The purpose of this research is to assess the performance of CBN and ceramic tools during the dry turning of gray cast iron EN GJL-350. During the turning operation, the variable machining parameters are cutting speed, feed rate, depth of cut and type of the cutting material. This contribution consists of two sections, the first one deals with the performance evaluation of four materials in terms of evolution of flank wear, surface roughness (2D and 3D) and cutting forces. The focus of the second section is on statistical analysis, followed by modeling and optimization. The experiments are conducted according to the Taguchi design L32 and based on ANOVA approach to quantify the impact of input factors on the output parameters, namely, the surface roughness (Ra), the cutting force (Fz), the cutting power (Pc), specific cutting energy (Ecs). The RSM method was used to create prediction models of several technical factors (Ra, Fz, Pc, Ecs and MRR). Subsequently, the desirability function approach was used to achieve a multi-objective optimization that encompasses the output parameters simultaneously. The aim is to obtain optimal cutting regimes, following several cases of optimization often encountered in industry. The results found show that the CBN tool is the most efficient cutting material compared to the three ceramics. The optimal combination for the first case where the importance is the same for the different outputs is Vc=660 m/min, f=0.116 mm/rev, ap=0.232 mm and the material CBN. The optimization results have been verified by carrying out confirmation tests.
In the present study, the finite volume method is applied for the thermal performance prediction of the natural ventilation system using vertical solar chimney whereas, design parameters are optimized through the response surface methodology (RSM). The computational simulations are performed for various parameters of the solar chimney such as absorber temperature (40≤Tabs≤70℃), inlet temperature (20≤T0≤30℃), inlet height of (0.1≤h≤0.2 m) and chimney width (0.1≤d≤0.2 m). Analysis of variance (ANOVA) was carried out to identify the design parameters that influence the average Nusselt number (Nu) and mass flow rate (ṁ). Then, quadratic polynomial regression models were developed to predict of all the response parameters. Consequently, numerical and graphical optimizations were performed to achieve multi-objective optimization for the desired criteria. According to the desirability function approach, it can be seen that the optimum objective functions are Nu=25.67 and ṁ=24.68 kg/h·m, corresponding to design parameters h=0.18 m, d=0.2 m, Tabs=46.81℃ and T0=20℃. The optimal ventilation flow rate is enhanced by about 96.65% compared to the minimum ventilation rate, while solar energy consumption is reduced by 49.54% compared to the maximum ventilation rate.
Maddah, Mohammad M.;Eshghi, Sassan;Garakaninezhad, Alireza
Structural Engineering and Mechanics
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v.82
no.5
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pp.667-678
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2022
Moment-resisting frames (MRFs) are among the most conventional steel structures for mid-rise buildings in many earthquake-prone cities. Here, a simplified performance-based methodology is proposed for the seismic collapse capacity assessment of these buildings. This method employs a novel multi-mode pushover analysis to determine the engineering demand parameters (EDPs) of the regular steel MRFs up to the collapse prevention (CP) performance level. The modal combination coefficients used in the proposed pushover analysis, are obtained from two metaheuristic optimization algorithms and a fitting procedure. The design variables for the optimization process are the inter-story drift ratio profiles resulting from the multi-mode pushover analyses, and the objective values are the outcomes of the incremental dynamic analysis (IDA). Here, the collapse capacity of the structures is assessed in three to five steps, using a modified IDA procedure. A series of regular mid-rise steel MRFs are selected and analyzed to calculate the modal combination coefficients and to validate the proposed approach. The new methodology is verified against the current existing approaches. This comparison shows that the suggested method more accurately evaluates the EDPs and the collapse capacity of the regular MRFs in a robust and easy to implement way.
This paper presents a hybrid stochastic deterministic multi-timescale scheduling (SDMS) approach for generation scheduling of a power grid. SDMS considers flexible resource options including conventional generation flexibility in a chance-constrained day-ahead scheduling optimization (DASO). The prime objective of the DASO is the minimization of the daily production cost in power systems with high penetration scenarios of variable generation. Furthermore, energy storage is scheduled in an hourly-ahead deterministic real-time scheduling optimization (RTSO). DASO simulation results are used as the base starting-point values in the hour-ahead online rolling RTSO with a 15-minute time interval. RTSO considers energy storage as another source of grid flexibility, to balance out the deviation between predicted and actual net load demand values. Numerical simulations, on the IEEE RTS test system with high wind penetration levels, indicate the effectiveness of the proposed SDMS framework for managing the grid flexibility to meet the net load demand, in both day-ahead and real-time timescales. Results also highlight the adequacy of the framework to adjust the scheduling, in real-time, to cope with large prediction errors of wind forecasting.
One of the hottest challenges in automotive industry is related to weight reduction in sheet metal forming processes, in order to produce a high quality metal part with minimal material cost. Stamping is the most widely used sheet metal forming process; but its implementation comes with several fabrication flaws such as springback and failure. A global and simple approach to circumvent these unwanted process drawbacks consists in optimizing the initial blank shape with innovative methods. The aim of this paper is to introduce an efficient methodology to deal with complex, computationally expensive multicriteria optimization problems. Our approach is based on the combination of methods to capture the Pareto Front, approximate criteria (to save computational costs) and global optimizers. To illustrate the efficiency, we consider the stamping of an industrial workpiece as test-case. Our approach is applied to the springback and failure criteria. To optimize these two criteria, a global optimization algorithm was chosen. It is the Simulated Annealing algorithm hybridized with the Simultaneous Perturbation Stochastic Approximation in order to gain in time and in precision. The multicriteria problems amounts to the capture of the Pareto Front associated to the two criteria. Normal Boundary Intersection and Normalized Normal Constraint Method are considered for generating a set of Pareto-optimal solutions with the characteristic of uniform distribution of front points. The computational results are compared to those obtained with the well-known Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II. The results show that our proposed approach is efficient to deal with the multicriteria shape optimization of highly non-linear mechanical systems.
In this paper, we consider multi-item inventory management. When managing a multi-item inventory, we coordinate replenishment orders of items supplied by the same supplier. The associated problem is called the joint replenishment problem (JRP). One often-used approach to the JRP is to apply a can-order policy. Under a can-order policy, some items are re-ordered when their inventory level drops to or below their re-order level, and any other item with an inventory level at or below its can-order level can be included in this order. In the present paper, we propose a method for finding the optimal parameter of a can-order policy, the can-order level, for each item in a lost-sales model. The main objectives in our model are minimizing the number of ordering, inventory, and shortage (i.e., lost-sales) respectively, compared with the conventional JRP, in which the objective is to minimize total cost. In order to solve this multi-objective optimization problem, we apply a genetic algorithm. In a numerical experiment using actual shipment data, we simulate the proposed model and compare the results with those of other methods.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.11
no.6
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pp.1-14
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2007
Optimal design method of nonlinear damping system for seismic response control of adjacent structures is studied in this paper. The objective functions of the optimal design are defined by structural response and total amount of the dampers. In order to obtain a solution minimizing two mutually conflicting objective functions simultaneously, multi-objective optimization technique based on genetic algorithm is adopted. In addition, stochastic linearization method is embedded into the multi-objective framework to efficiently estimate the seismic responses of the adjacent structures interconnected by nonlinear hysteretic dampers without performing nonlinear time-history analyses. As a numerical example to demonstrate the effectiveness of the proposed technique, 20-story and 10-story buildings are considered and MR dampers of which hysteretic behaviors vary with the magnitude of the input voltage are considered as nonlinear hysteretic damper interconnecting two adjacent buildings. The proposed approach can provide the optimal number and capacities of the MR dampers, which turned out to be more economical than the uniform distribution system while maintaining similar control performance. The proposed damper system is verified to show more stable performance in terms of the pounding probability between two adjacent buildings. The applicability of the proposed method to the design problem for optimally placing semi-active control system is examined as well.
In this research, a multilevel decomposition technique to enhance the efficiency of the configuration optimization of truss structures was proposed. On the first level, the nonlinear programming problem was formulated considering cross-sectional areas as design variables, weight, or volume as objective function and behavior under multiloading condition as design constraint. Said nonlinear programming problem was transformed into a sequential linear programming problem. which was effective in calculation through the approximation of member forces using behavior space approach. Such approach has proven to be efficient in sensitivity analysis and different form existing shape optimization studies. The modified method of feasible direction (MMFD) was used for the optimization process. On the second level, by treating only shape design variables, the optimum problem was transformed into and unconstrained optimal design problem. A unidirectional search technique was used. As numerical examples, some truss structures were applied to illustrate the applicability. and validity of the formulated algorithm.
Safety Instrumented Systems (SIS) have wide application area. They are of vital importance at process plants to detect the onset of hazardous events, for instance, a release of some hazardous material, and for mitigating their consequences to humans, material assets, and the environment. The integrated safety systems, where electrical, electronic, and/or programmable electronic (E/E/PE) devices interact with mechanical, pneumatic, and hydraulic systems are governed by international safety standards like IEC 61508. IEC 61508 organises its requirements according to a Safety Life Cycle (SLC). Fulfilling these requirements following the SLC can be complex without the aid of SIS supporting tools. This paper presents simple SIS support tool which can greatly help the user to implement the design phase of the safety lifecycle. This tool is modelled in the form of Android application which can be integrated with a Web-based data reading and modifying system. This tool can reduce the computation time spent on the design phase of the SLC and reduce the possible errors which can arise in the process. In addition, this paper presents an optimization approach to SISs based on cost measures. The multi-objective genetic algorithm has been used for the optimization to search for the best combinations of solutions without enumeration of all the solution space.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.15
no.3
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pp.219-231
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2014
We develop a preliminary design optimization procedure in this paper regarding the wing planform in a solar-powered high-altitude long-endurance unmanned aerial vehicle. A high-aspect-ratio wing has been widely adopted in this type of a vehicle, due to both the high lift-to-drag ratio and lightweight design. In the preliminary design, its characteristics need to be addressed correctly, and analyzed in an appropriate manner. In this paper, we use the three-dimensional Euler equation to analyze the wing aerodynamics. We also use an advanced structural modeling approach based on a geometrically exact one-dimensional beam analysis. Regarding the structural integrity of the wing, we determine detailed configuration parameters, specifically the taper ratio and the span length. Next, we conduct a multi-objective optimization scheme based on the response surface method, using the present baseline configuration. We consider the structural integrity as one of the constraints. We reduce the wing weight by approximately 25.3 % from that in the baseline configuration, and also decrease the power required approximately 3.4 %. We confirm that the optimized wing has sufficient flutter margin and improved static longitudinal/directional stability characteristics, as compared to those of the baseline configuration.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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