When adjacent tall buildings experience earthquake excitation, structural pounding may happen. In order to mitigate seismic pounding damage to adjacent structures, many studies have been done to date. Tuned mass dampers (TMD) are widely used for reduction of dynamic responses of building structures subjected to earthquake excitations. If a TMD is shared between adjacent buildings and it shows good control performance, it will be effective and economic means to reduce seismic responses of adjacent structures. In this study, control performance of a shared tuned mass damper (STMD) for seismic response reduction of adjacent buildings has been evaluated. For this purpose, two 8-story example buildings were used and multi-objective genetic algorithms has been employed for optimal design of the stiffness and damping parameters of the STMD. Based on numerical analyses, it has been shown that a STMD can effectively control dynamic responses and reduce the effect of pounding between adjacent buildings subjected to earthquake excitations in comparison with a traditional TMD.
Recently, a shipyard is making every effort to efficiently manage equipments of resources such as a gantry crane, transporter, and so on. So far block lifting scheduling of a gantry crane has been manually performed by a manager of the shipyard, and thus it took much time to get scheduling results and moreover the quality of them was not optimal. To improve this, a block lifting scheduling system of the gantry crane using optimization techniques was developed in this study. First, a block lifting scheduling problem was mathematically formulated as a multi-objective optimization problem, considering the minimization of travel distance at an idle state and wire replacement during block lifting. Then, to solve the problem, a meta-heuristic optimization algorithm based on the genetic algorithm was proposed. To evaluate the efficiency and applicability of the developed system, it was applied to an actual block lifting scheduling problem of the shipyard. The result shows that blocks can be efficiently lifted by the gantry crane using the developed system, compared to manual scheduling by a manager.
International Journal of Air-Conditioning and Refrigeration
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제16권1호
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pp.1-8
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2008
Numerical optimization for design of a blade stacking line of a low speed axial flow fan with a fast and elitist Non-Dominated Sorting of Genetic Algorithm(NSGA-II) of multi-objective optimization using three-dimensional Navier-Stokes analysis is presented in this work. Reynolds-averaged Navier-Stokes(RANS) equations with ${\kappa}-{\varepsilon}$ turbulence model are discretized with finite volume approximations and solved on unstructured grids. Regression analysis is performed to get second order polynomial response which is used to generate Pareto optimal front with help of NSGA-II and local search strategy with weighted sum approach to refine the result obtained by NSGA-II to get better Pareto optimal front. Four geometric variables related to spanwise distributions of sweep and lean of blade stacking line are chosen as design variables to find higher performed fan blade. The performance is measured in terms of the objectives; total efficiency, total pressure and torque. Hence the motive of the optimization is to enhance total efficiency and total pressure and to reduce torque.
The computer-based simulation tools are currently used overwhelmingly to simulate the performance of automotive designs. Then, the search for an optimal solution that satisfies a number of performance requirements usually involves numerous iterations among several simulation tools. Therefore, meta-modeling techniques are becoming widely used to build approximations of computationally expensive computer analysis tools. The set-based approach proposed in the first report of a four-part paper has been a test bed for the innovation of vehicle structure design process in the Structural Design and Fabrication Committee of JSAE(Society of Automotive Engineers of Japan). In the second report, the proposed design approach is illustrated with a side-door impact beam design example using meta-modeling techniques.
This paper presents a novel design approach that could generate structural design alternatives having different topologies and then, select the optimum structure from them with simulataneously determining its optimum design variables related to geometry and the member size subjected to the multiple objective design environments. For this purpose, a specialized genetic algorithm, called StrGA_DeAl + MOGA, which can handle the design alternatives and multi-criteria problems very effectively, is developed for the optimal structural design. To validate the developed method, method, plain truss design problems are considered as illustrative example. To begin with, some possible topological of the truss structure are suggested based on the stability criterion that should be satisfied under the given loading condition. Then, with the consideration of the given multi-criteria, several different topology forms are selected as design alternatives for the second step of the conceptual design process. Based on the chosen topolgy of truss structures, the sizing or shaping optimization process starts to determine the optimum design parameters. Ten-bar truss problems are given in the paper to confirm the above concept and methodology.
The layered composites have a character to change of structure stiffness with respect to the layup angles. The deformations in the fan-blades to be initially designed by considering efficiency and noise, etc., which arise due to the pressure during the fan operation, can make the fan inefficient. Thus, so as to minimize the deformations of the blades, it is needed to increase the stiffness of the blades. An investigation has been performed to develop the three dimensional layered composite shell element with the drilling degree of freedom and the optimization module for finding optimal layup angles with sensitivity analysis. And then they have been verified. In this study, the analysis model is engine cooling fan of automobile. In order to analyzes the stiffness of the composite fan blades, finite element analysis is performed. In addition, it is linked with optimal design process, and then the optimal angles that can maximize the stiffness of the blades are found. In the optimal design process, the deformations of the blades are considered as multiobjective functions, and this results minimum bending and twisting simultaneously.
The Optimal solutions of the design variables in internally finned tubes have been obtained for three-dimensional periodically fully developed turbulent flow and heat transfer. For a trapezoidal fin profile, performances of the heat exchanger are determined by considering the heat transfer rate and pressure drop, simultaneously, that are interdependent quantities. Therefore, Pareto frontier sets of a heat exchanger can be acquired by integrating CFD and a multi-objective optimization technique. The optimal values of fin widths $(d_1,\;d_2)$, fin height(h) and helix angle$(\gamma)$ are numerical1y obtained by minimizing the pressure loss and maximizing the heat transfer rate within ranges of $d_1=0.5\sim1.5mm$, $d_2=0.5\sim1.5mm$, $h=0.5\sim1.5mm$, and $\gamma=0\sim20^{\circ}$. For this, a general CFD code and a global genetic algorithm(GA) are used. The Pareto sets of the optimal solutions can be acquired after $30^{th}$ generation.
On the premise of ensuring that the static performance of the concrete spreader is met, the first-order natural frequency of the concrete spreader is increased, and the weight of the main beam is reduced. ANSYS is used as an analysis tool to perform modal analysis on the concrete spreader. The natural frequency, mode shape and modal test verification will be obtained to ensure the accuracy of finite element model analysis. Using the ANSYS designxplorer module, the size of the main beam is set, and the response surface model between the parameter variables and the optimization objective is established according to the experimental design points. Screening algorithm and MOGA algorithm are used to multi-optimize the stress, first-order natural frequency and girder weight, and the optimal solution is obtained by comparison. The results of modal analysis are consistent with those of the experiment, and a set of optimal solutions is obtained through the optimization algorithm. The optimal solution obtained can meet the purpose of increasing the first-order natural frequency of the concrete spreader and reducing the weight of the main beam under the premise of ensuring the overall dynamic and static performance of the concrete spreader.
본 논문은 지대지 유도탄 체계의 개념 설계를 위한 다목적 최적화(MOO) 프레임워크를 제안한다. 제안된 프레임워크를 통해 연구 개발 과정의 초기 단계에 체계 수준에서 trade-off를 수행하기 위한 파레토 프론트를 도출 할 수 있다. 제안된 프레임워크는 모델의 추가 및 변경이 용이하도록 네 가지 기능 모듈(환경 설정 모듈, 변수 설정 모듈, 다분야 분석 모듈 및 최적화 모듈)로 구성되었으며, 이를 활용한 개념 설계 프로세스를 통해 개발 초기 단계에 다양한 설계안에 대한 검토를 수행하는 목적을 달성할 수 있었다. 프레임 워크의 효과를 보여주는 사례 연구를 제시하여 체계 설계에 적용 가능성을 확인하였고, 초기 개념 설계 단계에서 신뢰도와 계산시간 감소를 확보할 수 있는 설계 환경을 제시하는데 기여할 수 있었다.
Hydrogen is gaining attention as a sustainable and renewable energy source, potentially replacing fossil fuels. Its high diffusivity, wide flammable range, and low ignition energy make it prone to ignition even with minimal friction, potentially leading to fire and explosion risks. Workplaces manage ignition risks by classifying areas with explosive atmospheres. However, the effective installation of a blast wall can significantly limit the spread of hydrogen, thereby enhancing workplace safety. To optimize the wall installation of this barrier, we employed the response surface methodology (RSM), considering variables such as wall distance, height, and width. We performed 17 simulations using the Box-Behnken design, conducted using FLACS software. This process yielded two objective functions: explosion likelihood near the barrier and explosion overpressure affecting the blast wall. We successfully achieved the optimal solution using multi-objective optimization for these two functions. We validated the optimal solution through verification simulations to ensure reliability, maintaining a margin of error of 5%. We anticipated that this method would efficiently determine the most effective installation of a blast wall while enhancing workplace safety.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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