In order to reduce the expensive CPU time for design sensitivity analysis in dynamic response optimization, this study introduces the design sensitivities approximated within estimated confidence radius in dynamic response optimization with ALM method. The confidence radius is estimated by the linear approximation with Hessian of quasi-Newton formula and qualifies the approximate gradient to be validly used during optimization process. In this study, if the design changes between consecutive iterations are within the estimated confidence radius, then the approximate gradients are accepted. Otherwise, the exact gradients are used such as analytical or finite differenced gradients. This hybrid design sensitivity analysis method is embedded in an in-house ALM based dynamic response optimizer, which solves three typical dynamic response optimization problems and one practical design problem for a tracked vehicle suspension system. The optimization results are compared with those of the conventional method that uses only exact gradients throughout optimization process. These comparisons show that the hybrid method is more efficient than the conventional method. Especially, in the tracked vehicle suspension system design, the proposed method yields 14 percent reduction of the total CPU time and the number of analyses than the conventional method, while giving similar optimum values.
Park, Chang-Hyun;Ahn, Hee-Jae;Choi, Dong-Hoon;Jung, Cheul-Kyu
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.23
no.5
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pp.501-507
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2010
Structural optimization is performed to minimize the weight of a RC building structure, which has eight floors above ground and three underground, under gravity, wind, and seismic loads. Design optimization problem is formulated to find the values of the design variables that minimize the volume while satisfying various design and side constraints. To solved the optimization problem posed, several design techniques equipped in PIAnO, a commercial PIDO tool, are used. DOE is used to generate training points and structural analysis is performed using MIADS Gen, a general-purpose structural analysis CAE tool. Then, meta-models are generated from structural analysis results and accuracies of meta-models are evaluated. Next, design optimization is performed by using the verified meta-models and optimization technique equipped in PIAnO. Finally, we obtained optimal results, which could demonstrate the effectiveness of our design method.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.38
no.4
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pp.117-131
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2015
Conventional data envelopment analysis (DEA) models require that inputs and outputs are given as crisp values. Very often, however, some of inputs and outputs are given as imprecise data where they are only known to lie within bounded intervals. While a typical approach to addressing this situation for optimization models such as DEA is to conduct sensitivity analysis, it provides only a limited ex-post measure against the data imprecision. Robust optimization provides a more effective ex-ante measure where the data imprecision is directly incorporated into the model. This study aims to apply robust optimization approach to DEA models with imprecise data. Based upon a recently developed robust optimization framework which allows a flexible adjustment of the level of conservatism, we propose two robust optimization DEA model formulations with imprecise data; multiplier and envelopment models. We demonstrate that the two models consider different risks regarding imprecise efficiency scores, and that the existing DEA models with imprecise data are special cases of the proposed models. We show that the robust optimization for the multiplier DEA model considers the risk that estimated efficiency scores exceed true values, while the one for the envelopment DEA model deals with the risk that estimated efficiency scores fall short of true values. We also show that efficiency scores stratified in terms of probabilistic bounds of constraint violations can be obtained from the proposed models. We finally illustrate the proposed approach using a sample data set and show how the results can be used for ranking DMUs.
In general low frequency vibration characteristics like an idleshake is mainly influeced by pillar section properties and joints. So the design technique development of vehicle pillar structures is required to initial design and vehicle development stage. In this paper to develop pillar structure design technique considering low frequency vibration characteristics, strain energy method, design sensitivity analysis method, and design optimization method using commercial finite element analysis program and optimization program are presented.
International Journal of Fluid Machinery and Systems
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v.9
no.3
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pp.229-236
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2016
Exergetic analysis was introduced in optimization of a rotating equilateral triangular internal cooling channel with staggered square ribs to maximize the net exergy gain. The objective function was defined as the net exergy gain considering the exergy gain by heat transfer and exergy losses by friction and heat transfer process. The flow field and heat transfer in the channel were analysed using three-dimensional Reynolds-averaged Navier-Stokes equations under the uniform temperature condition. Shear stress transport turbulence model has been selected as a turbulence closure through the turbulence model test. Computational results for the area-averaged Nusselt number were validated compared to the experimental data. Three design variables, i.e., the angle of rib, the rib pitch-to-hydraulic diameter ratio and the rib width-to-hydraulic diameter ratio, were selected for the optimization. The optimization was performed at Reynolds number, 20,000. Twenty-two design points were selected by Latin hypercube sampling, and the values of the objective function were evaluated by the RANS analysis at these points. Through optimization, the objective function value was improved by 22.6% compared to that of the reference geometry. Effects of the Reynolds number, rotation number, and buoyancy parameter on the heat transfer performance of the optimum design were also discussed.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2007.04a
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pp.321-326
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2007
The joined-wing is a new concept of the airplane wing. The fore-wing and the aft-wing arc joined together in the joined-wing. The range and loiter are longer than those of a conventional wing. The joined-wing can lead to increased aerodynamic performances and reduction of the structural weight. The structural behavior of the joined-wing has a high geometric nonlinearity according to the external loads. The gust loads are the most critical loading conditions in the structural design of the joined-wing. The nonlinear behavior should be considered in the optimization of the joined-wing. It is well known that conventional nonlinear response optimization is extremely expensive: therefore, the conventional method is almost impossible to use in large scale structures such as the joined-wing. In this research, geometric nonlinear response structural optimization is carried out using equivalent loads. Equivalent loads are the load sets which generate the same response field in linear analysis as that from nonlinear analysis. In the equivalent loads method, the external loads are transformed to the equivalent loads (EL) for linear static analysis, and linear response optimization is carried out based on the EL.
In this paper, we focus an optimal policy focus optimal class of (s, S) inventory control systems. To this end, we use the perturbation analysis and apply a stochastic optimization algorithm to minimize the average cost over a period. We obtain the gradients of objective function with respect to ordering amount S and reorder point s via a combined perturbation method. This method uses the infinitesimal perturbation analysis and the smoothed perturbation analysis alternatively according to occurrences of ordering event changes. Our simulation results indicate that the optimal estimates of s and S obtained from a stochastic optimization algorithm are quite accurate. We consider that this may be due to the estimated gradients of little noise from the regenerative system simulation, and their effect on search procedure when we apply the stochastic optimization algorithm. The directions for future study stemming from this research pertain to extension to the more general inventory system with regard to demand distribution, backlogging policy, lead time, and review period. Another directions involves the efficiency of stochastic optimization algorithm related to searching procedure for an improving point of (s, S).
An efficient global optimization approach for a periodic plasmonic nanoslit array based on extraordinary optical transmission within an acceptable time range is proposed using 𝚀 factor analysis method. The particle swarm optimization is employed as a global optimization tool. The figure of merit is defined as a product of transmission peak value and 𝚀 factor. The design variables are the slit width, height, and period of the slit array, respectively. The optical properties such as transmission spectrum and bandwidth are calculated rigorously using the finite element method.
In this paper, it is intended to introduce a method to solve multi-objective optimization problems and to evaluate its performance. In order to verify the performance of this method it is applied for a vertical roller mill for Portland cement. A design process is defined with the compromise decision support problem concept and a design process consists of two steps: the design of experiments and mathematical programming. In this process, a designer decides an object that the objective function is going to pursuit and a non-linear optimization is performed composing objective constraints with practical constraints. In this method, response surfaces are used to model objectives (stress, deflection and weight) and the optimization is performed for each of the objectives while handling the remaining ones as constraints. The response surfaces are constructed using orthogonal polynomials, and orthogonal array as design of experiment, with analysis of variance for variable selection. In addition, it establishes the relative influence of the design variables in the objectives variability. The constrained optimization problems are solved using sequential quadratic programming. From the results, it is found that the method in this paper is a very effective and powerful for the multi-objective optimization of various practical design problems. It provides, moreover, a reference of design to judge the amount of excess or shortage from the final object.
Seismic performance analysis of steel-brace reinforced concrete (RC) frame using topology optimization in highly seismic region was discussed in this research. Topology optimization based on truss-like material model was used, which was to minimum volume in full-stress method. Optimized bracing systems of low-rise, mid-rise and high-rise RC frames were established, and optimized bracing systems of substructure were also gained under different constraint conditions. Thereafter, different structure models based on optimized bracing systems were proposed and applied. Last, structural strength, structural stiffness, structural ductility, collapse resistant capacity, collapse probability and demolition probability were studied. Moreover, the brace buckling was discussed. The results show that bracing system of RC frame could be derived using topology optimization, and bracing system based on truss-like model could help to resolve numerical instabilities. Bracing system of topology optimization was more effective to enhance structural stiffness and strength, especially in mid-rise and high-rise frames. Moreover, bracing system of topology optimization contributes to increase collapse resistant capacity, as well as reduces collapse probability and accumulated demolition probability. However, brace buckling might weaken beneficial effects.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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