The objective of this study is the development of size, shape and topology discrete optimum design algorithm which is based on the genetic algorithms. The algorithm can perform both shape and topology optimum designs of trusses. The developed algorithm was implemented in a computer program. For the optimum design, the objective function is the weight of trusses and the constraints are stress and displacement. The basic search method for the optimum design is the genetic algorithms. The algorithm is known to be very efficient for the discrete optimization. The genetic algorithm consists of genetic process and evolutionary process. The genetic process selects the next design points based on the survivability of the current design points. The evolutionary process evaluates the survivability of the design points selected from the genetic process. The efficiency and validity of the developed size, shape and topology discrete optimum design algorithms were verified by applying the algorithm to optimum design examples
The objective of this study is the development of size, shape and topology discrete optimum design algorithm which is based on the genetic algorithms. The algorithm can perform both shape and topology optimum designs of trusses. The developed algerian was implemented in a computer program. For the optimum design, the objective function is the weight of trusses and the constraints are stress and displacement. The basic search method for the optimum design is the genetic algorithms. The algorithm is known to be very efficient for the discrete optimization. The genetic algorithm consists of genetic process and evolutionary process. The genetic process selects the next design points based on the survivability of the current design points. The evolutionary process evaluates the survivability of the design points selected from the genetic process. The efficiency and validity of the developed size, shape and topology discrete optimum design algorithms were verified by applying the algorithm to optimum design examples
In the present study, process optimization for thermal-sprayed STS316 coating has been performed using $L_9(3^4)$ orthogonal array and analysis of variance (ANOVA). STS316 coatings were fabricated by flame spray process on steel substrate, and the hardness test and microstructure observation of the coatings were studied. The results of hardness test were analyzed by ANOVA. The ANOVA results showed that the spray distance had the greatest effect on hardness of the coating, on the other hands, the effects of oxygen gas flow and spray distance were ignorable. From these results, the optimal combination of the flame spray parameters could be derived, and confirmation experiment was carried out to verify these derived results. The calculated hardness of the coatings by ANOVA was found to approximately close to that of confirmation experimental result. Thus, it was considered that design of experiments using orthogonal array and ANOVA was effective for process optimization of thermal-sprayed STS316 coating.
본 연구는 ethylene oxide로부터 monoethylene glycol을 주제품으로 생산하는 상용화된 실제 공정의 생산 능력 증가시에 필요한 공정 모사와 에너지 절감을 위한 최적화 연구로서, 공정에 관여하는 다성분계의 기/액 상평형 거동을 NRTL-RK식으로 나타내고, 필요한 총 91개의 2성분계쌍의 상호작용 파라미터 값들로는 8개의 2성분계쌍에 대해서는 Aspen $Plus^{TM}$ 상용 모사기(Ver. 2006)에 내장된 값, 28개의 쌍에 대해서는 상평형 데이터를 문헌에서 조사하여 회귀분석하고 나머지 2성분계에 대해서는 모사기 내의 추산 기능을 이용하여 구한 값을 사용하였으며, 공정 모사 결과와 실제 공정 데이터와의 비교를 통해 상평형 계산의 정확성을 확인한 후, 모사기에 내장된 민감도 분석 기능을 사용하여 전체 에너지 소모량에 대한 각 장치의 민감도를 조사하여 적절한 조절변수를 선정하고 모사기 내에 내장되어 있는 순차적 2차 계획법에 의한 최적화 기능을 이용하여 공정 전체의 에너지 절약을 위한 최적화 작업을 수행하였다.
High-efficiency and high-quality machining has become a fact of life for numerous machine shops in recent years. And high-efficiency machining is the most significant tool to enhance productivity. In this study, to achieve high-efficiency machining in turning process, a spindle speed optimization method was proposed based on a cutting power model. The cutting force and power were estimated from the cutting parameters such as specific cutting force, feed, depth of cut, and spindle speed. The time delay due to the acceleration or deceleration of spindle was considered to predict a more accurate machining time. Especially, the good agreement between the predicted and measured cutting forces showed the reliability of the proposed optimization method, and the effectiveness of the proposed optimization method was demonstrated through the simulation results associated with the productivity enhancement in turning process
This paper presents a systematic optimization process for designing an electromagnetic vibration energy harvester using FEA(finite element analysis) to improve computational accuracy and efficiency. A static FEA is used in the optimization process where trend analysis in a short period of time is rather important than precise computation, while a dynamic FEA is used in the verification step for the final result where precise computation is more important. An electromechanical transduction factor can be calculated efficiently by using an approach to use the radial component of magnetic flux density directly instead of an approach to compute the flux density gradient. The proposed optimization process was verified through a case study where simulation and experiment results were compared.
대형 구조물에 대한 최적설계를 고려할 때 구조해석에 많은 시간과 노력이 소비된다. 한대의 개인용 컴퓨터에 의한 대형 구조물의 구조해석은 대용량의 기억장치와 많은 계산시간이 요구되므로 반복적 해석이 필요한 대형 구조물의 설계에 효율적으로 이용되기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제의 대안으로 인터넷이 연결된 다수의 개인용 컴퓨터들로 고성능 병렬연산시스템을 구성하여 구조해석을 분산 처리하여 계산시간을 절감하였다. 아울러 반응표면의 근사를 위해 요구되는 구조해석을 상용 구조해석 어플리케이션으로 해결할 수 있다면 상용성이 확보되어 일반 구조물에 대하여도 반응표면법을 이용한 최적설계를 수행할 수 있을 것이다.
In this study, we present the optimization of a head slider using kriging method in order to reduce lift-off force during unloading process with satisfying reliable flying attitude in steady state. To perform an optimization process efficiently, a simplified lift-off force model, which is a function of air bearing suction force and flying attitudes, is created by kriging method. The EMDIOS, which is the process integration and design optimization software developed by iDOT, is used to automatically wrap the analysis with the optimization and efficiently implements the repetitive works between analyzer and optimizer. An optimization problem is formulated to reduce the lift-off force during unloading process while satisfying the flying attitude in reliable range over the entire recording band and reducing the probability of contact between slider and disk. The simulation result shows that the amplitude of lift-off force of optimized L/UL slider is reduced about 62%, compared with that of initial slider model. It is demonstrated by the dynamics L/UL simulation that the optimum slider incorporated with the suspension is not only smoothly loaded onto disk but also properly unloaded onto the ramp.
Robust design pioneered by Dr. G. Taguchi has been applied to versatile engineering problems for improving quality. Since 1980s, the Taguchi method has been introduced to numerical optimization, complementing the deficiencies of deterministic optimization, which is often called the robust optimization. In this study, the robust optimization strategy is proposed by considering the robustness of objective and constraint functions. The statistics of responses in the functions are surrogated by kriging models. In addition, objective and/or constraint function is represented by the probability of success, thus facilitating robust optimization. The mathematical problem and the two-bar design problem are investigated to show the validity of the proposed method.
Since tolerance allocation in a mobile phone camera manufacturing process greatly affects production cost and reliability of optical performance, a systematic design methodology for allocating optimal tolerances is required. In this study, we proposed the tolerance optimization procedure for determining tolerances that minimize production cost while satisfying the reliability constraints on important optical performance indices. We employed Latin hypercube sampling for evaluating the reliabilities of optical performance and a function-based sequential approximate optimization technique that can reduce computational burden and well handle numerical noise in the tolerance optimization process. Using the suggested tolerance optimization approach, the optimal production cost was decreased by 30.3 % compared to the initial cost while satisfying the two constraints on the reliabilities of optical performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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