This paper presents a topological shape optimization for electromagnetic system using a level set method. The optimization is progressed by updating the implicit level set function from the Hamilton-Jacobi equation. The up-wind scheme is used for numerical implementation of the Hamilton-Jacobi equation. In order to validate the proposed optimization, the core part of a C-core actuator is optimized by three cases using different materials; (single steel), (two steels), and (steel and magnet).
This paper presents a topological shape optimization for electromagnetic system using a Level Set method. The optimization is progressed by updating the implicit Level Set function from the Hamilton-Jacobi equation. The up-wind scheme is used for numerical implementation of the Hamilton-Jacobi equation. In order to validate the proposed optimization, the core part of a C-core actuator is optimized by three cases using different materials; (single steel), (two steels), and (steel and magnet).
An efficient method is developed for the shape optimization of 2-D structures. The sequential linear programming is used for minimization problems. Selected set of master nodes are employed as design variables and assigned to move towards the normal direction. After adapting the nodes on the design boundary, the B-spline curves and mesh smoothing schemes are used to maintain the finite element in good quality. Finally, a numerical implementation of optimum design of an automobile torque converter piston subjected to pressure and centrifugal loads is presented. The results shows additional weight up to 13% may be saved after the shape optimization.
This paper presents a modem approach for speed control of a PMSM using the Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm to optimize the parameters of the PI-Controller. The overall system simulated under various operating conditions and an experimental setup is prepared. The use of PSO as an optimization algorithm makes the drive robust, with faster dynamic response, higher accuracy and insensitive to load variation. Comparison between different controllers is achieved, using a PI controller which is tuned by two methods, firstly manually and secondly using the PSO technique. The system is tested under variable operating conditions. Implementation of the experimental setup is done. The simulation results show good dynamic response with fast recovery time and good agreement with experimental controller.
One of the drawbacks of GA-based structural optimization is that the fitness evaluation of a population of hundreds of individuals requiring hundreds of structural analyses at each CA generation is computational too expensive. Therefore, a parallel genetic algorithm is developed for structural optimization on a cluster of personal computers in this paper. Based on the parallel genetic algorithm, a population at every generation is partitioned into a number of sub-populations equal to the number of slave computers. Parallelism is exploited at sub-population level by allocationg each sub-population to a slave computer. Thus, fitness of a population at each generation can be concurrently evaluated on a cluster of personal computers. For implementation of the algorithm a virtual distributed computing system in a collection of personal computers connected via a 100 Mb/s Ethernet LAN. The algorithm is applied to the minimum weight design of a steel structure. The results show that the computational time requied for serial GA-based structural optimization process is drastically reduced.
This paper describes a direct search method for a class of linearly constrained optimization problem. Through research we find it can be treated as an unconstrained optimization problem. And with the decrease of dimension of the variables need to be computed in the algorithms, the implementation of convergence to KKT points will be simplified to some extent. Convergence is shown under mild conditions which allow successive frames to be rotated, translated, and scaled relative to one another.
Kripka, Moacir;Chamberlain Pravia, Zacarias Martin
Structural Engineering and Mechanics
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제48권3호
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pp.383-394
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2013
Cold-formed profiles have been largely used in the building industry because they can be easily produced and because they allow for a wide range of sections and thus can be utilized to meet different project requirements. Attainment of maximum performance by structural elements with low use of material is a challenge for engineering projects. This paper presents a numerical study aimed at minimizing the weight of lipped and unlipped cold-formed channel columns, following the AISI 2007 specification. Flexural, torsional and torsional-flexural buckling of columns was considered as constraints. The simulated annealing method was used for optimization. Several numerical simulations are presented and discussed to validate the proposal, in addition to an experimental example that qualifies its implementation. The ratios between lips, web width, and flange width are analyzed. Finally, it may be concluded that the optimization process yields excellent results in terms of cross-sectional area reduction.
A 3D ultrasound image is desired in many medical examinations. However, the implementation of a 2D array, which is needed for a 3D image, is challenging with respect to fabrication, interconnection and cabling. A 2D sparse array, which needs fewer elements than a dense array, is a realistic way to achieve 3D images. Because the number of ways the elements can be placed in an array is extremely large, a method for optimizing the array configuration is needed. Previous research placed the target point far from the transducer array, making it impossible to optimize the array in the operating range. In our study, we focused on optimizing a 2D sparse array transducer for 3D imaging by using a simulated annealing method. We compared the far-field optimization method with the near-field optimization method by analyzing a point-spread function (PSF). The resolution of the optimized sparse array is comparable to that of the dense array.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제28권5호
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pp.801-810
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2004
The Primal-Dual Interior-Point (PDIP) method is currently one of the fastest emerging topics in optimization. This method has become an effective solution algorithm for large scale nonlinear optimization problems. such as the electric Optimal Power Flow (OPF) and natural gas and electricity OPF. This study describes major theoretical developments of the PDIP method as well as practical issues related to implementation of the method. A simple quadratic problem with linear equality and inequality constraints
In this paper, we propose a new design method for bidirectional associative memories model with high error correction ratio. We extend the conventional GBAM model using bias terms and formulate a design procedure in the form of a constrained optimization problem. The constrained optimization problem is then transformed into a GEVP(generalized eigenvalue problem), which can be efficiently solved by recently developed interior point methods. The effectiveness of the proposed approach is illustrated by a example.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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