Computer simulation is essential to design the suspension elements of railway vehicle. By computer simulation, engineers can assess the feasibility of the given design factors and change them to get a better design. But if one wishes to perform complex analysis on the simulation, such as railway vehicle dynamic, the computational time can become overwhelming. Therefore, many researchers have used a surrogate model that has a regression model performed on a data sampling of the simulation. In general, metamodels(surrogate model) take the form y($\chi$)=f($\chi$)+$\varepsilon$, where y($\chi$) is the true output, f($\chi$) is the metamodel output, and is the error. In this paper, a second order polynomial equation is used as the RSM(response surface model) for high speed train that have twenty-nine design variables and forty-six responses. After the RSM is constructed, multi-objective optimal solutions are achieved by using a nonlinear programming method called VMM(variable matric method) This paper shows that the RSM is a very efficient model to solve the complex optimization problem.
The Monte Carlo Simulation (MCS) based seismic fragility analysis (SFA) approach allows defining more realistic relationship between failure probability and seismic intensity. However, the approach requires simulating large number of nonlinear dynamic analyses of structure for reliable estimate of fragility. It makes the approach computationally challenging. The response surface method (RSM) based metamodeling approach which replaces computationally involve complex mechanical model of a structure is found to be a viable alternative in this regard. An adaptive moving least squares method (MLSM) based RSM in the MCS framework is explored in the present study for efficient SFA of existing structures. In doing so, the repetition of seismic intensity for complete generation of fragility curve is avoided by including this as one of the predictors in the response estimate model. The proposed procedure is elucidated by considering a non-linear SDOF system and an existing reinforced concrete frame considered to be located in the Guwahati City of the Northeast region of India. The fragility results are obtained by the usual least squares based and the proposed MLSM based RSM and compared with that of obtained by the direct MCS technique to study the effectiveness of the proposed approach.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제7권4호
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pp.750-769
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2015
The geometry of engineering systems affects their performances. For this reason, the shape of engineering systems needs to be optimized in the initial design stage. However, engineering system design problems consist of multi-objective optimization and the performance analysis using commercial code or numerical analysis is generally time-consuming. To solve these problems, many engineers perform the optimization using the approximation model (response surface). The Response Surface Method (RSM) is generally used to predict the system performance in engineering research field, but RSM presents some prediction errors for highly nonlinear systems. The major objective of this research is to establish an optimal design method for multi-objective problems and confirm its applicability. The proposed process is composed of three parts: definition of geometry, generation of response surface, and optimization process. To reduce the time for performance analysis and minimize the prediction errors, the approximation model is generated using the Backpropagation Artificial Neural Network (BPANN) which is considered as Neuro-Response Surface Method (NRSM). The optimization is done for the generated response surface by non-dominated sorting genetic algorithm-II (NSGA-II). Through case studies of marine system and ship structure (substructure of floating offshore wind turbine considering hydrodynamics performances and bulk carrier bottom stiffened panels considering structure performance), we have confirmed the applicability of the proposed method for multi-objective side constraint optimization problems.
A reliability analysis method is proposed in this paper through a combination of the advantages of the response surface method (RSM), finite element method (FEM), first order reliability method (FORM) and the importance sampling updating method. The accuracy and efficiency of the method is demonstrated through several numerical examples. Then the method is used to estimate the serviceability reliability of cable-stayed bridges. Effects of geometric nonlinearity, randomness in loading, material, and geometry are considered. The example cable-stayed bridge is the Second Nanjing Bridge with a main span length of 628 m built in China. The results show that the cable sag that is part of the geometric nonlinearities of cable-stayed bridges has a major effect on the reliability of cable-stayed bridge. Finally, the most influential random variables on the reliability of cable-stayed bridges are identified by using a sensitivity analysis.
The Response Surface Method(RSM) is used as optimal design technique of experimental conditions. In Al7075-T0 turning operation, the principle cutting force and the Center-line averaged roughness are measured to optimize machining process. In variation of feed, depth of cut and cutting speed, three cutting parameters are evaluated. The optimal cutting conditions of Al7075-T0 turning are suggested by RSM. As a main result, feed is the dominant cutting parameter in this turning process considering surface roughness and cutting force.
A hybrid optimization method is proposed for cogging torque reducing in BLDC motor. The proposed hybrid optimization method comprises a response surface method (RSM) and a gradient search method (GSM). The RSM is effective and global method in optimization problem but having large approximation error. The GSM is accurate and fast search method for optimal solution but having local behavior. To reduce approximation error and computation time a hybrid method (RSM+GSM) is proposed method. To illustrate the effectiveness of the proposed method, a comparison between conventional RSM and the proposed hybrid method is made. A simulation results verify that the hybrid method can achieve favorable design performance.
The automation technology for overlay welding is needed due to the occurrence of severe corrosion and abrasion on the surface of internal contact in different shape of fittings. In Korea, different shapes of fittings have been manufactured by using the imported equipment of overlay welding automation at some companies. Thus the research on the development of overlay welding automation system (in short, OWAS) for a large L-type tube is urgently needed. In this paper, the investigation is focused on the optimal design of a supporting base for the (currently developing) OWAS of large L-type tube. Specifically we assume that the base which supports the equipment during the process of overlay welding is loaded as self-weight in the direction of gravity through static analysis especially when it is rotated 180 degree on the OWAS. For optimal design of a supporting base for OWAS of large L-type tube, Solidworks(R) (for 3-dimensional modelling) and ANASYS Workbench(R) (for structural analysis) are incorporated so as to proceed an optimization routines based on Response Surface Method (RSM) and Design of Experiment (DOE). In more specific, DOE finds out major factors (or dimensions) of the supporting base by using MINITAB(R). Then the regression equations between design variables (the major factors of supporting base) and response variables (deformation, stress and safety factor for the supporting base), which will be resulted in by RSM, verify the major factors of DOE. In the next step, Central Composite Design (CCD) plans 20 simulations of ANASYS Workbench(R) and then figures out the optimal values of design variables which will be reflected on the manufacturing of supporting base. Finally welding experiment is conducted to figure out the influence of overlay welding quality in applying the optimized design values of supporting base to the actual OWAS.
In this paper, a design method for minimizing the cogging torque of an Interior Permanent Magnet Motor (IPM) is proposed based on a hybrid algorithm. The suggested optimization algorithm is based on a combination of the Response Surface Method (RSM) and Simplex Method. The results show that the proposed method provides improved characteristics compared to the conventional methods, such as a shorter calculation time and the acquisition of a more correct solution.
Numerical optimization of two dimensional high lift configuration was performed with flow solver and optimization method based on RSM(Response Surface Model). Navier-Stokes solver with Spalart-Allmaras turbulence model was selected for the simulation of highly complex and separated flows on the flap. For the simultaneous optimization of both flap shape and setting (gap/overlap), 10 design variables (eight variables for flap shape variation and two variables for flap setting) were chosen. In order to generate the response surface model, 128 experimental points were selected for 10 design variables. The objective function considering maximum lift coefficient, lift to drag ratio and lift coefficient at specific angle of attack was selected to reduce flow separation on the flap surface. The present method was applied to two dimensional fowler flap in landing configuration. After applying the present method, it was shown that the optimized high lift configuration had less flow separation on the flap surface and lift to drag ratio was suppressed over entire angle of attack range.
많은 산업분야에서 구조설계 시 구조성능을 검토하기 위한 유한요소해석은 필수적인 과정이 되었다. 이와 함께, 컴퓨터의 성능도 급속도로 개선되고 있지만 대형 문제의 경우에는 최적설계기법을 적용하는데 한계가 있다. 이러한 대형 문제의 최적화를 위하여 메타모델을 이용한 근사모델을 이용하고 있다. 근사모델을 생성하는 방법은 곡선맞춤법과 내삽법으로 분류할 수 있는데, 반응표면모델과 크리깅 모델이 대표적인 것이다. 그러나 각 모델은 오버피팅이나 언더피팅이 될 수 있는 단점이 있다. 본 연구에서는 반응표면과 크리깅으로 구성되는 혼합모델에 의한 메타모델을 이용하여 구조설계에 적용하고자 한다. 제안된 방법을 2부재 구조물과 자동차용 아우터타이로드의 구조설계에 적용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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