This study proposes a new vibration control approach for adjacent twin structures, which is termed as viscous damper asymmetric coupling system in this paper. The proposed system takes a concept that the diagonal bracing viscous dampers are asymmetrically distributed in two buildings to break the behavior symmetry of the twin buildings and then the coupling viscous damper is additionally installed at the top floor of the two buildings to couple both buildings and interactively transfer the asymmetric behavior-caused damping forces into both buildings. These asymmetric damping distributions and interacting damping forces of the connection damper efficiently suppress the overall vibration of the damper-coupled adjacent twin buildings efficiently. Genetic algorithm (GA) based multi-objective optimization technique is adopted for optimal design of the proposed system. In the numerical example of adjacent twin 10-story building structures, the conventional control approach, that is, uniform damping distribution system (UDS) is also taken into account for comparison purpose. The optimization results verify that the proposed system either can improve the control performance over the UDS with the same damping capacity, or can save the damping capacity significantly while maintaining the similar level of control performance to the UDS.
Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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v.17
no.10
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pp.938-946
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2005
Shape optimization of internally finned circular tube has been peformed for periodically fully developed turbulent flow and heat transfer. The physical domain considered in this study is very complicated due to periodic boundary conditions both streamwise and circumferential directions. Therefore, Pareto frontier sets of a heat exchanger can be acquired by coupling the CFD and the multi-objective genetic algorithm, which is a global optimization technique. The optimal values of fin widths $(d_1,\;d_2)$ and fin height (H) are numerically obtained by minimizing the pressure loss and maximizing the heat transfer rate within ranges of $d_1=0.2\sim1.5\;mm,\;d_2=0.2\sun1.5\;mm,\;and\;H=0.2\sim1.5\;mm$. The optimal values of the design variables are acquired after the fifth generation and also compared to those of a local optimization algorithm for the same geometry and conditions.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.18
no.9
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pp.854-862
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2012
The optimal design of batch-storage network by using periodic square wave model provides analytical lot sizing equations for a complex supply chain network characterized as multi-supplier, multi-product, multi-stage, non-serial, multi-customer, cyclic system including recycling and/or remanufacturing. The network structure includes multiple currency flows as well as material flows. The processes are represented by multiple feedstock/product materials with fixed composition which are very suitable for production processes. In this study, transportation processes that carry multiple materials with unknown composition are added and the time frame is changed from single period into multiple periods in order to represent nonperiodic parameter variations. The objective function of the optimization involves minimizing the opportunity costs of annualized capital investments and currency/material inventories minus the benefit to stockholders in the numeraire currency. The expressions for the Kuhn-Tucker conditions of the optimization problem are reduced to a multiperiod subproblem for average flow rates and analytical lot-sizing equations. The multiperiod lot sizing equations are different from single period ones. The effects of corporate income taxes, interest rates and exchange rates are incorporated.
This paper proposes a robust damper design technique for adjacent structures against model uncertainty. This approach introduces multi-objective optimization based system identification using measurement information which enables reasonable selection of the perturbation range in the robust design. Moreover, in order to improve the numerical efficiency in sampling the structural models required for the robust design of large structures, we define new objective functions which enable us to minimize the number of candidate models suitable to the purpose of the robust design. In addition, the performance index is newly employed to evaluate the robust performance of the sampled structural models, and the robust design has been performed according to the performance index. As a numerical example to demonstrate the efficiency of the proposed method, 5-story and 10-story two adjacent buildings are taken into account, and the existing and newly proposed robust design approaches are compared with each other. The results demonstrate that the proposed approach can guarantee more robust damper system only using small number of samples of the structural models because of using the measurement information which leads to improvement in the numerical efficiency, compared with the existing robust design methods.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.6
no.3
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pp.401-412
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2008
This paper discusses a design methodology of cooperative path planning for dynamical multi-agent systems with spatial and temporal constraints. The cooperative behavior of the multi-agent systems is specified in terms of the objective function in an optimization formulation. The path of achieving cooperative tasks is then generated by the optimization formulation constructed based on a differential flatness approach. Three scenarios of multi-agent tasking are proposed at the cooperative task planning framework. Given agent dynamics, both spatial and temporal constraints are considered in the path planning. The path planning algorithm first finds trajectory curves in a lower-dimensional space and then parameterizes the curves by a set of B-spline representations. The coefficients of the B-spline curves are further solved by a sequential quadratic programming solver to achieve the optimization objective and satisfy these constraints. Finally, several illustrative examples of cooperative path/task planning are presented.
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.
In rapid prototyping, the optimal part orientation during fabrication is critical as it can improve part accuracy, minimize the requirement for supports and reduce the production time. Through investigating the geometric issues of STL model and process planning of RPM, This paper establishes optimizing model based on the considerations of staircase effect, support area and production time. The general satisfactory degree function is constructed employing the multi-objective optimization theory based on the general satisfactory degree principle. The best part-building orientation is obtained by solving the function employing generic algorithm. Experiment shows that the methods can effective resolve the part-building orientation in RP.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.35
no.1
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pp.97-109
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2010
In this paper, we study a joint design problem of sampling inspections and service capacities for multi-products. Products are supplied in batches after rectifying inspections, that is, rejected lots are 100% inspected and defective products are reworked to good ones. When supplied, all defective products are uncovered through total inspection and returned to service. By exploiting the first and second order properties of the objective function, we identify the optimal inspection policies and service capacities for individual products, and develop allocation algorithms to obtain an optimal allocation of the limited total service capacity to products with the small number of computations.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.13
no.7
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pp.66-77
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1996
Optimal topology design is to search the optimal configuration of a structure which can be used as a shape at the conceptual design stage. Our objective is to maximize the stiffness of the structures and ribs under a material usage constraintl. The density of each finite element is the design variable and its relationship with Young's modulus is expressed by quadratic form. The configuration is represented by the entire density distribution, the structural analysis is performed by finite element method and the optimiza- tion is performed by Feasible Direction Method. Feasible Direction Method can handle various problems simultaneously, that is, mult-objectives and multi-constraints. Total computation time can be reduced by the quadratic relationship between the density and the material property and fewer design variables than Homogenization Method. Toplogy optimization technique developed in this research is applied to design the shapes of the ribs.
In this paper, we propose a optimization approach for the Electric Locomotive Overhaul Maintenance Facility (ELOMF), which aims at the simulation optimization so as to meet the design specification. In simulation design, we consider the critical path and sensitivity analysis of the critical (dependent) factors and the design (independent) parameters for the parameter selection and reduction of the metamodel. Therefore, we construct the multi-objective non-linear programming. The objective function is normalized for the generalization of design parameter while the constraints are composed of the simulation-based regression metamodel for the critical factors and design factor's domain. Then the effective solution procedure based on the pareto optimal solution set is proposed. This approach provides a comprehensive approach for the optimization of Train Overhaul Maintenance Facility(TOMF)'s design parameters using the simulation and metamoels.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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