Most engineering products contain more than one component. Failure occurs either at the connection itself or in the component at the point of attachment of the connection in many engineering structures. The allocation and design of connections such as bolts, spot-welds, adhesive etc. usually play an important role in the structure of multi-components. Topology optimization of connection component provides more practical solution in design of multi-component connection system. In this study, a topology optimization based on density distribution approach has been applied to optimal location of fasteners such as T-shape, L-shape and multi-component connection system. From the results, it was verified that the number of iteration was reduced, and the optimal topology was obtained very similarly comparing with ESO method. Therefore, it can be concluded that the density distribution method is very suitable for topology optimization of multi-component structures.
가전업의 CKD(Complete Knock Down)업무는 해외의 바이어나 현지공장에 가전제품을 구성하는 부품/반제품들을 개별 포장하여 수출하는 물류업무이다. 이러한 CKD 업무는 가격경쟁이 치열한 부분으로 경쟁력 강화를 위해 물류비의 절감이 요구되고 있다. 특히 CKD 업무의 경쟁력 강화를 위해서는 포장품질과 적재율 향상을 위한 포장/적재의 최적화가 이루어져야 하며, 이를 지원하는 Packing Optimization System 의 구축이 절실히 필요하다. 본 논문에서는 가전업 CKD의 업무특징과 업무환경의 변화에 대해 기술하였으며, 환경변화에 대한 대응방법으로 가전업 CKD 업무를 위한 Packing Optimization System 의 주요 기능과 업무 프로세스를 제시하였다. 그리고, 시뮬레이션 방법을 이용한 Packing Optimization system의 구현 사례를 예시하였다.
The conventional reliability based design optimization(RBDO) methods require high computational cost compared with the deterministic design optimization(DO) methods. To overcome the computational inefficiency of RBDO, single loop methods have been proposed. These need less function calls than that of RBDO but much more than that of DO. In this study, the approximate reliability method is proposed that the computational requirement is nearly the same as DO and the reliability accuracy is good compared with that of RBDO. Using this method, the 3-D viscous aerodynamic shape design optimization with uncertainty is performed very efficiently.
Most of researches of tolerance optimization have used a simple sum of tolerance-cost functions with several constraint equations as an optimization model. However, if there is a machining sequence with more than one processes to complete a part, and machining failure, i.e., out-of-tolerance occurs at one of the intermediate processes, the tolerance-cost of this process should be added by the machining cost of all the previous processes already completed on the part. In this study, an accumulated scrap cost model(ASCM) is proposed considering the scrapped machining cost, and applied to a simple assembly example. The result of tolerance optimization using ASCM is compared with that of using a traditional optimization model to confirm its effectiveness.
The Design Axioms provide a general framework for design methodologies. The axiomatic design framework has been successfully applied to various design tasks. However, the axiomatic design has been rarely utilized in the detailed design process of structures where the optimization technology is generally carried out. The relationship between the axiomatic design and the optimization is investigated and Logical Decomposition method is developed for a systematic structural optimization. The entire optimization process is decomposed to satisfy the Independence Axiom. In the decomposition process, design variables are grouped according to sensitivities. The sensitivities are evaluated by the Analysis of Variance(ANOVA) to avoid considering only local values. The developed method is verified through examples such as the twenty -five members transmission tower and the two -bay-six-story frame.
Design optimization of layered plates bonding process is conducted by considering uncertainties in a manufacturing process, in order to reduce the crack failure arising due to the residual stress at the surface of the adherent which is caused by different thermal expansion coefficients. Robust optimization is peformed to minimize the mean as well as its variance of the residual stress, while constraining the distortion as well as the instantaneous maximum stress under the allowable reliability limits. In this optimization, the dimension reduction (DR) method is employed to quantify the reliability such as mean and variance of the layered plate bonding. It is expected that the DR method benefits the optimization from the perspectives of efficiency, accuracy, and simplicity. The obtained robust optimal solution is verified by the Monte Carlo simulation.
SGA (Single Genetic Algorithm) is a heuristic global optimization method based on the natural characteristics and uses many populations and stochastic rules. Therefore SGA needs many function evaluations and takes much time for convergence. In order to solve the demerits of SGA, $\mu$GA(Micro-Genetic Algorithm) has recently been developed. In this study, $\mu$GA which have small populations and fast convergence rate, was applied to structural optimization with discrete or integer variables such as 3, 10 and 25 bar trusses. The optimized results of $\mu$GA were compared with those of SGA. Solutions of $\mu$GA for structural optimization were very similar or superior to those of SGA, and faster convergence rate was obtained. From the results of examples, it is found that $\mu$GA is a suitable and very efficient optimization algorithm for structural design.
The present paper focuses on size optimization of double layer barrel vaults considering nonlinear behavior. In order to tackle the optimization problem an improved colliding bodies optimization (ICBO) algorithm is proposed. The important task that should be achieved before optimization of structural systems is to determine the best form having the least cost. In this study, an attempt is done to find the best form then it is optimized considering linear and non-linear behaviors. In the optimization process based on nonlinear behavior, the geometrical and material nonlinearity effects are included. A large-scale double layer barrel vault is presented as the numerical example of this study and the obtained results indicate that the proposed ICBO has better computational performance compared with other algorithms.
This paper presents HE-AAC decoder optimization on TMS320C55x fixed-point DSP core using a DSP-C like FFR code, which provides fast and flexible porting to a DSP core. Our optimization efforts are focused on methodologies that include general optimization methods of FFR code suitable for general DSP or RISC platform in high-level language and software optimization methods in assembly language level. The implementation result requires 48 MIPS and 135 Kbytes memory space to decode 48 Kbps stereo using real Korean S-DMB data.
The paper presents an optimization system which integrates a parametric design tool, 3D diffraction-radiation analysis and hydrodynamic performance assessment based on short and long term wave statistics. Controlled by formal optimization strategies the system is able to design offshore structure hulls with superior seakeeping qualities. The parametric modeling tool enables the designer to specify the geometric characteristics of the design from displacement over principal dimensions down to local shape properties. The computer generates the hull form and passes it on to the hydrodynamic analysis, which computes response amplitude operators (RAOs) for forces and motions. Combining the RAOs with short and long-term wave statistics provides a realistic assessment of the quality of the design. The optimization algorithm changes selected shape parameters in order to minimize forces and motions, thus increasing availability and safety of the system. Constraints ensure that only feasible designs with sufficient stability in operation and survival condition are generated. As an example the optimization study of a semisubmersible is discussed. It illustrates how offshore structures can be optimized for a specific target area of operation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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