Temperature-induced responses, such as strains and displacements, are related to the boundary conditions. Therefore, it is required to determine the boundary conditions to establish a reliable bridge model for temperature-induced responses analysis. Particularly, bridge bearings usually present nonlinear behavior with an increase in load, and the nonlinear boundary conditions cause significant effect on temperature-induced responses. In this paper, the bridge nonlinear boundary conditions were simulated as bilinear translational or rotational springs, and the boundary parameters of the bilinear springs were identified based on the measured temperature-induced responses. First of all, the temperature-induced responses of a simply support beam with nonlinear translational and rotational springs subjected to various temperature loads were analyzed. The simulated temperature-induced strains and displacements were assumed as measured data. To identify the nonlinear translational and rotational boundary parameters of the bridge, the objective function based on the temperature-induced responses is then created, and the nonlinear boundary parameters were further identified by using the nonlinear least squares optimization algorithm. Then, a beam structure with nonlinear translational and rotational springs was simulated as a numerical example, and the nonlinear boundary parameters were identified based on the proposed method. The numerical results show that the proposed method can effectively identify the parameters of the nonlinear boundary conditions. Finally, the boundary parameters of a real arch bridge were identified based on the measured strain data and the proposed method. Since the bearings of the real bridge do not perform nonlinear behavior, only the linear boundary parameters of the bridge model were identified. Based on the bridge model and the identified boundary conditions, the temperature-induced strains were recalculated to compare with the measured strain data. The recalculated temperature-induced strains are in a good agreement with the real measured data.
Some methods have been presented to get optimal formation trajectories in the step of configuration or reconfiguration, which subject to constraints of collision avoidance and final configuration. In this study, a method for optimal formation trajectory-planning is introduced in view of fuel/time minimization using parameter optimization technique which has not been applied to optimal trajectory-planning for satellite formation flying. New constraints of nonlinear equality are derived for final configuration and constraints of nonlinear inequality are used for collision avoidance. The final configuration constraints are that three or more satellites should be placed in an equilateral polygon of the circular horizontal plane orbit. Several examples are given to get optimal trajectories based on the parameter optimization problem which subjects to constraints of collision avoidance and final configuration. They show that the introduced method for trajectory-planning is well suited to trajectory design problems of formation flying missions.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.63
no.9
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pp.1266-1272
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2014
We define the mobile robot navigation problem as an optimization problem to minimize the cost function with the pose error between the goal position and the position of a mobile robot. Using Gauss-Newton method for the optimization, the optimal speeds of the left and right wheels can be found as the solution of the optimization problem. Especially, the rotational speed of wheels of a mobile robot can be directly related to the overall speed of a mobile robot using the Jacobian derived from the kinematic model. When the robot detects the obstacle using sensors, the sub-goal switching method is adopted for the efficient obstacle avoidance during the navigation. The performance was evaluated using the simulation and the simulation results show the validity of the proposed method.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.51
no.8
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pp.344-351
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2002
The proposed immune algorithm has an uncomplicated structure and memory-cell mechanism as the optimization algorithm which imitates the principle of humoral immune response. We use the proposed algorithm to solve parameter optimization problems. Up to now, the applications of immune algorithm have been optimization problems with non-varying system parameters. Therefore the usefulness of memory-cell mechanism in immune algorithm is without. This paper proposes the immune algorithm using a memory-cell mechanism which can be the application of system with nonlinear varying parameters. To verified performance of the proposed immune algorithm, the speed control of nonlinear DC motor are performed. The results of Computer simulations represent that the proposed immune algorithm shows a fast convergence speed and a good control performances under the varying system parameters.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1996.04a
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pp.519-524
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1996
This paper describes the application of Genetic Algorithms(GAs) to nonlinear constrained mixed optimization problems. Genetic Algorithms are combinatorial in nature, and therefore are computationally suitable for treating discrete and integer design variables. But, several problems that conventional GAs are ill defined are applicaiton of penalty function that can be adapted to transform a constrained optimization problem into an unconstrained optimization problem into an unconstrained one and premature convergence of solution. Thus, we developed an modified GAs to solve this problems, and two examples are given to demonstrate the effectiveness of the methodology developed in this paper.
Proceedings of the Korean Society of Medical Physics Conference
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2005.04a
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pp.79-82
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2005
In this study, we have tested the feasibility of the convex non-linear objective model and the line search optimization method for the fluence map optimization (FMO). We've created the convex nonlinear objective function with simple bound constraints and attained the optimal solution using well-known gradient algorithms with an Armijo line search that requires sufficient objective function decrease. The algorithms were applied to 10 head-and-neck cases. The numbers of beamlets were between 900 and 2,100 with a 3 mm isotropic dose grid. Nonlinear optimization methods could efficiently solve the IMRT FMO problem in well under a minute with high quality for clinical cases.
Ship hull optimization is categorized as a bound, multi variable, multi objective problem with nonlinear constraints. In such analysis, where the objective function representing the performance of the ship generally requires computationally involved hydrodynamic interaction evaluation methods, the objective functions are not smooth. Hence, the evolutionary techniques to attain the optimum hull forms is considered as the most practical strategy. In this study, a parametric ship hull form represented by B-Spline curves is optimized for multiple performance criteria using Genetic Algorithm. The methodology applied to automate the hull form generation, selection of optimization solvers and hydrodynamic parameter calculation for objective function and constraint definition are discussed here.
Though the standard element density-based topology optimization method has been applied for the optimal design of multiphysics systems, some theoretical problems, such as material interpolation, undershoot temperature prediction, and unstable elements, still remain to be overcome. The objective of this investigation is to present a new topology optimization formulation based on the element connectivity parameterization (ECP) in order to avoid the numerical problems in multiphysics system design and improve optimization results. To show the validity of the proposed approach, the designs of an optimal thermal dissipation and an electro-thermal-compliant actuator were considered.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers B
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v.53
no.8
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pp.469-476
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2004
In this paper, a 3D shape optimization algorithm which guarantees a smooth optimal shape is presented using parameterized sensitivity analysis. The design surface is parameterized using Bezier spline and B-spline, and the control points of the spline are taken as the design variables. The parameterized sensitivity for the control points are found from that for nodal points. The design sensitivity and adjoint variable formulae are also derived for the 3D non-linear problems. Through an application to the shape optimization of 3D electromagnet to get a uniform magnetic field, the effectiveness of the proposed algorithm is shown.
In this paper, topology optimization (TO) is applied to find a new configuration for the perforated steel plate shear wall (PSPSW) based on the maximization of reaction forces as the objective function. An infill steel plate is introduced based on an experimental model for TO. The TO is conducted using the sensitivity analysis, the method of moving asymptotes and SIMP method. TO is done using a nonlinear analysis (geometry and material) considering the buckling. The final area of the optimized plate is equal to 50% of the infill plate. Three plate thicknesses and three length-to-height ratios are defined and their effects are investigated in the TO. It indicates the plate thickness has no significant impact on the optimization results. The nonlinear behavior of optimized plates under cyclic loading is studied and the strength, energy and fracture tendency of them are investigated. Also, four steel plates including infill plate, a plate with a central circle and two types of the multi-circle plate are introduced with equal plate volume for comparing with the results of the optimized plate.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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