본 연구에서는 원심압축기 임펠러와 디퓨져 블레이드 형상을 반응표면법과 다목적 유전알고리즘 기법을 사용하여 최적설계 연구를 수행하였다. 임펠러와 디퓨져의 블레이드 선단과 후단의 각도와 두께를 3 구간으로 나누어 설계변수로 적용하였으며 수치해석은 상용코드인 ANSYS CFX 를 사용하였다. 실험계획법 중 많이 사용되는 중심합성계획을 이용하여 총 45 개의 설계점에 대한 값을 계산하였다. 계산된 결과를 바탕으로 반응표면을 생성하였으며 반응표면은 최적형상의 임펠러와 디퓨져를 선정하는데 이용하였다. 최적설계의 전 과정은 ANSYS DX 를 사용하였으며, 최적화의 결과로 원심압축기의 주요 성능변수인 등엔트로피 효율과 압력회복계수가 각각 0.3%, 5% 향상된 임펠러와 디퓨져 블레이드 형상을 제시하였다.
본 논문에서는 다단계다목적함수 최적화(MLMO)를 통해 철근콘크리트 뼈대구조의 최적해를 일단계단일 목적함수 최적화(SLSO)에 의한 결과와 비교하였다. MLMO방법에 의해서 간단히 가중치(Weighting factor)를 도모함으로써 경비와 처짐의 두가지 목적함수를 만족시키는 것이 가능했으며, 단계별로 제약조건식의 수를 감소시키고, 문제형성의 비선형성을 감소시킴으로써 최적화의 과정을 효율적으로 수행할 수 있었다. 또한 각 부구조물간의 설계변수의 변화에 의한 부재력의 변화를 제약조건에 반영하기 위하여 부재력변화량 추정을 하였고 부구조물의 최적화시 부재감 결합(coupling)이 가능하도록 하였다. 부구조물의 최적화시 선형화된 구조시스템의 선형화된 목적함수와 제약조건식을 사용하여 재해석 과정을 효율적으로 감소시킬 수 있었다. 최적화 과정중 초기에는 설계변수에 대한 비교적 큰 이동한계의 사용이 가능하였으며 반복회수 4호 정도에 최적해로의 효율적인 수렴이 이루어졌다.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제13권1호
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pp.734-745
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2021
In order to achieve a good and competitive FPSO design, the building cost and the motion performances are the two most critical and conflicting KPIs to be considered. In this study, the author's previous work (Lee, et al., 2021) on the optimization of an FPSO's hull dimensions with 1800 MBBLs storage capacity at Brazil field was extended using a multi-objective parametric optimization with the hull steel weight and the operability which are closely related to the building cost and the operational cost during the lifetime, respectively. For the purpose of more realistic and practical FPSO design, the constraints related to crew comfort and the safe helicopter take-off and landing operation were newly added. Also, the green water on deck was calculated accurately to check the suitability of the designed freeboard height using a newly developed real-time calculation module for the relative wave elevations. With aids of this updated optimization formulation, we presented multiple optimal FPSO dimensions expressed as a Pareto set which aids FPSO designers to conveniently select the practical and competitive dimensions. The excellence of the developed approach was verified by comparing the optimization results with those of FPSOs dimensioned for operation at West Africa and Brazil field.
In this paper, a versatile multi-criteria optimization concept for fatigue life prediction is introduced. Multi-criteria 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.
To make railway carbody light in weight has advantages at some aspects of both manufacturing and maintenance. Recently, railway carbodys of steel structure have been lightened their weight by using aluminum extrusion plate. for the additional lightening of railway carbody, an optimal design which maintains proper strength and minimizes weight must be achieved. Optimization which is used with finite element analysis for aluminum extrusion plate has the disadvantage of consuming much time. In this paper, the method of equivalent material property which is available to FEA code is established using the method of equivalent stiffness. This method for plate is expanded into the method for railway carbody structure with plates and shells. An objective function is established for maximum stiffness of unit aluminum extrusion plate using established method of equivalent material property. We performed an multi-objective optimization using the penalty function method. As a result, recommendable shapes and sizes of unit extrusion plate for under-frame of high speed train is presented.
A problem formulation and solution methodology for design optimization of laminated thin-walled composite beams of generic section is presented. Objective functions and constraint equations are given in the form of beam stiffness. For two different problems one for open section and the other for closed section, the objective function considered is bending stiffness about x-axis. Depending upon the case, one can consider bending, torsional and axial stiffnesses. The different search and optimization algorithm, known as Evolution Strategies (ES) has been applied to find the optimal fibre orientation of composite laminates. A multi-level optimization approach is also implemented by narrowing down the size of search space for individual design variables in each successive level of optimization process. The numerical results presented demonstrate the computational advantage of the proposed method "Evolution strategies" which become pronounced to solve optimization of thin-walled composite beams of generic section.
Steel nitriding is a thermo-chemical process leading to surface hardening and improvement in fatigue properties. The process is strongly influenced by many different variables such as steel composition, nitrogen potential, temperature, time, and quenching media. In the present study, the influence of such parameters affecting physic-chemical and mechanical properties of nitride steels was evaluated. The aim was to streamline the process by numerical-experimental analysis allowing defining the optimal conditions for the success of the process. Input parameters-output results correlations were calculated through the employment of a multi-objective optimization software, modeFRONTIER (Esteco). The mechanical and microstructural results belonging to the nitriding process, performed with different processing conditions for various steels, are presented. The data were employed to obtain the analytical equations describing nitriding behavior as a function of nitriding parameters and steel composition. The obtained model was validated, through control designs, and optimized by taking into account physical and processing conditions.
The paper presents a multi-objective genetic algorithm approach to the design of a water distribution network. The objectives considered are minimization of network cost and maximization of a reliability measure. In this study, a new reliability measure, called network resilience, is introduced. This measure mimics a designer's desire of providing excess power at nodes and designing reliable loops with practicable pipe diameters. The proposed method produces a set of Pareto-optimal solutions in the search space of cost and network resilience. Genetic algorithms are observed to be poor in handling constraints. To handle constraints in a better way, a constraint handling technique that does not require a penalty coefficient and applicable to water distribution systems is presented. The present model is applied to two example problems, which were widely reported. Pipe failure analysis carried out on some of the solutions obtained revealed that the network resilience based approach gave better results in terms of network reliability.
This work presents 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. 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 controller that can control the smart base isolation system consisting of M damper and friction pendulum systems(FPS) is developed in this study. A fuzzy logic controller (FLC) is used to modulate the M damper force because the FLC has an inherent robustness and ability to handle non-linearities and uncertainties. A genetic algorithm (GA) is used for optimization of the FLC. When earthquake excitations are applied to the structures equipped with smart base isolation system, the relative displacement at the isolation level as well as the acceleration of the structure should be regulated under appropriate level. Thus, NSGA-II(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm) is employed in this study as a multi-objective genetic algorithm to meet more than two control objectives, simultaneously. NSGA-II is used to determine appropriate fuzzy control rules as well to adjust parameters of the membership functions. Effectiveness of the proposed method for optimal design of the FLC is judged based on computed responses to several historical earthquakes. It has been shown that the proposed method can efficiently find Pareto optimal sets that can reduce both structural acceleration and base drift from numerical studies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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