• Structural Engineering and Mechanics
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• 제70권5호
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• pp.513-524
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• 2019

This study proposed an improved particle swarm optimization (IPSO) method ensemble with kriging model for model updating. By introducing genetic algorithm (GA) and grouping strategy together with elite selection into standard particle optimization (PSO), the IPSO is obtained. Kriging metamodel serves for predicting the structural responses to avoid complex computation via finite element model. The combination of IPSO and kriging model shall provide more accurate searching results and obtain global optimal solution for model updating compared with the PSO, Simulate Annealing PSO (SimuAPSO), BreedPSO and PSOGA. A plane truss structure and ASCE Benchmark frame structure are adopted to verify the proposed approach. The results indicated that the hybrid of kriging model and IPSO could serve for model updating effectively and efficiently. The updating results further illustrated that IPSO can provide superior convergent solutions compared with PSO, SimuAPSO, BreedPSO and PSOGA.

• 한국기계가공학회지
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• 제19권5호
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• pp.27-37
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• 2020

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.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제9권3호
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• pp.859-865
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• 2014

Optimization of an electric machine is mainly a nonlinear multi-modal problem. For the optimization of the multi-modal problem, many function calls are required with much consumption of time. To address this problem, this paper proposes a novel hybrid algorithm in which function calls are less than conventional methods. Specifically, the proposed method uses the kriging metamodel and the fill-blank technique to find an approximated solution in a whole problem region. To increase the convergence speed in local peaks, a parallel gradient assisted simplex method is proposed and combined with the kriging meta-model. The correctness and usefulness of the proposed hybrid algorithm is verified through a mathematical test function and applied into the practical optimization as the cogging torque minimization for an interior permanent magnet synchronous machine.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제7권4호
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• pp.530-537
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• 2012

In the recent past, genetic algorithm (GA) and evolutionary optimization scheme have become increasingly popular for the design of electromagnetic (EM) devices. However, the conventional GA suffers from computational drawback and parameter dependency when applied to a computationally expensive problem, such as practical EM optimization design. To overcome these issues, a hybrid optimization scheme using GA in conjunction with Kriging is proposed. The algorithm is validated by using two mathematical problems and by optimizing rotor structure of interior permanent magnet synchronous machine.

• 한국결정성장학회지
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• 제31권6호
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• pp.258-263
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• 2021

ZnO 바리스터는 다결정구조를 가지는 반도체 소자로 결정립과 입계의 미세구조 제어를 통해 비선형적인 전류/전압 특성을 가지기 때문에 서지(surge)전압으로부터 회로를 보호하는 역할을 한다. 이러한 ZnO 바리스터에서 원하는 전기적 물성을 얻기 위해서는 소결 공정에서 미세구조의 제어가 중요하다. 따라서 소결 공정에서 중요한 변수들과 소결체의 전기적 물성인 유전율로 구성된 데이터셋을 정의한 후 실험계획법 기반으로 데이터를 수집했다. 수집된 실험데이터셋을 기계학습 알고리즘에 학습하여 메타모델을 개발했고, 개발된 메타모델에 수치기반 최적화 알고리즘인 HMA(Hybrid Metaheuristic Algorithm)를 적용하여 최대 유전율을 가질 수 있는 공정조건을 도출했다. 이러한 메타모델 기반의 최적화를 다변수 시스템인 세라믹공정에 적용한다면 최소한의 실험만으로 최적 공정조건 탐색이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국전자거래학회지
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• 제11권3호
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• pp.53-71
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• 2006

오늘날의 제품개발환경은 다양한 역량을 가진 참여자들의 가상조직 구성을 통한 협업을 요구하고 있으며, 참여자들 사이의 협업은 제품 개발 관련 정보들의 교환을 바탕으로 이루어진다. 제품정보의 효율적인 교환을 지원하기 위하여 본 논문에서는 제품정보에 대한 시맨틱스를 기반으로 가상조직 내 모든 애플리케이션 도메인들이 서로의 제품정보모델을 이해하고 이를 바탕으로 제품정보모델 사이의 상호운용성을 확보할 수 있도록 참조 온톨로지인 Reference Domain Ontology(RDO)를 제안하고 이를 이용한 방법론을 제시한다. RDO는 가상조직에 참여하는 모든 애플리케이션 도메인의 제품정보모델과 메타모델에 대한 시맨틱스를 포함함으로써 협업에서 발생 가능한 제품정보모델 교환의 지연요소를 제거한다. RDO는 가상조직이 형성될 때 생성되며 가상조직의 변화에 능동적으로 대응하고 가상조직이 소멸되면 함께 사라지는 등 민첩하고 일시적인 특성을 지닌다. 이를 위하여 RDO는 상위 온톨로지를 이용한 top-down과 가상 조직 내 애플리케이션 도메인 온톨로지의 병합을 기반으로 하는 bottom-up의 복합적 접근법으로 구축된다.