본 연구에서는 최적화기법과 전산유체역학의 기술을 이용하여 저항의 관점에서 최적의 형상을 가지는 선형을 개발하는 알고리즘을 개발하였다. 최적화기법으로는 SQP(sequential quadratic programming)을 사용하였으며, 목적함수인 저항을 구하기 위하여 먼저 조파저항은 비선형 자유수면 경계조건을 고려한 선체주위 포텐셜유동을 계산할 수 있는 수치해석기법인 상 방향 패널이동법을 사용하였고, 선체에 미치는 전 저항을 구하기 위하여 ITTC 1957년 모형선-실선상관곡선을 이용하였다. 선형최적화 과정 중의 선체의 변경이나 계산 격자의 생성은 NURBS(Non-Uniform Rational B-Spline)기법을 사용하여 구현하였다. 이와 같은 방법을 사용하여 개발된 선형최적화 기법의 타당성을 검증하기 위하여 선형이 비교적 잘 알려진 건형인 Wigley선형과 Series 60(CB=0.6)선형에 대하여 설계속도 Fn=0.316에서 선형최적화를 위한 수치해석을 수행하고 그 결과를 초기선형과 서로 비교하였다.
최적화기법과 선형변환 자동화기법을 도입하여 고속 중형 Ro-Pax선박의 조파저항성능을 향상시킬 수 있는 선형설계방법에 대하여 연구하였다. 최적화기법으로는 SQP(sequential quadratic programming)을 적용하였으며, 선형변환 자동화기법으로는 NURBS(Non-Uniform Rational B-Spline)기법을 적용하였다. 목적함수인 선박의 조파저항성능을 예측하기 위하여 비선형 자유수면 경계조건과 선체의 침하량을 고려한 비점성 유동 해석 기법인 패널법을 적용하였다. 기준선형에 대하여 선형최적화를 수행하였으며 그 결과로 도출된 최적선형에 대하여 모형선을 제작하여 모형시험을 수행하였다. 기준선형과 최적선형에 대한 수치해석을 수행하여 얻은 결과와 최적선형에 대한 모형시험을 수행하여 얻은 결과를 서로 비교하였다.
본 연구에서는 최적화기법과 전산유체역학의 기술을 이용하여 저항의 관점에서 최적의 형상을 가지는 선형을 개발하는 알고리즘을 개발하였다. 최적화기법으로는 SQP(sequential quadratic programming)을 사용하였으며, 목적함수인 저항을 구하기 위하여 먼저 조파저항은 비선형자유수면경계조건을 고려한 선체주위 포텐셜유동을 계산할 수 있는 수치해석기법인 상방향패널이동법을 사용하였고, 선체에 미치는 전저항을 구하기 위하여 ITTC 1957년 모형선-실선상관곡선을 이용하였다. 선형최적화 과정 중의 선체의 변경이나 계산 격자의 생성은 NURBS(Non-Uniform Rational B-Spline)기법을 사용하여 구현하였다. 이와 같은 방법을 사용하여 개발된 선형최적화 기법의 타당성을 검증하기 위하여 선형이 비교적 잘 알려진 선형인 Wigley선형과 Series 60(C${_B}$=0.6)hull 선형에 대하여 설계속도 Fn=0.316에서 선형최적화를 위한 수치해석을 수행하고 그 결과를 초기선형과 서로 비교하였다.
본 논문에서는 다분야 통합 설계최적화(MDO : Multidisciplinary Design Optimization)를 적용한 지구관측위성의 개념설계 과정 및 결과를 기술하였다. 현재까지 구축된 지구관측 위성의 데이터베이스를 기반으로 주요 파라미터에 대한 개념설계식을 정립하였으며, 다분야 통합 최적설계 아키텍처 중 CO(Collaborative Optimization) 기반을 이용하여 지구관측 위성 시스템의 최적 개념설계를 수행할 수 있는 설계 도구를 개발하였다. 주어진 제약조건을 만족시키면서 위성의 총 질량을 최소화하는 것을 설계 목표로 설정하였으며, 최적화 알고리즘으로는 SQP(Sequential Quadratic Programming)를 이용하였다. 다분야 통합 최적설계를 적용한 개념설계 결과와 ASNARO-1 및 IKONOS-2 위성 규격의 비교를 통해 해당설계도구의 유용성을 검증하였다.
New algorithms are derived for nonlinear programming problems which are characterized by their large variables and equality and inequality constraints. The algorithms are based upon the introduction of the Dependent-Variable-Elimination method, Independent-Variable-Reduction method, Optimally-Ordered-Triangular-Factorization method, Equality-Inequality-Sequential-Satisfaction method, etc. For a case study problem relating to the optimal determination of load flow in a 10-bus, 13-line sample power system, several approaches are undertaken, such as SUMT, Lagrange's Multiplier method, sequential applications of linear and quadratic programming method. For applying the linear programming method, the conventional simplex algorithm is modified to the large-system-oriented one by the introduction of the Two-Phase method and Variable-Upper-Bounding method, thus resulting in remarkable savings in memory requirements and computing time. The case study shows the validity and effectivity of the algorithms presented herein.
In this paper, we describe a modified fixed-threshold sequential minimal optimization (FSMO) for 1-slack structural support vector machine (SVM) problems. Because the modified FSMO uses the fact that the formulation of 1-slack structural SVMs has no bias, it breaks down the quadratic programming (QP) problems of 1-slack structural SVMs into a series of smallest QP problems, each involving only one variable. For various test sets, the modified FSMO is as accurate as existing structural SVM implementations (n-slack and 1-slack SVM-struct) but is faster on large data sets.
Conventional methods to solve the nonlinear programming problem range from augmented Lagrangian methods to sequential quadratic programming (SQP) methods. NPSOL, which is a SQP code, has been widely used to solve various optimization problems but is still subject to many numerical problems such as convergence to local optima, difficulties in initialization and in handling non-smooth cost functions. Recently, many evolutionary methods have been developed for constrained optimization. Among them, CEALM (Co-Evolutionary Augmented Lagrangian Method) shows excellent performance in the following aspects: global optimization capability, low sensitivity to the initial parameter guessing, and excellent constraint handling capability due to the benefit of the augmented Lagrangian function. This algorithm is ...
A design procedure for a ship with minimum total resistance was developed using a numerical optimization method called SQP(Sequential Quadratic Programming) and a CFD technique based on the Rankine source panel method with the nonlinear free surface boundary conditions. During the whole optimization process the geometry of the hull shape was represented based on the NURBS(Non-uniform rational B-spline) technique and the modification of the hull shape was controlled using the Bell-shaped distribution function to keep the fairness of the hull shape before and after the hull modification. The numerical analysis was carried out using 4000TEU container ship in the towing tank facility installed in the Pusan national university to know the validity of the developed algorithm for this study. As the results of the numerical analysis it proved that the resistance of the optimized hull is conspicuously reduced in comparison with the original hull in a wave-making resistance point of view.
Medium voltage drive systems driven by high-power multi-level inverters operating at low switching frequency can reduce the switching losses of the power device and increase the output power. Employing subsection synchronous current harmonic minimum pulse width modulation (CHMPWM) technique can maintain the total harmonic distortion of current at a very low level. It can also reduce the losses of the system, improve the system control performance and increase the efficiency of DC-link voltage accordingly. This paper proposes a subsection synchronous CHMPWM approach of active neutral point clamped five-level (ANPC-5L) inverter under low switching frequency operation. The subsection synchronous scheme is obtained by theoretical calculation based on the allowed maximum switching frequency. The genetic algorithm (GA) is adopted to get the high-precision initial values. So the expected switching angles can be achieved with the help of sequential quadratic programming (SQP) algorithm. The selection principle of multiple sets of the switching angles is also presented. Finally, the validity of the theoretical analysis and the superiority of the CHMPWM are verified through both the simulation results and experimental results.
The estimated probabilistic model of wind data based on the conventional approach may have high discrepancy compared with the true distribution because of the uncertainty caused by the instrument error and limited monitoring data. A sequential quadratic programming (SQP) algorithm-based finite mixture modeling method has been developed in the companion paper and is conducted to formulate the joint probability density function (PDF) of wind speed and direction using the wind monitoring data of the investigated bridge. The established bivariate model of wind speed and direction only represents the features of available wind monitoring data. To characterize the stochastic properties of the wind parameters with the subsequent wind monitoring data, in this study, Bayesian inference approach considering the uncertainty is proposed to update the wind parameters in the bivariate probabilistic model. The slice sampling algorithm of Markov chain Monte Carlo (MCMC) method is applied to establish the multi-dimensional and complex posterior distribution which is analytically intractable. The numerical simulation examples for univariate and bivariate models are carried out to verify the effectiveness of the proposed method. In addition, the proposed Bayesian inference approach is used to update and optimize the parameters in the bivariate model using the wind monitoring data from the investigated bridge. The results indicate that the proposed Bayesian inference approach is feasible and can be employed to predict the bivariate distribution of wind speed and direction with limited monitoring data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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