본 연구에서는 공기역학과 비선형 구조해석을 통합한 다분야 최적설계 최적화(MDO)프레임웍을 사용하여 항공기 날개의 설계를 수행하였다. MDO 문제 중 해결해야할 가장 큰 문제인 자동화를 해결하여 전 과정이 자동화되게 하였다. 공력해석은 FLUENT를 사용하였으며 이를 위한 격자는 CATIA의 파라미터 모델과 Gambit을 사용하여 자동으로 생성되도록 하였다. 전산구조해석을 위한 격자는 CATIA의 파라미터 모델과 NASTRAN- FX의 비주얼 베이직 스크립트를 사용하여 자동으로 생성되도록 하였다. 구조해석은 비선형성을 고려하여 ABAQUS를 사용하였다. 최적화 방법은 전역해를 구하기 유리한 반응표면법을 사용하였다. 목적함수는 날개 무게의 최소화이고 제약 조건은 양항비, 날개의 변위 그리고 구조응력량으로 정하였다. 그리고 설계변수는 가로세로비, 테이퍼비, 후퇴각 그리고 상하스킨의 두께로 정의하였다. 최적화 설계결과는 본 자동화 MDO프레임웍이 성공적으로 구성되었음을 보여주었다.
Recently, deep learning that is the most popular and effective class of machine learning algorithms is widely applied to various industrial areas. A number of research on various topics about structural engineering was performed by using artificial neural networks, such as structural design optimization, vibration control and system identification etc. When nonlinear semi-active structural control devices are applied to building structure, a lot of computational effort is required to predict dynamic structural responses of finite element method (FEM) model for development of control algorithm. To solve this problem, an artificial neural network model was developed in this study. Among various deep learning algorithms, a recurrent neural network (RNN) was used to make the time history response prediction model. An RNN can retain state from one iteration to the next by using its own output as input for the next step. An eleven-story building structure with semi-active tuned mass damper (TMD) was used as an example structure. The semi-active TMD was composed of magnetorheological damper. Five historical earthquakes and five artificial ground motions were used as ground excitations for training of an RNN model. Another artificial ground motion that was not used for training was used for verification of the developed RNN model. Parametric studies on various hyper-parameters including number of hidden layers, sequence length, number of LSTM cells, etc. After appropriate training iteration of the RNN model with proper hyper-parameters, the RNN model for prediction of seismic responses of the building structure with semi-active TMD was developed. The developed RNN model can effectively provide very accurate seismic responses compared to the FEM model.
Double-deck train have studied in the next generation train in KRRI. Double-deck train have more seat capacities compared with single deck vehicles and is a efficient, reliable and comfortable alternative train. Because of heavy weight, weight minimization of double-deck train carbody is imperative to reduce cost and extend life-time of train. Weight minimization problem of the double-deck train car-body is required to decide 66 design variables of thicknesses for large aluminum extruded panel while satisfying stress constraints. Design variables are too many and one execution of structural analysis of double-deck train carbody is time-consuming. Therefore, we adopt approximation technique to save computational cost of optimization process. Metamodels such as response surface model (RSM) and kriging model are used to approximate model-based optimization is described. RSM is easy to obtain and expressed explicit function, but this is not suitable for highly nonlinear and large scaled problems. Kriging model employs an interpolation scheme and is developed in the fields of spatial statistics and geostatistics. Target of this design is to find optimum thickness of AEP to minimize weight of doulbe-deck train carbody. In this study, meta model techniques are introduced to carry out weight minimization of a double-deck train car-body.
Performance assessment of pavements proves useful, in terms of handling the ride quality, controlling the travel time of vehicles and adequate maintenance of pavements. Roughness profiles provide a good measure of the deteriorating condition of the pavement. For the accurate estimates of pavement roughness from dynamic vehicle responses, vehicle parameters should be known accurately. Information on vehicle parameters is uncertain, due to the wear and tear over time. Hence, condition monitoring of pavement requires the identification of pavement roughness along with vehicle parameters. The present study proposes a scheme which estimates the roughness profile of the pavement with the use of accurate estimates of vehicle parameters computed in parallel. Pavement model used in this study is a two-layer Euler-Bernoulli beam resting on a nonlinear Pasternak foundation. The asphalt topping of the pavement in the top layer is modeled as viscoelastic, and the base course bottom layer is modeled as elastic. The viscoelastic response of the top layer is modeled with the help of the Burgers model. The vehicle model considered in this study is a half car model, fitted with accelerometers at specified points. The identification of the coupled system of vehicle-pavement interaction employs a coupled scheme of an unbiased minimum variance estimator and an optimization scheme. The partitioning of observed noisy quantities to be used in the two schemes is investigated in detail before the analysis. The unbiased minimum variance estimator (MVE) make use of a linear state-space formulation including roughness, to overcome the linearization difficulties as in conventional nonlinear filters. MVE gives estimates for the unknown input and fed into the optimization scheme to yield estimates of vehicle parameters. The issue of ill-posedness of the problem is dealt with by introducing a regularization equivalent term in the objective function, specifically where a large number of parameters are to be estimated. Effect of different objective functions is also studied. The outcome of this research is an overall measure of pavement condition.
This paper presents a brief overview of the recently developed performance-control method of moment frame design subjected to monotonously increasing lateral loading. The final product of any elastic-plastic analysis is a nonlinear loaddisplacement diagram associated with a progressive failure mechanism, which may or may not be as desirable as expected. Analytically derived failure mechanisms may include such undesirable features as soft story failure, partial failure modes, overcollapse, etc. The problem is compounded if any kind of performance control, e.g., drift optimization, material savings or integrity assessment is also involved. However, there is no reason why the process can not be reversed by first selecting a desirable collapse mechanism, then working backwards to select members that would lead to the desired outcome. This article provides an overview of the newly developed Performance control methodology of design for lateral resisting frameworks with a view towards integrity control and prevention of premature failure due to propagation of plasticity and progressive P-delta effects.
In this paper we proposed the aerodynamic numerical analysis with linear matrix inequality theorem of intelligent control, which is believed to be applicable in the application not only a function of the block size and reduced wind speed but itself depends on both the size and the aspect ratio of the structure, not on the total scruton number. In order to improve the accuracy of the results, the optimization curve was optimized for the test to evaluate the response in the time of achieving the results and we focus on the results that found a significant influence from the assumptions used for damage propagation for aircraft structural analysis of composite materials. Finally, the numerical simulations confirmed the effectiveness of the method.
In this paper, a new semi-analytical solution for estimating the pull-in parameters of electrically actuated functionally graded (FG) nanobeams is proposed. All the bulk and surface material properties of the FG nanoactuator vary continuously in thickness direction according to power law distribution. Here, the modified couple stress theory (MCST) and Gurtin-Murdoch surface elasticity theory (SET) are jointly employed to capture the size effects of the nanoscale beam in the context of Euler-Bernoulli beam theory. According to the MCST and SET and accounting for the mid-plane stretching, axial residual stress, electrostatic actuation, fringing field, and dispersion (Casimir or/and van der Waals) forces, the nonlinear nonclassical equation of motion and boundary conditions are obtained derived using Hamilton principle. The proposed semi-analytical solution is derived by employing Galerkin method in conjunction with the Particle Swarm Optimization (PSO) method. The proposed solution approach is validated with the available literature. The freestanding behavior of nanoactuators is also investigated. A parametric study is conducted to illustrate the effects of different material and geometrical parameters on the pull-in response of cantilever and doubly-clamped FG nanoactuators. This model and proposed solution are helpful especially in mechanical design of micro/nanoactuators made of FGMs.
The modified-ECOMAC approach to monitor and investigate health of structure in marine platforms was evaluated in this research. The material properties of structure were defined based on the real platform located in Persian Gulf. The nonlinear time-history analyses were undertaken using the marine natural waves. The modified-ECOMAC approach was designed to act as the solution of the best sensor placement according to structural dynamic behavior of structure. This novel method uses nonlinear time-history analysis results as an exact seismic response despite the common COMAC algorithms utilize the eigenvalue responses. The processes of modified-ECOMAC criteria were designed and developed by author of this paper as a toolbox of Matlab. The Results show that utilizing an efficient ECOMAC method in SHM process leads to detecting the critical weak points of sensitive marine platforms to make better decision about them. The statistical results indicate that considering modified ECOMAC based on seismic waves analysis has an acceptable accuracy on identify the sensor location. The average of statistical comparison of COMAC and ECOMAC via modal and integrated analysis, had a high MAE of 0.052 and RSME of 0.057 and small R2 of 0.504, so there is significant difference between them.
비정형 초고층 구조물은 골조 직교성이 해제되고, 형상이 복잡해 기존 설계방식보다 많은 문제점이 발생된다. 비정형성으로 인한 문제점은 설계안을 지속적으로 변경시켜 프로젝트의 효율성을 저하시킨다. 또한 해외프로젝트의 경우 해당업체 간 혹은 해당국가 간 의견차로 국내보다 더욱 많은 변경상황이 발생되고 있다. 따라서 지속적인 변경상황에 전산플랫폼을 사용할 경우 효율적으로 설계변경업무에 대처할 수 있다. 파라메트릭 기반의 전산플랫폼인 StrAuto를 이용할 경우 최적의 구조설계대안을 신속히 선정할 수 있다. 특히 StrAuto는 비선형 내진성능평가를 위한 해석 툴 간의 신속한 모델링 연동도 효율적으로 가능하다. 그래서 본 연구에서는 지진하중 변경에 따른 전산플랫폼을 이용한 내진성능평가 프로세스를 현재 구조설계가 진행 중인 몽골지역 최고층 빌딩 프로젝트에 적용하고 검증하려 한다.
In this paper we present robust optimal supporting positions for large glass panels used for TFT-LCD monitors when they are stored in a cassette during manufacturing process. The criterion taken is to minimize their maximum deflection. Since they are supported by some supports and have large deformations, contact analysis with a geometrically nonlinear effect is necessary. In addition, the center of a panel can not be positioned exactly as intended and should be considered as uncertainties. To take into account of these effects, the mean and the standard deviation of system response functions, particularly the deflection of the panels, need be calculated. A function approximation moment method (FAMM) is utilized to estimate them. It is a special type of response surface methodology for structural reliability analysis and can be efficiently used to estimate the two stochastic properties, that is, the system performance and the perturbations caused by uncertainties. For a design purpose, they are to be minimized simultaneously by some optimization algorithm to obtain robust optimal supporting positions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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