An optimal sensor placement (OSP) method based on structural subsection technique (SST) and model reduction technique was proposed for modal identification of truss structures, which was conducted using genetic algorithm (GA). The constraints of GA variables were determined by SST in advance. Subsequently, according to model reduction technique, the optimal group of master degrees of freedom and the optimal objective function value were obtained using GA in a case of the given number of sensors. Correspondingly, the optimal number of sensors was determined according to optimal objective function values in cases of the different number of sensors. The proposed method was applied on a scaled jacket offshore platform to get its optimal number of sensors and the corresponding optimal sensor layout. Then modal kinetic energy and modal assurance criterion were adopted to evaluate vibration energy and mode independence property. The experiment was also conducted to verify the effectiveness of the selected optimal sensor layout. The results showed that experimental modes agreed reasonably well with numerical results. Moreover the influence of the proposed method using different optimal algorithms and model reduction technique on optimal results was also compared. The results showed that the influence was very little.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.15
no.1
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pp.61-66
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2009
This paper proposes an efficient sampled-data controller design technique for formation flying. To deal with the nonlinearity in the formation flying dynamics and to obtain a linear, rather than affine, model, we utilize the optimal linearization technique. The digital redesign technique is then developed based on the optimal linear model and formulated in terms of linear matrix inequalities. Simulation results show the advantage of the proposed methodology over the conventional controller emulation technique.
Using the genetic algorithm, the optimal-design technique of the Nielsen arch bridge was proposed in this paper. The design parameters were the arch-rise ratio and the steel weight ratio of the Nielsen arch bridge, and optimal-design techniques were utilized to analyze the behavior of the bridge. The optimal parameter values were determined for the estimated optimal level. The parameter determination requires the standardization of the safety, utility, and economic concepts as the critical factors of a structure. For this, a genetic algorithm was used, whose global-optimal-solution search ability is superior to the optimization technique, and whose object function in the optimal design is the total weight of the structure. The constraints for the optimization were displacement, internal stress, and time and space. The structural analysis was a combination of the small displacement theory and the genetic algorithm, and the runtime was reduced for parallel processing. The optimal-design technique that was developed in this study was employed and deduced using the optimal arch-rise ratio, steel weight ratio, and optimal-design domain. The optimal-design technique was presented so it could be applied in the industry.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.4
no.2
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pp.139-149
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2000
In the preliminary design stage of prestressed concrete (PSC) box girder bridges, the design factors decided by inexperience designer could heavily affect to the results of final design. There is a possibility that the design ends up with an excessively wasteful design. To achieve an economical design with preventing an excessive design, the optimal design technique has been developed using ADS optimal program and SPCFRAME in this study. The objective function for the optimal design problem is the material cost of box girders and constrained functions are constituted with design specifications and workability. The Sequential Unconstraint Minimization Technique (SUMT) is used for the optimal design in this study. We designed an uniform cross-section bridge and an ununiform cross-section bridge in the same design condition by optimal design technique developed in this study. Analyzing the results obtained for various tendon layouts, we suggest a standard tendon layout which gives the most effective structural behavior.
An iterative learning control technique based on a linear quadratic optimal criterion is proposed for temperature uniformity control of a silicon wafer in rapid thermal processing.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.12
no.2
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pp.9-22
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2008
This paper presents an integrated optimal design technique of a hybrid structure-damper system for improving the seismic performance of the structure. The proposed technique corresponds to the optimal distribution of the stiffness and dampers. The multi-objective optimization technique is introduced to deal with the optimal design problem of the hybrid system, which is reformulated into the multi-objective optimization problem with a constraint of target reliability in an efficient manner. An illustrative example shows that the proposed technique can provide a set of Pareto optimal solutions embracing the solutions obtained by the conventional sequential design method and single-objective optimization method based on weighted summation scheme. Based on the stiffness and damping capacities, three representative designs are selected among the Pareto optimal solutions and their seismic performances are investigated through the parametric studies on the dynamic characteristics of the seismic events. The comparative results demonstrate that the proposed approach can be efficiently applied to the optimal design problem for improving the seismic performance of the structure.
A generalized singular linear quadratic control technique is developed to design an optimal trajectory tracking system. The output feedback control law is designed using this technique. The feedback gain matrix is synthesized to minimize tracking errors with pole placement capability to satisfy the control activity requirements. An applications to a bank-to-turn missile coordinated autopilot system design is presented.
The technique of foldover is usually used by experimenters to de-alias the effects that are interesting in follow-up experiment. Employing a $2^{k-p}$ design with resolution III or higher, Li and Lin (2003) developed an algorithm and used computer programs to search its corresponding optimal foldover design for selected 16-run and 32-run experiments. Based on the minimum aberration criterion, the strong combined-optimal design, defined by Li and Lin, is the better choice of the initial design. In this article, we apply the technique of blocking to find the strong combined-optimal designs. Furthermore, we will tabulate all 16-run and 32-run strong combined-optimal designs and their corresponding core foldover plans for practical use. Some new designs that have not appeared in the other literature but constructed by the technique of blocking are also proposed in this article.
We deduce the necessary conditions for the optimality of endpoint constrained optimal control problem. These conditions comprise the adjoint equation, the maximum principle and the transversality condition. We assume that the cost function is merely differentiable. Therefore the technique under Lipschitz continuity hypothesis is not directly applicable. We introduce Fermat's rule and value function technique to obtain the results.
Cloud environment is one in the field of distributed computing and it consists of physical nodes and virtual nodes. In distributed cloud environment, an optimal path search is that each node to perform a search for an optimal path. Synchronization of each node is required for the optimal path search via fast data transmission because of real-time environment. Therefore, a quantization technique is required in order to guarantee QoS(Quality of Service) and search an optimal path. The quantization technique speeds search data transmission of each node. So a main server can transfer data of real-time environment to each node quickly and the nodes can perform to search optimal paths smoothly. In this paper, we propose the quantization technique to solve the search problem. The quantization technique can reduce the total data transmission. In order to experiment the optimal path search system which applied the quantized data transmission, we construct a simulation of cloud environment. Quantization applied cloud environment reduces the amount of data that transferred, and then QoS of an application for the optimal path search problem is guaranteed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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