A kind of modified epoxy resin sheet molding compounds of the impeller has been designed. Through the test, the non-metal impeller has a better environmental aging performance, but must do the waterproof processing design. In order to improve the stability of the impeller vibration design, the influence of uncertainty factors is considered, and a multi-objective robust optimization method is proposed to reduce the weight of the impeller. Firstly, based on the fluid-structure interaction, the analysis model of the impeller vibration is constructed. Secondly, the optimal approximate model of the impeller is constructed by using the Latin hypercube and radial basis function, and the fitting and optimization accuracy of the approximate model is improved by increasing the sample points. Finally, the micro multi-objective genetic algorithm is applied to the robust optimization of approximate model, and the Monte Carlo simulation and Sobol sampling techniques are used for reliability analysis. By comparing the results of the deterministic, different sigma levels and different materials, the multi-objective optimization of the SMC molding impeller can meet the requirements of engineering stability and lightweight. And the effectiveness of the proposed multi-objective robust optimization method is verified by the error analysis. After the SMC molding and the robust optimization of the impeller, the optimized rate reached 42.5%, which greatly improved the economic benefit, and greatly reduce the vibration of the ventilation system.
In global competition manufacturing companies have to produce modern, new constructions from advanced materials in order to increase competitiveness. The aim of my research was to develop a new composite cellular plate structure, which can be primarily used for structural elements of road, rail, water and air transport vehicles (e.g. vehicle bodies, ship floors). The new structure is novel and innovative, because all materials of the components of the newly developed structure are composites (laminated Carbon Fiber Reinforced Plastic (CFRP) deck plates with pultruded Glass Fiber Reinforced Plastic (GFRP) stiffeners), furthermore combines the characteristics of sandwich and cellular plate structures. The material of the structure is much more advantageous than traditional steel materials, due mainly to its low density, resulting in weight savings, causing lower fuel consumption and less environmental damage. In the study the optimal construction of a given geometry of a structural element of a road truck trailer body was defined by single- and multi-objective optimization (minimal cost and weight). During the single-objective optimization the Flexible Tolerance Optimization method, while during the multi-objective optimization the Particle Swarm Optimization method were used. Seven design constraints were considered: maximum deflection of the structure, buckling of the composite plates, buckling of the stiffeners, stress in the composite plates, stress in the stiffeners, eigenfrequency of the structure, size constraint for design variables. It was confirmed that the developed structure can be used principally as structural elements of transport vehicles and unit load devices (containers) and can be applied also in building construction.
Journal of Korean Association for Spatial Structures
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v.8
no.1
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pp.49-56
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2008
A multi-objective optimization approach is presented for force design of tensegrity structures. The geometry of the structure is given a priori. The design variables are the member forces, and the objective functions are the lowest eigenvalue of the tangent stiffness matrix that is to be maximized, and the deviation of the member forces from the target values that is to be minimized. The multi-objective programming problem is converted to a series of single-objective programming problems by using the constraint approach. A set of Pareto optimal solutions are generated for a tensegrity grid to demonstrate the validity of the proposed method.
This paper proposes a design automation method for the flight control system of an aircraft based on optimization. The control system design problem which has many specifications is formulated as multi-objective optimization problem. The solution of this optimization problem should be considered in terms of Pareto-optimality. In this paper, we use an evolutionary algorithm providing numerous Pareto-optimal solutions. These solutions are given to a control system designer and the most suitable solution is selected. This method decreases tasks required to determine the control parameters satisfying all specifications. The design automation of a flight control system is illustrated through an example.
Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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v.26
no.8
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pp.357-365
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2014
This paper proposed a multi-objective optimization method for building energy system design using primary energy consumption and initial cost. The designing of building energy systems is a complex task, because life cycle cost and efficiency of building are determined by decisions of engineer during the early stage of design. Therefore, methods such as pareto analysis that can generate various alternatives for decision making are necessary. In this study, the optimization is performed using the NSGAII and case study was carried out for feasibility of the proposed method. As a result, alternative solutions can be obtained for the optimal building energy system design.
Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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v.16
no.4
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pp.29-35
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2007
The main objective of this paper is to propose the optimal design method of forging process using genetic algorithm. Design optimization of forging process was doing about one stage and multi stage. The objective function is considered the filling of die. The chosen design variables are die geometry in multi stage and initial billet shape in one stage. We performed FE analysis to simulated forging process. The optimized preform and initial billet shape was obtained by genetic algorithm and FE analysis. To show the efficiency of GA method in forging problem are solved and compared with published results.
In this paper, a versatile multi-objective optimization concept for fatigue life prediction is introduced. Multi-objective decision making in engineering design refers to obtaining a preferred optimal solution in the context of conflicting design objectives. Compromise decision support problems are used to model engineering decisions involving multiple trade-offs. These methods typically rely on a summation of weighted attributes to accomplish trade-offs among competing objectives. This paper gives an interpretation of the decision parameters as governing both the relative importance of the attributes and the degree of compensation between them. The approach utilizes a response surface model, the compromise decision support problem, which is a multi-objective formulation based on goal programming. Examples illustrate the concepts and demonstrate their applicability.
This paper presents the multi-objective optimal design of thermopile sensor having beam or membrane structure. The thermopile sensor is composed of $Si_{3}N_{4}/SiO_{2}$ dielectric membrane, Al-polysilicon thermocouples and $RuO_{2}$ thin film for black body. The sensing method is based on the Seebeck effect which is originated from the temperature difference of the two positions, black body and silicon rim. The objective functions of the presented design are sensitivity, detectivity and thermal time constant. The modelling of the sensor is proposed including the package. The multi-objective optimization technique is applied to the design of the sensor not only inspecting the modelling equation but also simulating mathematical programming method. Especially, fuzzy optimization technique is adapted to get the optimal solution which enables the designer to reach the more practical solution. The design constraint of the voltage output originated from the change of the environmental temperature is included for practical use.
Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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2002.04a
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pp.621-624
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2002
The purpose of this paper is a study on getting proper gain set of PID controller which satisfies multi-performance specifications of the control system. The multi-objective optimization method is introduced to evaluate specifications, and the genetic algorithm is used as an optimal problem solver. To enhance the performance of genetic algorithm itself, adaptive technique is included. According to the proposed method in this paper, finding suitable gain set can be more easily accomplishable than manual gain seeking and tuning.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.4
no.1
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pp.36-54
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1996
This paper presents a design procedure of engine power system for vehicle. The implementation and operation environment of engine plant is somewhat diversed through the various kind of vehicles. Regarding this point, we adopt a multi-purposed design objective function which can be easily modified to reflect diverse mount design rules which have been recommended and used generally by relating fields. To search the mount parameters which provide the optimal performance, a direct search method based on an orthogonal array is developed and applied. Through several simulated results, the effectiveness of the developed disign tool is investigated and discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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