This work presents numerical optimization for design of a blade stacking line of a low speed axial flow fan with a fast and elitist Non-Dominated Sorting of Genetic Algorithm (NSGA-II) of multi-objective optimization using three-dimensional Navier-Stokes analysis. Reynolds-averaged Navier-Stokes (RANS) equations with ${\kappa}-{\varepsilon}$ turbulence model are discretized with finite volume approximations and solved on unstructured grids. Regression analysis is performed to get second order polynomial response which is used to generate Pareto optimal front with help of NSGA-II and local search strategy with weighted sum approach to refine the result obtained by NSGA-II to get better Pareto optimal front. Four geometric variables related to spanwise distributions of sweep and lean of blade stacking line are chosen as design variables to find higher performed fan blade. The performance is measured in terms of the objectives; total efficiency, total pressure and torque. Hence the motive of the optimization is to enhance total efficiency and total pressure and to reduce torque.
With a rapid development in the area of micro and ultra precision technology, the micro surface machining of small size parts are explosively increased. Especially, to improve efficiency of various beams in lens and reflector, non-rotational symmetric form and several mm level heights changeable surface can be machined at a time. These geometric complex 3D surface cannot be machined by general short stroke FTS. The long stroke FTS if firmly needed to move directly several mm and have nm level positioning accuracy for the complex surface form. The long stroke FTS used linear motors to drive moving unit long and fine, aero static bearings to decrease friction and moving errors in guide way, optical linear scale with nm level resolution to measure position of FTS. Furthermore, to increase the performance of acceleration of FTS, the light material, such as AL is used for the structure and the high stiffness box type structure is selected. In this paper, the genetic algorithm approach is described to determine a set of design parameters for auto tuning. The authors have attempted to model the design problem with the objective of minimizing the error, such as variable pattern change. This method can give the better alternative than existing other method.
International Journal of Air-Conditioning and Refrigeration
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제16권1호
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pp.1-8
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2008
Numerical optimization for design of a blade stacking line of a low speed axial flow fan with a fast and elitist Non-Dominated Sorting of Genetic Algorithm(NSGA-II) of multi-objective optimization using three-dimensional Navier-Stokes analysis is presented in this work. Reynolds-averaged Navier-Stokes(RANS) equations with ${\kappa}-{\varepsilon}$ turbulence model are discretized with finite volume approximations and solved on unstructured grids. Regression analysis is performed to get second order polynomial response which is used to generate Pareto optimal front with help of NSGA-II and local search strategy with weighted sum approach to refine the result obtained by NSGA-II to get better Pareto optimal front. Four geometric variables related to spanwise distributions of sweep and lean of blade stacking line are chosen as design variables to find higher performed fan blade. The performance is measured in terms of the objectives; total efficiency, total pressure and torque. Hence the motive of the optimization is to enhance total efficiency and total pressure and to reduce torque.
도로의 구조 시설기준에 관한 규칙과 국도의 노선계획 설계지침에 준하여 실행되는 현행 노선선정방법과, 컴퓨터 발전과 함께 국내외에서 연구되고 있는 선형최적화 모형식으로 사례연구 구간의 도로 노선을 선정하여 노선 특성을 비교 분석해본 결과, 현행 노선선정방법은 단계별, 구간별로 순차적인 노선선정이 이루어지는 국지적 최적을 추구하나, 선형 최적화 모형식 선정방법은 모든 설계요소가 동시에 고려된 체계최적(System Optimal)의 노선탐색 능력이 있는 것으로 분석되었다. 또한 선형최적화 모형에서 기존 설계공종별 실제공사비로 비용함수를 보정하여 노선을 선정한 결과 현실에 부합되게 설계되었으며, 경제성이 높은(B/C=1.66) 대안 노선이 탐색되었다. 선형최적화 설계모형은 터널 종단에서 종단 경사가 변화하는 등 보완될 점이 있음에도 타당성조사와 기본설계단계에서 노선선정 도구로서 설계시간 및 비용단축, 다양한 대안 노선의 검토 등의 많은 장점을 지니고 있음이 확인되었다.
본 논문에서는 유전자 알고리즘과 보-기둥 접합부, 부재, 그리고 구조물 전체의 재료 및 기하학적 비선형 거동을 고려할 수 있는 개선소성힌지해석 방법을 접목시킨 평면 반강접 강골조 구조물의 최적설계법을 제안하였다. 개선소성힌지해석에서는 강골조 구조물의 기하학적 비선형성을 고려하기 위해 보-기둥 요소의 안정함수를 사용하였으며, 재료적 비선형성을 고려하기 위해 잔류응력, 소성힌지, 반강접 접합부 그리고 기하학적 불완전성 등에 의한 점진적인 강성감소모델을 사용하였다. 최적설계시 마이크로 유전자 알고리즘과 재생산을 위한 개체 선택 도구로 토너먼트 선택방법을 사용하였으며, 적합도 함수는 목적함수 및 벌칙함수로 나타낸 무제약 함수값의 조합으로 구성하였다. 목적함수로는 구조물의 중량을, 제약조건으로는 하중-저항능력, 사용성, 연성도, 그리고 시공성에 관한 기준을 사용하였다. 강접 및 반강접 접합부를 갖는 강골조 구조물의 최적설계결과의 비교를 통해 본 연구에서 제시한 방법의 적합성을 검증하였다.
In this article, a simple and robust multi-objective assessment method to control design angles and node positions connected among steel outrigger truss members is proposed to approve both structural safety and economical cost. For given outrigger member layouts, the present method utilizes general-purpose prototypes of outrigger members, having resistance to withstand lateral load effects directly applied to tall buildings, which conform to variable connecting node and design space deposition. Outrigger layouts are set into several initial design conditions of height to width of an arbitrary given design space, i.e., variable design space. And then they are assessed in terms of a proposed multi-objective function optimizing both minimal total displacement and material quantity subjected to design impact factor indicating the importance of objectives. To evaluate the proposed multi-objective function, an analysis model uses a modified Maxwell-Mohr method, and an optimization model is defined by a ground structure assuming arbitrary discrete straight members. It provides a new robust assessment model from a local design point of view, as it may produce specific optimal prototypes of outrigger layouts corresponding to arbitrary height and width ratio of design space. Numerical examples verify the validity and robustness of the present assessment method for controlling prototypes of outrigger truss members considering a multi-objective optimization achieving structural safety and material cost.
Shape optimization of an internal cooling passage with staggered dimples on single surface is performed and performances of surrogates are evaluated in this paper. Optimizations are performed so that turbulent heat transfer can be enhanced compromising with pressure loss due to friction. The three-dimensional governing differential equations have been solved to find the overall Nusselt number and friction factor which are related to the objective functions of this problem. Three design variables were selected among the dimensionless geometric variables. Basic surrogate models such as second order polynomial response surface approximation (RSA), Kriging meta-modeling technique, radial basis neural network (RBNN), and derived press based averaged (PBA) surrogate model are constructed. The optimal points are searched from the above constructed surrogates by sequential quadratic programming (SQP). It is shown that use of multiple surrogates can increase the robustness in prediction of better design with minimum computational cost.
Performance simulation for a Spark Ignition Wankel rotary Engine is presented in this paper. The volume of chamber at each eccentric shaft angle is evaluated by using geometric models of housing and rotor. A thermodynamic model which includes the first law of thermodynamics, combustion and convective heat transfer from chamber contents to surroundings is imployed. A thermochemical equilibrium model which considers 10 species(CO, $CO_2$, $O_2$, $H_2$, $H_2O$, OH, O, NO, $N_2$) in the burned gas region, is also employed. Four processes of gas exchange, compression, combustion and expansion are considered and the pressure, temperature and composition of chamber gas at each eccentric shaft angle in each process are computed in this performance simulation. This performance simulation must be useful for optimal design of Spark Ignition Wankel Rotray Engine with parametric study for various design parameters and operating conditions.
In this paper, the optimum shape and arrangement of ribs in the channel of a plate heat exchanger are studied. The following dimensionless geometric parameters of ribs are selected as design variables: rib height ($H_R$), angle of attack ($\beta$), rib pitch ($P_R$), rib distance (L) and aspect ratio of rib (AR). The optimization is performed by minimizing the objective function consisting of the Nusselt number and the friction factor. The optimal values of design variables are as follows: $H_R$=0.263, $\beta$=0.290, $P_R$=3.142, L: 3.954, AR=0.342. The pressure drop and the heat transfer of the optimum model, compared to those of the reference model, are increased by 15.1% and 41.6%, respectively.
The main aim of this study is to propose an efficient meta-heuristic algorithm for topology optimization of geometrically nonlinear single layer domes by serially integration of computational advantages of firefly algorithm (FA) and particle swarm optimization (PSO). During the optimization process, the optimum number of rings, the optimum height of crown and tubular section of the member groups are determined considering geometric nonlinear behaviour of the domes. In the proposed algorithm, termed as FA-PSO, in the first stage an optimization process is accomplished using FA to explore the design space then, in the second stage, a local search is performed using PSO around the best solution found by FA. The optimum designs obtained by the proposed algorithm are compared with those reported in the literature and it is demonstrated that the FA-PSO converges to better solutions spending less computational cost emphasizing on the efficiency of the proposed algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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