This paper deals with critical thermal buckling load optimization of symmetrically laminated four layered angle-ply plates with one or two different intermediate line supports. The design objective is the maximization of the critical thermal buckling load and a design variable is the fibre orientation in the layers. The first order shear deformation theory and nine-node isoparametric finite element model are used for the finite element solution of the laminates. The modified feasible direction (MFD) method is used for the optimization routine. For this purpose, a program based on FORTRAN is used. Finally, the numerical analysis is carried out to investigate the effects of location of the internal line supports, plate aspect ratios and boundary conditions on the optimal designs and the results are compared.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.24
no.8
s.179
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pp.1949-1957
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2000
All the loads in the real world act dynamically on structures. Since dynamic loads are extremely difficult to handle in analysis and design, static loads are utilized with dynamic factors. The dyna mic factors are generally determined based on experiences. Therefore, the static loads can cause problems in precise analysis and design. An analytical method based on modal analysis has been proposed for the transformation of dynamic loads into equivalent static load sets. Equivalent static load sets are calculated to generate an identical displacement field in a structure with that from dynamic loads at a certain time. The process is derived and evaluated mathematically. The method is verified through numerical tests. Various characteristics are identified to match the dynamic and the static behaviors. For example, the opposite direction of a dynamic load should be considered due to the vibration response. A dynamic bad is transformed to multiple equivalent static loads according to the number of the critical times. The places of the equivalent static load can be different from those of the dynamic load. An optimization method is defined to use the equivalent static loads. The developed optimization process has the same effect as the dynamic optimization which uses the dynamic loads directly. Standard examples are solved and the results are discussed
Pushover analysis captures the behavior of a structure from fully elastic to collapse. In this analysis, the structure is subjected to increasing lateral load with constant gravity one. Neglecting the effects of the higher modes and the changes in the vibration characteristics during the nonlinear analysis are the main obstacles of the proposed lateral load patterns. To overcome these drawbacks, whereas some methods have been presented to achieve updated lateral load distribution, these methods are not precisely capable to predict the response of structures, precisely. In this study, a new method based on optimization procedure is developed to obtain a lateral load pattern for which the difference between the floor displacements of pushover and Nonlinear Dynamic Analyses (NDA) is minimal. For this purpose, an optimization problem is considered and the genetic algorithm is applied to calculate optimal lateral load pattern. Three special moment resisting steel frames with different dynamic characteristics are simulated and their optimal load patterns are derived. The floor displacements of these frames subjected to the proposed and conventional load patterns are acquired and the accuracy of them is evaluated via comparing with NDA responses. The outcomes reveal that the proposed lateral load distribution is more accurate than the previous ones.
Penetration of renewable energy sources makes the modern interconnected power systems to have more intelligence and flexibility in the control. Hence, it is essential to maintain the system frequency and tie-line power exchange at nominal values using Load Frequency Control (LFC) for efficient, economic and reliable operation of power systems. In this paper, intelligent tuning of the Proportional Integral Derivative (PID) controller for LFC in an interconnected power system is considered as a main objective. The chosen problem is formulated as an optimization problem and the optimal gain parameters of PID controllers are computed with three innovative swarm intelligent algorithms named Particle Swarm Optimization (PSO), Bacterial Foraging Optimization Algorithm (BFOA) and hybrid Bacterial Foraging Particle Swarm Optimization (BFPSO) and a comparative study is made between them. A new objective function designed with necessary time domain specifications using weighted sum approach is also offered in this report and compared with conventional objective functions. All the simulation results clearly reveal that, the hybrid BFPSO tuned PID controller with proposed objective function has better control performances over other optimization methodologies.
Multiscale structure has attracted significant interest due to its high stiffness/strength to weight ratios and multifunctional performance. However, most of the existing concurrent topology optimization works are carried out under deterministic load conditions. Hence, this paper proposes a robust concurrent topology optimization method based on the bidirectional evolutionary structural optimization (BESO) method for the design of structures composed of periodic microstructures subjected to uncertain dynamic loads. The robust objective function is defined as the weighted sum of the mean and standard deviation of the module of dynamic structural compliance with constraints are imposed to both macro- and microscale structure volume fractions. The polynomial chaos expansion (PCE) method is used to quantify and propagate load uncertainty to evaluate the objective function. The effective properties of microstructure is evaluated by the numerical homogenization method. To release the computation burden, the decoupled sensitivity analysis method is proposed for microscale design variables. The proposed method is a non-intrusive method, and it can be conveniently extended to many topology optimization problems with other distributions. Several numerical examples are used to validate the effectiveness of the proposed robust concurrent topology optimization method.
The paper presents controller optimization algorithm for a 12-pulse voltage source converter (VSC) based high voltage direct current (HVDC) system. To get an optimum algorithm, three methods namely conventional-Zeigler-Nichols, linear-golden section search (GSS) and stochastic-particle swarm optimization (PSO) are applied to control of 12 pulse VSC based HVDC system and simulation results are presented to show the best among the three. The performance results are obtained under various dynamic conditions such as load perturbation, non-linear load condition, and voltage sag, tapped load fault at points-of-common coupling (PCC) and single-line-to ground (SLG) fault at input AC mains. The conventional GSS and PSO algorithm are modified to enhance their performances under dynamic conditions. The results of this study show that modified particle swarm optimization provides the best results in terms of quick response to the dynamic conditions as compared to other optimization methods.
In this present work, Artificial Bee Colony Algorithm (ABCA) is used to optimize the stacking sequences of simply supported antisymmetric laminated composite plates with criticial buckling load as the objective functions. The fibre orientations of the layers are selected as the optimization design variables with the aim to find the optimal laminated plates. In order to perform the optimization based on the ABCA, a special code is written in MATLAB software environment. Several numerical examples are presented to illustrate this optimization algorithm for different plate aspect ratios, number of layers and load ratios.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.33
no.8
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pp.779-785
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2009
This paper is concerned with a computational approach for topology optimization of geometrically nonlinear structures following specific load-displacement trajectories. In our previous works, attention was paid to stabilize topology optimization involving large displacement and a method called the element connectivity parameterization was developed. Here, we aimed to extend the element connectivity parameterization method to find an optimal geometrically nonlinear structure yielding a specific load-displacement trajectory. In contrast to designing a stiffest structure, the trajectory design problem requires special consideration in topology optimization formulation and solution procedure. Some numerical problems were considered to test the developed element connectivity parameterization based formulation.
Seo, bo pil;Choi, sung chul;Kim, beom jung;Han, sung jun
Journal of Auto-vehicle Safety Association
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v.3
no.2
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pp.5-10
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2011
Under the full frontal crash event, seatbelt system is the most typical and primary restraint device that prevents the second impact between an occupant and vehicle interior parts by limiting the forward motion of an occupant in the vehicle occupant packaging space. Today's restraint systems typically include the three-point seat belt with the pretensioner and the load limiter. A pretensioner preemptively tightens the seat belts removing any slack between a passenger and belt webbing which leads to early restraint of a passenger. After that a load limiter controls level of belt load by releasing the belt webbing to reduce occupant injurys. In this study, load characteristics of load limiters are optimized by the computer simulation with a MADYMO model for a frontal impact against the rigid wall at 56kph and then we suggest performance requirements. We derived optimum load characteristic from the results using four vehicle simulation models represented by the vehicle. Based on the results, we suggest the performance from the results of the second optimization using the simulation considering the design and the standardization. Finally, the performance requirements is verified by the sled tests including the load limiter device for the full vehicle condition.
Park, Myoung Woo;Kang, Moses;Yun, YongWoon;Hong, Seonri;BAE, KUK YEOL;Baek, Jongbok
Journal of IKEEE
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v.25
no.2
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pp.388-398
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2021
This paper proposes a particle swarm optimization (PSO)-based peak shaving scheme using energy storage system (ESS) for electricity tariff reduction. The proposed scheme compares the actual load with the estimated load consumption, calculates the additional output power that the ESS needs to discharge additionally to reduce peak load, and adds the input. In addition, in order to compensate for the additional power, the process of allocating power to the determined point is performed, and an optimization that minimizes the average of the load expected at the active power allocations using PSO so that the allocated value does not affect the peak load. To investigated the performance of the proposed scheme, case study of small and large load prediction errors was conducted by reflecting actual load data and load prediction algorithm. As a result, when the proposed scheme is performed with the ESS charge and discharge control to reduce electricity tariff, even when the load prediction error is large, the peak load is successfully reduced, and the peak load reduction effect of 17.8% and electricity tariff reduction effect of 6.02% is shown.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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