Generally, most of optimization have been performed with fixed sizes and variables. But, the optimum value considering tolerance of design variables and material properties, might be useless owing to exist in infeasible region. It is needed that the tolerance of design variables and material properties is considered for a real design problem. A deterministic optimal solution can be in the feasible region by performing robust optimization considering tolerance. In the paper, robust design is suggested to gain an optimum insensitive to variation of design variables and it is applied for optimization problem of caliper disc brakes for vehicles.
This paper summarizes available literature on the optimization of reinforced concrete (RC) beams. The objective of optimization (e.g. minimum cost or weight), the design variables and the constraints considered by different studies vary widely and therefore, different optimization methods have been employed to provide the optimal design of RC beams, whether as isolated structural components or as part of a structural frame. The review of literature suggests that nonlinear deterministic approaches can be efficiently employed to provide optimal design of RC beams, given the small number of variables. This paper also presents spreadsheet implementation of cost optimization of RC beams in the familiar MS Excel environment to illustrate the efficiency of the exhaustive enumeration method for such small discrete search spaces and to promote its use by engineers and researchers. Furthermore, a sensitivity analysis is performed on the contribution of various design parameters to the variability of the overall cost of RC beams.
This paper presents the pillar section optimization technique considering the reliability of the vehicle body structure consisted of complicated thin-walled panels. The response surface method is utilized to obtain the response surface models that describe the approximate performance functions representing the system characteristics on the section properties of the pillar and on the mass and the natural frequencies of the vehicle B.I.W. The reliability-based design optimization on the pillar sections Is performed and compared with the conventional deterministic optimization. The FORM is applied for the reliability analysis of the vehicle body structure. The developed optimization system is applied to the pillar section design considering the fundamental natural frequencies of passenger car body structure. By applying the proposed RBDO technique, it can be possible to optimize the pillar sections considering the reliability that engineers require.
This paper presents a design methodology for developing a new push scooter. A case study is clone with effective planning processes to ensure the product quality under the different phases of a product design process. Parametric model based design process simulation and optimization is implemented by using ANSYS application tool. The relationship matrix and decision matrix are drawn by using several methods. The simulation results for deterministic design and robust design are compared. This entire design process phase can support the design and quality improvements for a new product development.
For the efficient reliability analysis, Bi-direction two-point approximation(BTPA) method is developed which solves shortcomings of conventional two-point approximation(TPA) methods that generate an approximate surface with low accuracy or sometimes do an unstable approximate surface. The conventional reliability based design optimization(RBDO) methods require high computational cost compared with the deterministic design optimization(DO) methods. To overcome the computational inefficiency of RBDO, the approximate reliability analysis approaches on the TPA surface are proposed. Using these FORM and SORM analysis strategies, multi-point aerodynamic-structure interacted shape design optimizations with uncertainty are performed very efficiently.
The well-conditioned observer in a stochastic system is designed so that the observer is less sensitive to the ill-conditioning factors in transient and steady-state observer performance. These factors include not only deterministic issues such as unknown initial estimation error, round-off error, modeling error and sensing bias, but also stochastic issues such as disturbance and sensor noise. In deterministic perspectives, a small value in the L$_2$ norm condition number of the observer eigenvector matrix guarantees robust estimation performance to the deterministic issues and its upper bound can be minimized by reducing the observer gain and increasing the decay rate. Both deterministic and stochastic issues are considered as a weighted sum with a LMI (Linear Matrix Inequality) formulation. The gain in the well-conditioned observer is optimally chosen by the optimization technique. Simulation examples are given to evaluate the estimation performance of the proposed observer.
일반적인 신뢰성 최적 설계는 결정론적 최적 설계에 비해 매우 많은 계산비용이 필요하므로 공력 형상 최적화와 같은 큰 문제에 직접 적용하기는 매우 어렵다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위하여 이점 근사화 기법과 adjoint 민감도 해석 기법을 결합한 효율적인 신뢰성 설계 과정을 제안한다. 이 방법은 계산비용은 결정론적 방법과 거의 동일하지만 계산 결과에 있어서는 기존의 신뢰성 설계 기법과 유사한 결과를 얻을 수 있다. 이를 이용하여 3차원 공력 형상 최적 설계를 매우 효율적으로 수행할 수 있었다.
This study presents results of aerodynamic wing optimization under uncertainties. To consider uncertainties, an alternative strategy for reliability-based design optimization(RBDO) is developed. The strategy utilizes a single loop algorithm and a sequential approximation optimization(SAO) technique. The SAO strategy relies on the trust region-SQP framework which validates approximated functions at every iteration. Further improvement in computational efficiency is achieved by applying the same sensitivity of limit state functions in the reliability analysis and in the equivalent deterministic constraint calculation. The framework is examined by solving an analytical test problem to show that the proposed framework has the computational efficiency over existing methods. The proposed strategy enables exploiting the RBDO technique in aerodynamic design. For the aerodynamic wing design problem, the solution converges to the reliable point satisfying the probabilistic constraints.
This paper proposes a sampling-based optimization method for electromagnetic design problems, where design sensitivities are obtained from the elaborate surrogate models based on the universal Kriging method and a local window concept. After inserting additional sequential samples to satisfy the certain convergence criterion, the elaborate surrogate model for each true performance function is generated within a relatively small area, called a hyper-cubic local window, with the center of a nominal design. From Jacobian matrices of the local models, the accurate design sensitivity values at the design point of interest are extracted, and so they make it possible to use deterministic search algorithms for fast search of an optimum in design space. The proposed method is applied to a mathematical problem and a loudspeaker design with constraint functions and is compared with the sensitivity-based optimization adopting the finite difference method.
This paper presents a reliability-based topology optimization (RBTO) using bi-directional evolutionary structural optimization (BESO). An actual design involves uncertain conditions such as material property, operational load and dimensional variation. Deterministic topology optimization (DTO) is obtained without considering of uncertainties related to the uncertainty parameters. However, the RBTO can consider the uncertainty variables because it has the probabilistic constraints. In this paper, the reliability index approach (RIA) is adopted to evaluate the probabilistic constraint. RBTO based on BESO starting from various design domains produces a similar optimal topology each other. Numerical examples are presented to compare the DTO with the RBTO.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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