The optimum design problem of a proposed oil pipeline network has been formulated as a zero-one programming model to determine the optimum sizes of pipe and pump which minimize the sum of material costs and operating costs during the 20 years of life span. Applying to a real situation, the problem constitutes an assignment type zero-one programming with 372 zero-one variables and 13 constraints. A heuristic algorithm has been developed based on the modified Petersen algorithm utilizing the special form of the activity matrix. The results showed impressive cost savings of 37 percent of the total cost from the original proposal.
For high performance rotating machinery, unstable vibrations may occur caused by hydrodynamic forces such as oil film forces, clearance excitation forces generated by the working fluid, and etc. In order to improve the availability one has to take into account the vibrations very accurately. When designing a rotating machinery, the stability behavior and the resonance response can be obtained by calculation of the complex eigenvalues. A suitable modifications of seal and/or bearing design may effectively improve the stability and the response of a rotor system. This paper deals with the optimum length and clearance of seals and bearings to minimize the resonance response(Q factor) and to maximize the logarithmic decrement in the operating speed under the constraints of design variables. Also, for an avoidance of resonance region from the operating speed, an optimization technique has been used to yield the critical speeds as far from the operating speed as possible. The optimization method is used by the genetic algorithm, which is a search algorithm based on the mechanics of natural selection and natural genetics. The results show that the optimum design of seals and bearings can significantly improve the resonance and the stability of the pump rotor system.
본 연구의 목적은 재료 및 기하학적 비선형을 고려한 개선된 소성힌지 해석을 이용한 평면 강골조 시스템의 최적설계알고리즘 개발이다. 개발된 알고리즘을 이용하여 기둥의 유효길이계수(K-factor) 산정없이 골조의 최적설계를 수행하였다. 본 연구에서 2개의 파리미터를 이용한 다단계 이산화 최적화기법이 개발되어 적용되었다. 목적함수는 구조물의 중량을, 제약조건은 임계하중, 사용성, 유연성등이 고려되었다. 예제를 통해 개발된 프로그램의 효율성, 적용성, 유용성등을 보였다.
The present study investigates the employing of piezoelectric patches in active control of a sandwich plate. Indeed, the active control and optimal patch distribution on this structure are presented together. A sandwich plate with honeycomb core and composite reinforced by carbon nanotubes in facesheet layers is considered so that the optimum position of actuator/sensor patches pair is guaranteed to suppress the vibration of sandwich structures. The sandwich panel consists of a search space which is a square of 200 × 200 mm with a numerous number of candidates for the optimum position. Also, different dimension of square and rectangular plates to obtain the optimal placement of piezoelectric actuator/senor patches pair is considered. Based on genetic algorithm and LQR, the optimum position of patches and fitness function is determined, respectively. The present study reveals that the efficiency and performance of LQR control is affected by the optimal placement of the actuator/sensor patches pair to a large extent. It is also shown that an intelligent selection of the parent, repeated genes filtering, and 80% crossover and 20% mutation would increase the convergence of the algorithm. It is noted that a fitness function is achieved by collection actuator/sensor patches pair cost functions in the same position (controllability). It is worth mentioning that the study of the optimal location of actuator/sensor patches pair is carried out for different boundary conditions of a sandwich plate such as simply supported and clamped boundary conditions.
This paper proposes a combinatorial method to compute the global and local solutions of optimization problem. The present hybrid algorithm is the synthesis of a genetic algorithm and a local concentrate search algorithm (simplex method). The hybrid algorithm is not only faster than the standard genetic algorithm, but also gives a more accurate solution. In addition, this algorithm can find both the global and local optimum solutions. An optimization result is presented to demonstrate that the proposed approach successfully focuses on the advantages of global and local searches. Three numerical examples are also presented in this paper to compare with conventional methods.
This study proposes a new optimization algorithm which is combined with genetic algorithm and ANOM. This improved genetic algorithm is not only faster than the simple genetic algorithm, but also gives a more accurate solution. The optimizing ability and convergence rate of a new optimization algorithm is identified by using a test function which have several local optimum and an optimum design of rocker arm shaft. The calculation results are compared with the simple genetic algorithm.
This study proposes a new optimization algorithm which is combined with genetic algorithm and ANOM. This improved genetic algorithm is not only faster than the simple genetic algorithm, but also gives a more accurate solution. The optimizing ability and convergence rate of a new optimization algorithm is identified by using a evaluation function which have several local optimum and an optimum design of rocker arm shaft. The calculation results are compared with the simple genetic algorithm.
Structural optimization has been carried out in continuous design space or in discrete design space. Generally, available designs are discrete in design practice. However, the methods for discrete variables are extremely expensive in computational cost. An iterative optimization algorithm is proposed for design in a discrete space, which is called a sequential algorithm using orthogonal arrays (SOA). We demonstrate verifying the fact that a local optimum solution can be obtained from the process with this algorithm. The local optimum solution is defined in a discrete design space. Then the search space, which is a set of candidate values of each design variables formed by the neighborhood of a current design point, is defined. It is verified that a local optimum solution can be found by sequentially moving the search space. The SOA algorithm has been applied to problems such as truss type structures. Then it is confirmed that a local solution can be obtained by using the SOA algorithm
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제1권1호
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pp.62-70
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2000
The design of gear train is a kind of mixed problems which have to determine various types of design variables; i,e., continuous, discrete, and integer variables. Therefore, the most common practice of optimum design using the derivative of objective function has difficulty in solving those kinds of problems and the optimum solution also depends on initial guess because there are many sophisticated constrains. In this study, the Genetic Algorithm is introduced for the optimum design of gear trains to solve such problems and we propose a genetic algorithm based gear design system. This system is applied for the geometrical volume(size) minimization problem of the two-stage gear train and the simple planetary gear train to show that genetic algorithm is better than the conventional algorithm solving the problems that have continuous, discrete, and integer variables. In this system, each design factor such as strength, durability, interference, contact ratio, etc. is considered on the basis of AGMA standards to satisfy the required design specification and the performance with minimizing the geometrical volume(size) of gear trains
충격성 잡음하의 블라인드 신호처리 분야에서 최대 상호 코렌트로피 알고리듬 (MCC)이 MSE 기반의 알고리듬에 비해 우수한 성능을 보인다. 그러나 MCC 알고리듬에 대한 최적 가중치 조건들이나 충격성 잡음에 대한 내성과 관련된 특성들은 아직 충분히 연구되지 못한 상태이다. 이 논문에서는 MSE기반의 LMS 알고리듬과 비교를 통해 MCC의 최적 가중치의 성질을 분석하여 MCC 알고리듬의 최적 가중치가 MSE기반의 LMS 알고리듬과 같다는 보인다. 또한 MCC의 최적 가중치가 충격성 잡음 하에서도 동요 없이 안정을 유지하는 요인이 입력 크기 조정에 있다는 것을 시뮬레이션을 통해 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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