In this paper, we focus an optimal policy focus optimal class of (s, S) inventory control systems. To this end, we use the perturbation analysis and apply a stochastic optimization algorithm to minimize the average cost over a period. We obtain the gradients of objective function with respect to ordering amount S and reorder point s via a combined perturbation method. This method uses the infinitesimal perturbation analysis and the smoothed perturbation analysis alternatively according to occurrences of ordering event changes. Our simulation results indicate that the optimal estimates of s and S obtained from a stochastic optimization algorithm are quite accurate. We consider that this may be due to the estimated gradients of little noise from the regenerative system simulation, and their effect on search procedure when we apply the stochastic optimization algorithm. The directions for future study stemming from this research pertain to extension to the more general inventory system with regard to demand distribution, backlogging policy, lead time, and review period. Another directions involves the efficiency of stochastic optimization algorithm related to searching procedure for an improving point of (s, S).
The optimization of reinforced concrete (RC) cantilever retaining walls is a complex problem and requires the use of advanced techniques like metaheuristic algorithms. For this purpose, an optimization model must first be developed, which involves mathematical complications, multidisciplinary knowledge, and programming skills. This task has proven to be too arduous and has halted the mainstream acceptance of optimization. Therefore, it is necessary to unravel the complications of optimization into an easily applicable form. Currently, the most commonly used method for designing retaining walls is by following the proportioning limits provided by the ACI handbook. However, these limits, derived manually, are not verified by any optimization technique. There is a need to validate or modify these limits, using optimization algorithms to consider them as optimal limits. Therefore, this study aims to propose updated proportioning limits for the economical design of a RC cantilever retaining wall through a comprehensive parametric investigation using the genetic algorithm (GA). Multiple simulations are run to examine various design parameters, and trends are drawn to determine effective ranges. The optimal limits are derived for 5 geometric and 3 reinforcement variables and validated by comparison with their predecessor, ACI's preliminary proportioning limits. The results indicate close proximity between the optimized and code-provided ranges; however, the use of optimal limits can lead to additional cost optimization. Modifications to achieve further optimization are also discussed. Besides the geometric variables, other design parameters not covered by the ACI building code, like reinforcement ratios, bar diameters, and material strengths, and their effects on cost optimization, are also discussed. The findings of this investigation can be used by experienced engineers to refine their designs, without delving into the complexities of optimization.
An, Sang-Yong;Jeong, Euh-Duck;Won, Mi-Sook;Shim, Yoon-Bo
Bulletin of the Korean Chemical Society
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v.29
no.5
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pp.998-1002
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2008
The gel electrolytes were prepared with sulfuric acid and phosphoric acid, where hydrophilic fumed silica was used as a gelling agent. The influences of gel electrolyte on performance of the valve regulated lead acid (VRLA) batteries were investigated employing capacity tests, electrochemical impedance spectroscopy and scanning electron microscopy. The initial capacities of the sulfuric gel VRLA batteries were higher than that of phosphoric gel VRLA batteries. The sulfuric gel VRLA battery using 1.210 specific gravity of sulfuric acid with hydrophilic fumed silica exhibited the highest capacity of 0.828Ah. In the impedance measurements, the ohmic and charge transfer resistances for the phosphoric gel VRLA batteries were higher thanthat of sulfuric gel batteries. The morphology of electrodes of phosphoric gel VRLA batteries were more deteriorated in the SEM image.
Proceedings of the International Microelectronics And Packaging Society Conference
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2002.05a
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pp.126-129
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2002
This article presents that the affecting factors to solderability and initial reliability. It was discussed that effect of the solder ball hardness and composition on the reliability of solder joints. In this study, lead free solder alloys with compositions of Sn-Cu, Sn-Ag, Sn-Ag-Cu, Sn-Ag-Cu-Bi were applied to the $\muBGA$ packages. As a result of experiments, the high degree of hardness with the displacement of 0.22mm was obtained Sn-2.0Ag-0.7Cu-3.0Bi. The shear strength of lead free solder was higher than of Sn-37Pb solder, and it was increased about 150% in Sn-2.0Ag-0.7Cu-3.0Bi.
Tejani, Ghanshyam G.;Savsani, Vimal J.;Patel, Vivek K.
Journal of Computational Design and Engineering
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v.3
no.3
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pp.226-249
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2016
The symbiotic organisms search (SOS) algorithm is an effective metaheuristic developed in 2014, which mimics the symbiotic relationship among the living beings, such as mutualism, commensalism, and parasitism, to survive in the ecosystem. In this study, three modified versions of the SOS algorithm are proposed by introducing adaptive benefit factors in the basic SOS algorithm to improve its efficiency. The basic SOS algorithm only considers benefit factors, whereas the proposed variants of the SOS algorithm, consider effective combinations of adaptive benefit factors and benefit factors to study their competence to lay down a good balance between exploration and exploitation of the search space. The proposed algorithms are tested to suit its applications to the engineering structures subjected to dynamic excitation, which may lead to undesirable vibrations. Structure optimization problems become more challenging if the shape and size variables are taken into account along with the frequency. To check the feasibility and effectiveness of the proposed algorithms, six different planar and space trusses are subjected to experimental analysis. The results obtained using the proposed methods are compared with those obtained using other optimization methods well established in the literature. The results reveal that the adaptive SOS algorithm is more reliable and efficient than the basic SOS algorithm and other state-of-the-art algorithms.
Lee Hyun-Ah;Kim Yong-Il;Park Gyung-Jin;Kang Byung-Soo
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.30
no.5
s.248
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pp.585-594
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2006
The joined-wing is a new concept of the airplane wing. The fore-wing and the aft-wing are joined together in a joined-wing. The range and loiter are longer than those of a conventional wing. The joined-wing can lead to increased aerodynamic performance and reduction of the structural weight. In this research, dynamic response optimization of a joined-wing is carried out by using equivalent static loads. Equivalent static loads are made to generate the same displacement field as the one from dynamic loads at each time step of dynamic analysis. The gust loads are considered as critical loading conditions and they dynamically act on the structure of the aircraft. It is difficult to identify the exact gust load profile. Therefore, the dynamic loads are assumed to be (1-cosine) function. Static response optimization is performed for the two cases. One uses the same design variable definition as dynamic response optimization. The other uses the thicknesses of all elements as design variables. The results are compared.
With increasing competition, the engineering industry is in need of optimization of designs that would lead to minimum cost or weight. Recent developments in Genetic Algorithms (GAs) makes it possible to model and obtain optimal solutions in structural design that can be put to use in industry. The main objective of this paper is to illustrate typical applications of GAs to practical design of structural systems such as steel trusses, towers, bridges, reinforced concrete frames, bridge decks, shells and layout planning of buildings. Hence, instead of details of GA process, which can be found in the reported literature, attention is focussed on the description of the various applications and the practical aspects that are considered in Genetic Modeling. The paper highlights scope and future directions for wider applications of GA based methodologies for optimal design in practice.
As computer vision algorithms are developed on a continuous basis, the visual information from vision sensors has been widely used in the context of simultaneous localization and mapping (SLAM), called visual SLAM, which utilizes relative motion information between images. This research addresses a visual SLAM framework for online localization and mapping in an unstructured seabed environment that can be applied to a low-cost unmanned underwater vehicle equipped with a single monocular camera as a major measurement sensor. Typically, an image motion model with a predefined dimensionality can be corrupted by errors due to the violation of the model assumptions, which may lead to performance degradation of the visual SLAM estimation. To deal with the erroneous image motion model, this study employs a local bundle optimization (LBO) scheme when a closed loop is detected. The results of comparison between visual SLAM estimation with LBO and the other case are presented to validate the effectiveness of the proposed methodology.
This paper presents an optimization technique using genetic algorithms(GA) for loss minimization in the distribution network reconfiguration. Determining switch position to be opened for loss minimization in the radial distribution system is a discrete optimization problem. GA is appropriate to solve the multivariable optimization problem and it uses population, not a solution. For this reason, GA is attractive to solve this problem. In this paper, we aimed at finding appropriate open sectionalizing switch position using GA, which can lead to minimum transmission losses.
The network throughput is an important performance criteria for the packet ring networks. Since maximizing the network throughput can lead to severe bias in bandwidth allocation among all flows, fairness should be imposed to prevent bandwidth starvation. The challenge here, therefore, is the joint optimization of the network throughput and fairness. In this paper, we present the optimal bandwidth assignment scheme to decompose this optimization problem into two tasks, one for finding fair bandwidth assignment and the other for finding the optimal routing. The network throughput is maximized under the fairness constraints when these tasks are performed iteratively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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