This paper presents the quantification and location damage detection of plane and space truss structures in a two-phase method to reduce the computations efforts significantly. In the first phase, a proposed damage indicator based on the residual force vector concept is used to get the suspected damaged members. In the second phase, using damage quantification as a variable, a teaching-learning based optimization algorithm (TLBO) is used to obtain the damage quantification value of the suspected members obtained in the first phase. TLBO is a relatively modern algorithm that has proved distinguished in solving optimization problems. For more verification of TLBO effeciency, the classical particle swarm optimization (PSO) is used in the second phase to make a comparison between TLBO and PSO algorithms. As it is clear, the first phase reduces the search space in the second phase, leading to considerable reduction in computations efforts. The method is applied on three examples, including plane and space trusses. Results have proved the capability of the proposed method to precisely detect the quantification and location of damage easily with low computational efforts, and the efficiency of TLBO in comparison to the classical PSO.
Journal of Construction Engineering and Project Management
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제5권4호
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pp.7-11
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2015
The luffing-tower crane (T/C) is a key facility used in the vertical and horizontal transportation of materials in a tall building construction. Locating the crane in an optimal position is an essential task in the initial stages of construction planning. This paper proposes a new optimization model to locate the luffing T/C in the optimal position to minimize the transportation time. A newly developed mathematical formula is suggested to calculate the transportation time of luffing T/C correctly. An optimization algorithm, the Harmony Search (HS) algorithm, was used and the results show that HS has high performance characteristics to solve the optimization problem in a short period of time. In a case study, the proposed model offered a better position for T/C than the previous heuristic approach.
The objective of this paper is to propose a Binary Particle Swarm Optimization(BPSO) for design of reporting cell management system. The assignment of cells to reporting or non-reporting cells is an NP-complete problem having an exponential complexity in the Reporting Cell Location Management(RCLM) system. The number of reporting cells and which cell must be reporting cell should be determined to balance the registration(location update) and search(paging) operations to minimize the cost of RCLM system. Experimental results demonstrate that BPSO is an effective and competitive approach in fairly satisfactory results with respect to solution quality and execution time for the optimal design of location management system.
A location-aware algorithm is proposed in this study to optimize the system performance of distributed systems for processing big data with low data reliability and application performance. Compared with previous algorithms, the location-aware data block placement algorithm uses data block placement and node data recovery strategies to improve data application performance and reliability. Simulation and actual cluster tests showed that the location-aware placement algorithm proposed in this study could greatly improve data reliability and shorten the application processing time of I/O interfaces in real-time.
The purpose of this research is to develop algorithms using the Differential Evolution Algorithm (DE) to solve a multi-objective, sources and stages location-allocation problem. The development process starts from the design of a standard DE, then modifies the recombination process of the DE in order improve the efficiency of the standard DE. The modified algorithm is called modified DE. The proposed algorithms have been tested with one real case study (large size problem) and 2 randomly selected data sets (small and medium size problems). The computational results show that the modified DE gives better solutions and uses less computational time than the standard DE. The proposed heuristics can find solutions 0 to 3.56% different from the optimal solution in small test instances, while differences are 1.4-3.5% higher than that of the lower bound generated by optimization software in medium and large test instances, while using more than 99% less computational time than the optimization software.
대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
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pp.42-46
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2004
Mobile IP [9] was introduced to help the mobile user to be contacted with a single IP address even though the point-of-access changes. However, mobile IP creates the so-called 'triangle routing' which makes the delays for data packets longer, as well as creating unnecessary traffic at the home network of the mobile user. To overcome this, Route Optimization (RO) for mobile IP [1] was proposed, which eliminated the triangle routing phenomenon. But [l] requires that the network protocol stack of all existing hosts to change. Privacy is also another matter to be considered. This paper introduces a scheme called Peer Agent scheme to implement RO for mobile IP without requiring existing hosts to change. Method to preserve location privacy while still enabling RO is also considered.
The TFT-LCD is extensively used from a small watch to a large TV display, and the demand is increasing rapidly. The size of R-LCD glass plate becomes more bigger, and the thickness become more thinner with high demands. As a result natural frequency of the TFT-LCD glass plate becomes more lower. The TFT-LCD glass plate will be moved by robot arm and may receive effect of vibration that occur at transfer. Natural frequency of the TFT-LCD glass plate is increased or decrease according to location that robot arm fixs glass plate. Purpose of a this study is finding support location that optimize the first natural frequency of TFT-LCD glass plate. The size optimization method of ANSYS 8.0 is used as the optimization tool search on the optimal support location of TFT-LCD glass plate. The considered number of support point is from 4 to 9.
This study introduces an optimization methodology for the determination of gate location that ensures the melt flow balance within a part cavity of injection mold. A new sequential direct-search scheme based on the recursive reduction of the designer-specified gate design area is developed, and it is integrated with a commercial flow simulation tool for optimization. To quantify the level of melt flow balance, we employ the maximum difference among the fill times for the melt fronts to reach the boundary elements of part cavity as objective function. The proposed methodology is successfully applied in the case study of melt flow balancing in molding of a bar code scanner model. The result shows that the melt flow balance at the optimized gate positions is significantly improved from that for the initial gate position.
An optimization process for the design of groundwater remediation is developed by simultaneously considering the well location and the pumping rate. This process uses two independent models: simulation and optimization model. Groundwater flow and contaminant transport are simulated with MODFLOW and MT3D in simulation model. In optimization model, the location and pumping rate of each well are determined and evaluated by the genetic algorithm. In a homogeneous and symmetric domain, the developed model is tested using sequential pairs for pumping rate of each well, and the model gives more improved result than the model using sequential pairs. In application cases, the suggested optimal design shows that the main location of wells is on the centerline of contaminate distribution. The resulting optimal design also shows that the well with maximum pumping rate is replaced with the further one from the contaminant source along flow direction and that the optimal pumping rate declines when more cleanup time is given. But the optimal pumping rate is not linearly proportional to the cleanup time and the minimum total pumping volume does not coincide with the optimal pumping rate.
In this paper, the Flow Control Fin(FCF) optimization has been carried out using computational fluid dynamics(CFD) techniques. This study focused on evaluation for the performance of the FCF attached in the stern part of the ship. The main advantage of FCF is to enhance the resistance performance through the lift generation with a forward force component on the foil section, and the propulsive performance by the uniformity of velocity distribution on the propeller plane. This study intended to evaluate these functions and to find optimized FCF form for minimizing viscous resistance and equalizing wake distribution. Four parameters of FCF are used in the study, which were angle and position of FCF, longitudinal location, transverse location, and span length in the optimization process. KRISO 300K VLCC2(KVLCC2) was chosen for an example ship to demonstrate FCF for optimization. The optimization procedure utilized genetic algorithms (GAs), a gradient-based optimizer for the refinement of the solution, and Non-dominated Sorting GA-II(NSGA-II) for Multiobjective Optimization. The results showed that the optimized FCF could enhance the uniformity of wake distribution at the expense of viscous resistance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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