emission quantity due to the geometric design elements in the planning phase of road alignment. The paper developed a calculation method for carbon emission quantity by drawing a speed profile reflected in the operating speed, acceleration and deceleration, which are majors factor of carbon emissions while driving and by applying a carbon emission factor. From this effort, it enabled alignment planning to reduce carbon emission. Object-based parametric design methods of the cross-sections were proposed for alignment planning, and the paper demonstrated a BIM-based road alignment planning solution. The proposed solutions can provide multi-dimensional information on carbon emission quantity and cross section elements through driving simulation. It is expected to allow construction of eco-friendly roads by deriving optimal road alignment to minimize environmental costs.
This study is concerned with the optimum design of reinforced concrete frame structure with multi-stories and multi-bays by Limit State Design Method aimed to establish a synthetical optimal method that can simultaneously acomplish structural analysis and sectional desig. For optimum solution, the Successive Linear Programming known as effective to nonlinear optimization problem: including both multi-design variables and mulit-constrained condition was applied. The developed algorithm was applied to an actual structure and reached following results. 1)The developed algorithm was rvey effective converging to an optimal solution with 3 to 5 iteration. 2)An optimal solution was showed when bending moment redistribution factor a was 0.80. 3)The column was, regardless of story, controlled by the long column when unbraced, while in case of braced column, it is designed with 3 short column controlled by thrust and bending moment, and the supporting condition had little effect on the optimization results.
This study is an investigation for the ADS optimum design by using FEA. We write out program which express ADS perfectly and reduce the required time for correcting of model to the minimum in solution and manufacture result. We complete algorithm which can plan optimum forming of model by feedback error information in CAE. Then we correct model by feedback date obtaining in solution process, repeat course following stress solution again and do modeling rachet wheel for optimum forming. That is our aim. In rachet wheel, greatest equivalence stress originates in key groove corner and KS standard is proved the design for security.
This study is an investigation far the Am optimum design using FEA. We write out program which express ADS perfectly and reduce the required time far correcting of model to the minion in solution md manufacture result. We complete algorithm which can plan optimum forming of model by feedback error information in CAE. Then we contract model by feedbback date obtaining in solution process, repeat course following stress solution again iud do modeling rachet wheel for optimum forming. That is our aim. In cachet wheel, greatest equivalence strss originates in key groove comer and KS standard is proved the design far security.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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