In this study, we conducted a vibration fatigue analysis of the lower control arm in a vehicle suspension system. The vehicle was driven during the tests so that the dynamic effects could be taken into account. The dynamic load of the frequency domain was superimposed on the frequency response analysis. We performed a virtual proving ground test using multi-body dynamics, along with a finite element analysis and fatigue life predictions. Shape optimization was also considered using the design of the experimental approach, and a response surface analysis was performed to improve the durability performance of the lower control arm. We identified the elements that had the most influence on the optimal shape of the finite element model and analyzed the sensitivity of those elements. Then the optimal points that minimized the amount of damage to the areas of interest were determined through a response surface analysis. The results suggested that the fatigue life of the model increased as its mass was not increased excessively, and demonstrated that these design procedures yielded an appropriate optimized lower control arm model.
Performances of multiple surrogate models are evaluated in a turbomachinery blade shape optimization. The basic models, i.e., Response Surface Approximation, Kriging and Radial Basis Neural Network models as well as weighted average models are tested for shape optimization. Global data based errors for each surrogates are used to calculate the weights. These weights are multiplied with the respective surrogates to get the final weighted average models. The design points are selected using three level fractional factorial D-optimal designs. The present approach can help address the multi-objective design on a rational basis with quantifiable cost-benefit analysis.
In many response surface optimization problems for industrial processes, there are more than two responses of interest, and we want to find the optimal levels of the factors that influence the responses. This paper is to propose how to set up the desirability functions to find the optimum for a given set of data, and to propose how to analyse the data and the desirability functions to determine an optimal operating condition for the factors. To implement the proposed method in practice, a FORTRAN computer program was written and explained. Finally, an industrial example is illustrated to explain the proposed technique and the source list of the computer program is attached for the users.
A60 class bulkhead penetration piece is a fire resistance system installed on a bulkhead compartment to protect lives and to prevent flame diffusion in a fire accident on a ship and offshore plant. This study focuses on the approximate optimization of the fire resistance design of the A60 class bulkhead penetration piece using a multi-island genetic algorithm. Transient heat transfer analysis was performed to evaluate the fire resistance design of the A60 class bulkhead penetration piece. For approximate optimization, the bulkhead penetration piece length, diameter, material type, and insulation density were considered discrete design variables; moreover, temperature, cost, and productivity were considered constraint functions. The approximate optimum design problem based on the meta-model was formulated by determining the discrete design variables by minimizing the weight of the A60 class bulkhead penetration piece subject to the constraint functions. The meta-models used for the approximate optimization were the Kriging model, response surface method, and radial basis function-based neural network. The results from the approximate optimization were compared to the actual results of the analysis to determine approximate accuracy. We conclude that the radial basis function-based neural network among the meta-models used in the approximate optimization generates the most accurate optimum design results for the fire resistance design of the A60 class bulkhead penetration piece.
In the practical design, it is important to extract the design space information of a complex system in order to optimize the design because the design contains huge amount of design conflicts in general. In this research FEA (finite element analysis) has been successfully implemented and integrated with a statistical approach such as DOE (design of experiments) based RSM (response surface model) to optimize the thermal deformation of an automotive disk brake. The DOE is used for exploring the engineer's design space and for building the RSM in order to facilitate the effective solution of multi-objective optimization problems. The RSM is utilized as an efficient means to rapidly model the trade-off among many conflicting goals existed in the FEA applications. To reduce the computational burden associated with the FEA, the second-order regression models are generated to derive the objective functions and constraints. In this approach, the multiple objective functions and constraints represented by RSM are solved using the sequential quadratic programming to archive the optimal design of disk brake.
FE models for complex or large-scaled structures that need detailed modeling of structural components are usually constructed using commercial analysis softwares. Updating of such FE model by conventional sensitivity-based methods is difficult since repeated computation for perturbed parameters and manual calculations are needed to obtain sensitivity matrix in each iteration. In this study, an FE model updating procedure avoiding such difficulties by using response surface (RS) method and a Pareto-based multiobjective optimization (MOO) was formulated and applied to FE models constructed with a commercial analysis package. The test building is a low-rise reinforced concrete building that has been seismically retrofitted. Dynamic properties of the building were extracted from vibration tests performed before and after the seismic retrofits, respectively. The elastic modulus of concrete and masonry, and spring constants for the expansion joint were updated. Two RS functions representing the errors in the natural frequencies and mode shape, respectively, were obtained and used as the objective functions for MOO. Among the Pareto solutions, the best compromise solution was determined using the TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution) procedure. A similar task was performed for retrofitted building by taking the updating parameters as the stiffness of modified or added members. Obtained parameters of the existing building were reasonably comparable with the current code provisions. However, the stiffness of added concrete shear walls and steel section jacketed members were considerably lower than expectation. Such low values are seemingly because the bond between new and existing concrete was not as good as the monolithically casted members, even though they were connected by the anchoring bars.
This paper deals with multi-objective optimization using response surface method to improve the hydraulic performances of a 2 vane pump for wastewater treatment. For analyzing the internal flow field in the pump, steady Reynolds-averaged Navier-Stokes equations were solved with the shear stress transport turbulence model as a turbulence closure model. The impeller and volute variables were defined in the shape of the 2 vane pump. The objective functions were set to satisfy the total head at the design flow rate as well as to improve the efficiency. The hydraulic performance of the optimally designed shape was verified by numerical analysis results.
For the precise analysis of high velocity impact problem though FEM with element erosive method, the adequate mesh size and critical equivalent plastic strain(EQPS) is chosen prior to the simulation. In this research, it is strongly required from a standpoint that critical EQPS is used to decide whether perforation occurs or not. The optimization of dual armor plate consisting of 4340 steel and 2024 aluminium against a die steel sphere with high-velocity has been suggested using Lagrangian explicit time-integration code, NET2D. The response surface method based on the design of experiment is utilized for the size optimization. The optimized thickness of each layer, in which perforation does not occur, the strength of multi-layer is maximized and total weight is minimized, is obtained at a constant velocity of a pellet with a designated total thickness.
This paper presents a "window-zoom-out" optimization strategy with relatively fewer sampling data. In this method, an optimal Latin hypercube sampling experiment based on multi-objective Pareto optimization is developed to obtain the sampling data. The response surface method with multiquadric radial basis function combined with (1+$\lambda$) evolution strategy is used to find the global optimal point. The proposed method is verified with numerical experiments.
Optimization using a hybrid multi-objective evolutionary algorithm coupled with response surface approximation has been performed to improve the performance of a transonic axial compressor with circumferential casing grooves. In order to optimize the operating stability and peak adiabatic efficiency of the compressor with circumferential casing grooves, tip clearance, angle distribution at blade tip and the depth of the circumferential casing grooves are selected as design variables. Three-dimensional Reynolds-averaged Navier-Stokes equations with the shear stress transport turbulence model are discretized by finite volume approximations. The trade-off between two objectives with the interaction of blade and casing treatment is determined and discussed with respect to the representative clusters in the Pareto-optimal solutions compared to the axial compressor without the casing treatment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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