Park, Kyoung-Woo;Choi, Dong-Hoon;Lee, Kwan-Soo;Kim, Yang-Hyun
Proceedings of the KSME Conference
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2003.11a
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pp.43-48
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2003
In this study the optimization of plate-fin type heat sink for the thermal stability is performed numerically. The optimum design variables are obtained when the temperature rise and the pressure drop are minimized simultaneously. The flow and thermal fields are predicted using the finite volume method and the optimization is carried out by using the sequential quadratic programming (SQP) method which is widely used in the constrained nonlinear optimization problem. The results show that when the temperature rise is less than 34.6 K, the optimal design variables are as follows; $B_{1}$ = 2.468 mm, $B_{2}$ = 1.365 mm, and t = 10.962 mm. The Pareto optimal solutions are also presented for the pressure drop and the temperature rise.
This study was carried out to design the optimal systems of diversified farming by the mathematical model developed. In order to achieve this goal, a computer program named DFSDINGP was developed by the nonlinear goal programming(NGP), and for testing its effectiveness, the optimal systems of diversified farming were designed for three regions surveyed and compared them with those of the conventional. DFSDINGP was programmed with FORTRAN 77 and it could handle the NGP problem having 25 independent variables and 75 constraint functions. The study results showed that the developed models and DFSDINGP could design the optimal systems of diversified farming satisfying two goals which are maximum agricultural income and maximum power inputs of agricultural machinery. The agricultural incomes and power inputs of farm machinery of the optimal systems were more than those of the conventional as much as 29-62% and 9-134%, respectively.
In this paper, the capacity of system which provides the real time response call service to the customer is studied. The quality of call service depends on the response time of the service in the system. Therefore, the focus of this paper is to investigate the capacity of system under the restriction of response time. In this paper, the system is modeled by queueing network. The analytical method is applied to solve this queueing network. The solution of the model has product form solution. To get the reasonable capacities, nonlinear programming problem is formulated and is solved by GINO.
Kim, Kyu-Ho;Lee, Yu-Jeong;Rhee, Sang-Bong;Lee, Sang-Keun;You, Seok-Ku
Proceedings of the KIEE Conference
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2003.07a
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pp.396-398
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2003
This paper presents the scheme for load model based dispersed generation system (DGs) installation and operation in unbalanced distribution systems. Groups of each individual load model consist of residential, industrial, commercial, official and agricultural load. The main idea of solving fuzzy nonlinear goal programming is to transform the original objective function and constraints into the equivalent multiple objective functions with fuzzy sets to evaluate their imprecise nature for the criterion of power loss minimization, the number or total capacity of DGs and the bus voltage deviation, and then solve the problem using genetic algorithms. The method proposed was applied to IEEE 13 bus test systems to demonstrate its effectiveness.
Redundancy allocation problems have been considered at single-level systems and it may be the best policy in some specific situations, but not in general. With regards to reliability, it is most effective to allocate the lowest objects, because parallel-series systems are more reliable than series-parallel systems. However, the smaller and lower in the system an object is, the more time and accuracy are needed for duplicating it, and so, the cost can be decreased by using modular redundancy Therefore, providing redundancy at high levels like as modules or subsystems, can be more economical than providing redundancy at low levels or duplicating components. In this paper, the problem in which redundancy is allocated at all level in a series system is addressed, a mixed integer nonlinear programming model is presented and a genetic algorithm is proposed. An example illustrates the procedure.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.7
no.3
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pp.190-201
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2002
Surfaces of many engineering structures, specially, those of ships and airplanes are commonly fabricated as doubly curved shapes as well as singly curved surfaces to fulfill functional requirements. Given a three dimensional design surface, the first step in the fabrication process is unfolding or planar development of this surfaces into a planar shape so that the manufacturer can determine the initial shape of the flat plate. Also a good planar development enables the manufacturer to estimate the strain distribution required to form the design shape. In this paper, an algorithm for optimal approximated development of a general curved surface, including both singly and doubly curved surface is developed in the sense that the strain energy from its planar development to the design surface is minimized, subjected to some constraints. The development process is formulated into a constrained nonlinear programming problem, which is on basis of deformation theory and finite element. Constraints are subjected to characteristics of the fabrication method. Some examples on typical surfaces and the practical ship surfaces show the effectiveness of this algorithm.
We develop a nonlinear integer programming model which minimizes the total cost with the optimal number of operators to hire and their optimal allocation to the tasks under the diverse constraints such as the weekly, daily, and hourly maximum allowable abandonment rates for the time-varying inbound call volume. We present a case study based on actual data at a call center, in order to prove the validity of applying the optimization method proposed. By the one-sample two-tailed t-test, we confirm that the expected abandonment rates resulting from the optimization method are identical with the ones from the discrete-event simulation within specified confidence intervals.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.38
no.4
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pp.109-116
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2015
This paper is concerned with the single vendor single buyer integrated production inventory problem. To make this problem more practical, space restriction and lead time proportional to lot size are considered. Since the space for the inventory is limited in most practical inventory system, the space restriction for the inventory of a vendor and a buyer is considered. As product's quantity to be manufactured by the vendor is increased, the lead time for the order is usually increased. Therefore, lead time for the product is proportional to the order quantity by the buyer. Demand is assumed to be stochastic and the continuous review inventory policy is used by the buyer. If the buyer places an order, then the vendor will start to manufacture products and the products will be transferred to the buyer with equal shipments many times. The mathematical formulation with space restriction for the inventory of a vendor and a buyer is suggested in this paper. This problem is constrained nonlinear integer programming problem. Order quantity, reorder points for the buyer, and the number of shipments are required to be determined. A Lagrangian relaxation approach, a popular solution method for constrained problem, is developed to find lower bound of this problem. Since a Lagrangian relaxation approach cannot guarantee the feasible solution, the solution method based on the Lagrangian relaxation approach is proposed to provide with a good feasible solution. Total costs by the proposed method are pretty close to those by the Lagrangian relaxation approach. Sensitivity analysis for space restriction for the vendor and the buyer is done to figure out the relationships between parameters.
No, Ung-Rae;Kim, Yu-Dan;Park, Jeong-Ju;Tak, Min-Je
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.8
no.7
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pp.613-623
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2002
Ascent trajectory optimization and explicit guidance problems for a satellite launch vehicle with yaw maneuver in a 3-dimension are considered. The trajectory optimization problem with boundary conditions is formulated as a nonlinear programming problem by parameterizing the inertial pitch and yaw attitude control variables, and is solved by using the SQP algorithm. The flight constraints such as gravity-turn and range safety conditions are imposed. An explicit inertial guidance algorithm in the exoatmospheric phase is also presented. The guidance algorithm provides steering command and time-to-go value directly using the current states of the vehicle and the desired orbit insertion conditions. The liquid propelled Delta 2910 launch vehicle is used as a numerical model.
This paper reports on the development of a minimum cost design model and its application for obtaining economic designs for reinforced High Strength Concrete (HSC) T-sections in bending under ultimate limit state conditions. Cost objective functions, behavior constraint including material nonlinearities of steel and HSC, conditions on strain compatibility in steel and concrete and geometric design variable constraints are derived and implemented within the Conjugate Gradient optimization algorithm. Particular attention is paid to problem formulation, solution behavior and economic considerations. A typical example problem is considered to illustrate the applicability of the minimum cost design model and solution methodology. Results are confronted to design solutions derived from conventional design office methods to evaluate the performance of the cost model and its sensitivity to a wide range of unit cost ratios of construction materials and various classes of HSC described in Eurocode2. It is shown, among others that optimal solutions achieved using the present approach can lead to substantial savings in the amount of construction materials to be used. In addition, the proposed approach is practically simple, reliable and computationally effective compared to standard design procedures used in current engineering practice.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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