Due to its large size, a ship is first divided into scores of blocks and then each block is constructed through various shops, such as the assembly shop, the painting shop, and the outfitting shop. However, each block may not be directly moved to the next shop and may be temporarily laid on a block stockyard because the working time in each shop is different. If blocks are laid on the block stockyard without any planning, the rearrangement of the blocks by a transporter are required because the blocks have the different in and out time. In this study, an optimal layout method based on the genetic algorithm was proposed in order to minimize the rearrangement of the blocks in the block stockyard. To evaluate the applicability of the proposed method, it was applied to a simple layout problem of the block stockyard.
An optimally designed six-phase induction motor (6PIM) is compared with an initial design induction motor having the same ratings. The Genetic Algorithm (GA) method is used for optimization and multi objective function is considered. Comparison of the optimum design with the initial design reveals that better performance can be obtained by a simple optimization method. Also in this paper each design of 6PIM, is simulated by MAXWELL_2D. The obtained simulation results are compared in order to find the most suitable solution for the specified application, considering the influence of each design upon the motor performance. Construction a 6PIM based on the information obtained from GA method has been done. Quality parameters of the designed motors, such as: efficiency, power losses and power factor measured and optimal design has been evaluated. Laboratory tests have proven the correctness of optimal design.
In this paper, multiphase optimization of machine Tool structure is presented. The final goal is to obtain 1) light weight, 2) statically and dynamically rigid. and 3) thermally stable structure. The entire optimization process is carried out in three phases. In the first phase, multiple static optimization problem with two objective functions is treated using Pareto genetic algorithm. where two objective functions are weight of the structure and static compliance. In the second phase, maximum receptance is minimized using simple genetic algorithm. And the last phase, thermal deflection to moving heat sources is analyzed using Predictor-Corrector Method. The method is applied to a high speed line center design which takes the shape of back-column structure.
This paper deals with synthesis of 4 bar linkage by using optimum design. To design 4 bar linkage, overlay method is proposed and for optimization, genetic algorithm is applied with objective function. The accuracy of this method will be determined by errors between real value and test value. We will use Chebychev spacing to get 3 precision positions of input angles. The output angles will be determined by the function that the designer wants input and output relations to be. It will be applied to example to show the accuracy of this method. The advantages of using this method are that it is fast to get optimal solution and it is simple to use.
For multi parameter optimization of Raman Fiber Amplifier (RFA), a simple genetic algorithm is presented in the scenario of a 320 channel Dense Wavelength Division Multiplexed (DWDM) system at channel spacing of 25 GHz. The large average gain (> 22 dB) is observed from optimized RFA with the optimized parameters, such as 39.6 km of Raman length with counter-propagating pumps tuned to 205.5 THz and 211.9 THz at pump powers of 234.3 mW, 677.1 mW respectively. The gain flattening filter (GFF) has also been optimized to further reduce the gain ripple across the frequency range from 190 to 197.975 THz for broadband amplification.
This paper considers how the optimal export level is influenced by export risk, the degree of risk-averseness for exporting firms, and those firms' cost structure. In addition, export insurance is incorporated into some simple theoretical model to analyze the optimal export level. This paper applies genetic algorithm simulation to show that the exporting firms'risk-averseness do not affect the optimal export decision while export risk and cost function characteristic have relatively more significant effects on the optimal export level. Finally, our findings suggest that the most influential factor for the optimal export levels seems to be the monopoly power of exporting firms.
Rahman, Md. Moshiur;Jumaat, Mohd Zamin;Islam, A.B.M. Saiful
Computers and Concrete
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제19권2호
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pp.127-131
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2017
This paper presents a generalized formulation for optimizing the design of concrete beam reinforced with glass fiber reinforced polymer bar. The optimization method is formulated to find the design variables leading to the minimum weight of concrete beam with constraints imposed based on ACI code provisions. A simple genetic algorithm is utilized to solve the optimization task. The weights of concrete and glass fiber reinforced polymer bar are included in the formulation of the objective function. The ultimate limit states and the serviceability limit states are included in formulation of constraints. The results of illustrated example demonstrate the efficiency of the proposed method to reduce the weight of beam as well as to satisfy the above requirement. The application of the optimization based on the most economical design concept have led to significant savings in the amount of the component materials to be used in comparison to classical design solutions.
The objective of this research is to optimize the designing parameters of the parallel manipulator with large orientation workspace at the boundary position of the constant orientation workspace (COW). The method uses a simple genetic algorithm(SGA) while considering three different kinematic performance indices: COW and the global conditioning index(GCI) to evaluate the mechanism's dexterity for translational motion of an end-effector, and orientation workspace of two angle of Euler angles to obtain the large rotation angle of an end-effector at the boundary position of COW. Total fifteen cases divided according to the combination of the sphere radius of COW and rotation angle of orientation workspace are studied, and to decide the best model in the total optimized cases, the fuzzy inference system is used for each case's results. An optimized model is selected as a best model, which shows better kinematic performances compared to the basis of the pre-existing model.
본 논문에서는 particle swarm optimization(PSO)를 통한 비선형시스템의 퍼지집합 퍼지모델의 최적화 방법을 제안한다. 퍼지 모델링에서 전반부 동정, 즉 구조 동정 및 파라미터 동정은 비선형 시스템을 표현하는데 있어서 매우 중요하다. 퍼지모델의 전반부 동정에 있어 최적화 과정이 필요하며 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm; GA)을 이용하여 퍼지모델을 최적화한 연구가 많이 있다. 본 연구는 파라미터 동정 시 최근 여러 가지 어려운 최적화 문제를 수행함에 있어서 성능의 우수성이 증명된 PSO를 이용하여 퍼지집합 퍼지모델의 전반부 파라미터를 동정하였다. 구조동정은 단순 유전자 알고리즘(Simple Genetic Algorithm; SGA)을 이용하여 동정하였으며 파라미터 동정시 실수 코딩유전자 알고리즘(Real Coded Genetic Algorithm; RCGA)와 PSO를 각각 파라미터 동정에 이용하여 성능을 비교하였다.
Due to its large size, a ship is first divided into scores of blocks and then each block is constructed through various shops, such as the assembly shop, the painting shop, and the outfitting shop. However, each block may not be directly moved to the next shop and may be temporarily laid at a block stockyard because the working time in each shop is different from each other. If blocks are laid at the block stockyard without any planning, the rearrangement of the blocks by a transporter is required because the blocks have the different in and out time. In this study, a block layout method based on the genetic algorithm was proposed in order to minimize the rearrangement of the blocks in the block stockyard. To evaluate the applicability of the proposed method, it was applied to simple layout problems of the block stockyard. The result shows that the proposed method can yield a block layout that minimizes the total relocation cost of moving obstacle blocks in the block stockyard.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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