Security robot has gradually developed and deployed in order to protect civilian's lives as well as fortune and subjugate the shortcomings of CCTV which lacks of mobility. We have developed a security robot for outdoor environment and the main purpose of the driving mechanism is to overcome the bumps or projections with high speed. The robot platform consists of 4 omnidirectional wheel-based driving mechanisms and suspension for each driving mechanism. In this paper, principal suspension parameters of outdoor security robot for overcoming obstacles with stability are studied and approximately optimized using Response Surface Methodology (RSM) since it is difficult to find the exact relationship between suspension parameters and the shock, which is significantly associated with stability of the robot, at the robot platform. Simulation using ADAMS is conducted for assessing the feasibility of optimized design parameters.
Optimization of culture conditions for L-asparaginase production by submerged fermentation of Aspergillus terreus MTCC 1782 was studied using a 3-level central composite design of response surface methodology and artificial neural network linked genetic algorithm. The artificial neural network linked genetic algorithm was found to be more efficient than response surface methodology. The experimental $_L$-asparaginase activity of 43.29 IU/ml was obtained at the optimum culture conditions of temperature $35^{\circ}C$, initial pH 6.3, inoculum size 1% (v/v), agitation rate 140 rpm, and incubation time 58.5 h of the artificial neural network linked genetic algorithm, which was close to the predicted activity of 44.38 IU/ml. Characteristics of $_L$-asparaginase production by A. terreus MTCC 1782 were studied in a 3 L bench-scale bioreactor.
Working condition is one of the most important factors in precision working. In this study, we optimized the vibration acceleration of working progress direction using RSM(response surface methodology) by table of orthogonal array. RSM was well adapted to make analytic model for minimizing vibration acceleration, created the objective function and saved a great deal of computational time. Therefore, it is expected that the proposed optimization procedure using RSM can be easily utilized to solve the optimization problem of working condition. The experimental results of the surface roughness and vibration acceleration showed the validity of the proposed working condition of side wall end-milling as it can be observed.
Purpose of the present study is to develop a computational design program for shape optimization, combining the numerical optimization technique with the flow analysis code. The present methodology is then validated in three cases of aerodynamic shape optimization. In the numerical optimization, a feasible direction optimization algorithm and shape functions are considered. In the flow analysis, the Navier-Stokes equations are discretized by a cell-centered finite volume method, and Roe's flux difference splitting TVD scheme and ADI method are used. The developed design code is applied to a transonic channel flow over a bump, and an external flow over a NACA0012 airfoil to minimize the wave drag induced by shock waves. Also a separated subsonic flow over a NACA0024 airfoil is considered to determine a maximum allowable thickness of the airfoil without separation.
Purpose - This paper aims to suggest a delivery constrained internet shopping optimization problem (DISOP) which must be solved for online recommendation system to provide a customized service considering cost and delivery conditions at the same time. Research design, data, and methodology - To solve a (DISOP), we propose a multi-objective formulation and a solution approach. By using a commercial optimization software (LINDO), a (DISOP) can be solved iteratively and a pareto optimal set can be calculated for real-sized problem. Results - We propose a new research problem which is different with internet shopping optimization problem since our problem considers not only the purchasing cost but also delivery conditions at the same time. Furthermore, we suggest a multi-objective mathematical formulation for our research problem and provide a solution approach to get a pareto optimal set by using numerical example. Conclusions - This paper proposes a multi-objective optimization problem to solve internet shopping optimization problem with delivery constraint and a solution approach to get a pareto optimal set. The results of research will contribute to develop a customized comparison and recommendation system to help more easy and smart online shopping service.
In the current paper, the optimization shape of a polysilicon variable-capacitance micromotor (VCM) was determined using the seeker optimization algorithm (SOA). The optimum goal of the algorithm was to find the maximum torque value and minimum ripple torque by varying the geometrical parameters. The optimization process was performed using a combination of SOA and the finite-element method (FEM). The fitness value was calculated via FEM analysis using COMSOL3.4, and SOA was realized by MATLAB7.4. The proposed method was applied to a VCM with eight and six poles at the stator and rotor, respectively. For comparison, this optimization was also performed using the genetic algorithm. The results show that the optimized micromotor using SOA had a higher torque value and lower torque ripple, indicating the validity of this methodology for VCM design.
Optimization of the concrete mixture design is a process of search for a mixture for which the sum of the cost of the ingredients is the lowest, yet satisfying the required performance of concrete. In this study, a statistical model was carried out to model a cost effective optimal mix proportioning of high strength self-compacting concrete (HSSCC) using the Response Surface Methodology (RSM). The effect of five key mixture parameters such as water-binder ratio, cement content, fine aggregate percentage, fly ash content and superplasticizer content on the properties and performance of HSSCC like compressive strength, passing ability, segregation resistance and manufacturing cost were investigated. To demonstrate the responses of model in quadratic manner Central Composite Design (CCD) was chosen. The statistical model showed the adjusted correlation coefficient R2adj values were 92.55%, 93.49%, 92.33%, and 100% for each performance which establish the adequacy of the model. The optimum combination was determined to be $439.4kg/m^3$ cement content, 35.5% W/B ratio, 50.0% fine aggregate, $49.85kg/m^3$ fly ash, and $7.76kg/m^3$ superplasticizer within the interest region using desirability function. Finally, it is concluded that multiobjective optimization method based on desirability function of the proposed response model offers an efficient approach regarding the HSSCC mixture optimization.
In this paper. we introduce a new structure of fuzzy-neural networks Fuzzy Set-based Polynomial Neural Networks (FSPNN). The two underlying design mechanisms of such networks involve genetic optimization and information granulation. The resulting constructs are Fuzzy Polynomial Neural Networks (FPNN) with fuzzy set-based polynomial neurons (FSPNs) regarded as their generic processing elements. First, we introduce a comprehensive design methodology (viz. a genetic optimization using Genetic Algorithms) to determine the optimal structure of the FSPNNs. This methodology hinges on the extended Group Method of Data Handling (GMDH) and fuzzy set-based rules. It concerns FSPNN-related parameters such as the number of input variables, the order of the polynomial, the number of membership functions, and a collection of a specific subset of input variables realized through the mechanism of genetic optimization. Second, the fuzzy rules used in the networks exploit the notion of information granules defined over systems variables and formed through the process of information granulation. This granulation is realized with the aid of the hard C-Means clustering (HCM). The performance of the network is quantified through experimentation in which we use a number of modeling benchmarks already experimented with in the realm of fuzzy or neurofuzzy modeling.
A roller straightening process is a metal forming technique to improve the geometric quality of products such as straightness and flatness. The geometrical quality can be enhanced by eliminating unnecessary deformations produced during upstream manufacturing processes and minimizing any detrimental internal stress during the roller straightening process. The quality of steel cords can be achieved by the roller straightening depends the process parameters. Such process parameters are the roll intermesh, the roll pitch, the diameter of rolls, the number of rolls and the applied tension. This paper is concerned with the design optimization of the roller straightening process for steel cords with the aid of elasto-plastic finite element analysis. Effects of the process parameters on the straightness of the steel cord are investigated by the finite element analysis. Based on the analysis results, the optimization of the roller straightening process is performed by the response surface method. The roller straightening process using optimum design parameters is carried out in order to confirm the quality of the final products.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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