In this paper, design and performance analysis of robust and inexpensive permanent magnet-assisted synchronous reluctance generators (PMa-SynRG) for tactical and commercial generator sets is studied. More specifically, the optimal design approach is investigated for minimizing volume and maximizing performance for the portable generator. In order to find optimized PMa-SynRG, stator winding configurations and rotor structures are analyzed using the lumped parameter model (LPM). After comparisons of stator windings and rotor structure by LPM, the selected stator winding and rotor structure are optimized using a differential evolution strategy (DES). Finally, output performances are verified by finite element analysis (FEA) and experimental tests. This design process is developed for the optimized design of PMa-SynRG to achieve minimum magnet and machine volume as well as maximum efficiency simultaneously.
The geometric configuration in the weight-reduced structure is very required to be started from the conceptual design with low cost, high performance and quality. In this point, a structural-topological shape concerned with conceptual design of structure is important. The method used in this paper combines three optimization techniques, where the shape and physical dimensions of the structure and material distribution are hierachically optimized, with the maximum rigidity of structure and lightweight.
항만 운영은 크게 게이트부문, 야드 부문, 선석 부문으로 구분되며, 이들 부문에 대한 운영전략과 효율적인 자원할당이 항만의 생산성향상에 중요한 역할을 한다. 특히, 선석 부문에서의 자원할당 계획은 선석 계획으로서 선박의 작업시간과 직결되기 때문에 최적화를 필요로 한다. 선석 계획은 독립적인 자원할당이 아니라 야드 부문의 장치 공간 할당과 상호 관련성을 가지고 있다. 따라서 기존 연구들이 선석 계획에 대해 독립적인 자원할당을 연구한 것과 달리 야드의 장치 공간 할당과 상호 관련성에 중점을 두고 선석 계획의 최적화 모듈을 설계하였다. 선석 계획 최적화 모듈의 설계는 수리적 기법으로 표현된 기존의 제약조건에 야드의 장치공간 할당과 관련된 제약조건을 제안하여, 해를 탐색하고, 찾은 해를 최적화하는데, 타부탐색을 사용하여 선석 계획 최적화 모듈을 설계하였다. 그리고 선석 계획 최적화 모듈의 성능 실험에서는 야드의 장치공간 할당계획을 적용한 선석 계획이 그렇지 않은 경우에 비해 작업시간이 단축됨을 알 수 있었다.
At the initial design stage of a new vehicle, the chassis layout has the most important influence on the overall vehicle performance. Most chassis designers have achieved the target performances by trial and error method as well as individual knowhow. Accordingly, a general procedure for determining the optimum location of suspension hard points with respect to the kinematic characteristics needs to be developed. In this paper, a method to optimize the toe angle in the double wishbone type front suspension of the four-wheel-drive vehicle is presented using the design of experiment, multibody dynamic simulation, and optimum design program. The handling performances of two full vehicle models having the initial and optimized toe angle are compared through the single lane change simulation. The sensitive design variables with respect to the kinematic characteristics are selected through the experimental design sensitivity analysis using the perturbation method. An object function is defined in terms of the toe angle among those kinematic characteristics. By the design of experiment and regression analysis, the regression model function of toe angle is obtained. The design variables which make the toe angle optimized ae extracted using the optimum design program DOT. The single lane change simulation and test of the full vehicle model are carried out to survey the handling performances of vehicle with toe angle optimized. The results of the single lane change simulation show that the optimized vehicle has the more improved understeer tendency than the initial vehicle.
In this study, we introduce the design methodology of an optimized Interval Type-2 fuzzy controller. The fixed MF design of type-1 based FLC leads to the difficulty of rule-based control design for representing the linguistically uncertain expression. In the Type-2 FLC as the expanded type of Type-1 FLC, we can effectively improve the control characteristic by using the footprint of uncertainty(FOU) of membership function. Type-2 FLC has a robust characteristic in the unknown system with unspecific noise when compared with Type-1 FLC. Through computer simulation as well as practical experiment, we compare their performance by applying both the optimized Type-1 and Type-2 fuzzy cascade controllers to ball and beam system. To evaluate each controller performance, we consider controller characteristic parameters such as maximum overshoot, delay time, rise time, settling time and steady-state error.
On account of Indoor Air Quality(IAQ) deterioration by reason of high insulation and air tightness for energy saving, absence of energy efficiency ventilation system development that can be domestic existing window system, the cost increase and the energy addition loss by mechanical ventilation for IAQ improvement, the ventilation obligation making design standard was prepared by a social and technical background and the necessity. In this study, an optimized design and simulation Analysis of natural ventilation window system classified by Apartment type was evaluated by CFD Computational analysis.
For the proper cooling of in-wheel motor, the cooling channel should have the characteristics which are low pressure drop and adequate cooling oil supply to motor part. In this study, the flow performance of cooling channel for in-wheel motor was evaluated and the shape of the channel was optimized. First, the pressure drop and flow distribution characteristics of the initial channel model were evaluated using numerical analysis. Also, by the result of analysis and design modification, 4 design parameters of the channel were selected. Second, using the Taguchi optimal method, the cooling channel was optimized. In the method, nine models with different levels of the design parameters were generated and the flow characteristics of each models was estimated. Base on the result, the main effect of the design parameters was founded and optimized model was obtained. For the optimized model, the pressure drop and oil flow rate were about 0.196 bar and 0.207 L/min, respectively. The pressure drop decreased by about 0.3 bar and the oil flow rate to the motor part increased by about 0.2 L/min compared to the initial model.
In this paper, we introduce a new category of Self-Organizing Fuzzy Polynomial Neural Networks (SOFPNN) that is based on a genetically optimized multi-layer perceptron with fuzzy polynomial neurons (FPNs) and discuss its comprehensive design methodology involving mechanisms of genetic optimization. The conventional SOFPNN algorithm leads to a tendency to produce overly complex networks as well as a repetitive computation load by the trial and error method and/or the a repetitive parameter adjustment by designer. In order to generate a structurally and parametrically optimized network, such parameters need to be optimal. In this study, in solving the problems with the conventional SOFPNN, we introduce a new design approach of evolutionary optimized SOFPNN. Optimal parameters design available within FPN (viz. the no. of input variables, the order of the polynomial, input variables, and the no. of membership function) lead to structurally and parametrically optimized network which is more flexible as well as simpler architecture than the conventional SOFPNN. In addition, we determine the initial apexes of membership functions by genetic algorithm.
In this study, the high-temperature high-pressure vessel was successfully manufactured, which can be used to store pressurized air and to increase the temperature for the mix performance test of high-temperature high-pressure air with coolant (e.g., water). In this research, static structure analysis and transient thermal analysis were performed using the commercial software Midas NFX 2015 R1. Based on the results, the optimized pressure vessel design was carried out. As a result of the optimized design, the minimum stress and minimum weight were found at 120 mm of the vessel thickness, and the optimized pressure vessel was verified. Finally, through manufacture and performance test (e.g., the non-destructive inspection and hydraulic pressure test), the reliability and safety were validated for the designed pressure vessel.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제15권1호
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pp.20-31
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2014
This paper deals with the development of a realistic shape optimization of damaged columns that are subjected to conservative and non-conservative forces, using the Genetic Algorithm (GA). The analysis is based on the design of the most optimized shape of the column under the constraint of constant weight, considering the Static, Vibrational, and Flutter characteristics. Under the action of conservative and non-conservative longitudinal forces, an elastic column loses its stability. A numerical analysis based on FEM has been performed on a uniform damaged column, to compute the fundamental buckling load, vibration frequency, and flutter load, under various end restraints. An optimization search based on the Genetic Algorithm is then executed, to find the optimal shape design of the column. The optimized column references the one having the highest buckling load, highest vibration frequency, and highest flutter load, among all the possible shapes of the column, for a given volume. A comparison is then made between the values obtained for the optimized damaged column, and those obtained for the optimized undamaged column. The comparison reveals that the incorporation of damage in the column alters its optimal shape to only a certain extent. Also, the critical load and frequency values for the optimized damaged column are comparatively low, compared with those obtained for the optimized undamaged column. However, these results hold true only for moderate-intensity damage cases. For high intensity damage, the optimal shape may not remain the same, and may vary, according to the severity of damage.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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