A planetary gear trains has characteristics in compactness, power transformation ability and constant meshing. Usability is increased in applications of auto transmission and industrial gearbox. Study on optimum design of planetary gear train has been progressed on miniaturization of weight, miniaturization of planetary gear train and improvement of high strength. There are demands of study f3r the planetary gear train required long life estimation. In this work being considered life, strength, interference, contact ratio and aspect ratio, the optimum design algorithm is proposed to reduce the volume of planetary gear train with transferring the same amount of power. In the design of algerian for planetary gear train, the determination of teeth number is separated to achieve simplicity and the simulated annealing method as a global optimal technique is used far optimal design method.
한국지구물리탐사학회 2003년도 Proceedings of the international symposium on the fusion technology
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pp.518-521
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2003
LCA (Life Cycle Assessment), that unifies the scale of various environmental impacts, and simulated annealing are applied to optimizing electrolysis of wastewater from PCB (Printed Circuit Board) production. The changes of environmental impact can be quantified with LCA and the total changes of environmental impacts can be expressed as a function of power consumed, Cu recycled, $Cl_2$, NOx and SOx discharged through restriction of feasible reactions. In a single-variate condition, the environmental optimum can be easily obtained through plotting and comparing each environmental impact value. In 8V potentiostatic electrolysis, the lowest environmental impact can be achieved after 90min. To optimize a multi-variate conditional system, simulated annealing can be applied and this can give the quick and near optimum in complex systems, where many input and output materials are involved, through experimentally measured values without a theoretical modeling.
실험적 베리오그램의 모델링에 SA(Simulated Annealing)기법을 이용하였다. 최소 자승법의 해를 구하기 위하여 기존의 상용 프로그램에서 많이 이용되고 있는 반복법에 근거한 방법에 비해서 SA 기법은 초기 가정값에 크게 영향을 받지 않고 일정한 모델 인자의 값을 제시하였다. 임의의 초기 가정값을 입력하여도 충분한 반복 계산을 통하여 목적함수의 값이 광역적 최소값으로 수렴하는 것을 확인할 수 있었다. 베리오그램 모델이 일반적으로 비선형 모델이기 때문에 목적함수의 지역적 최소값으로의 수렴이 문제가 되고 이로 인하여 구해지는 인자의 값이 정확하지 않을 수 있지만 SA 기법을 이용하여 최소 자승법의 해를 구하게 되면 정확한 인자의 값을 구할 수 있음을 확인하였다.
In this study, optimizing BPOFs are encoded by Simulated Annealing algorithm that is widely used among the optimization algorithms. Two BPOFs are trained by digit patterns, 0~9, and the digits each having 4 intraclass patterns are multiplexed. When each digit is encoded by four bit binary code, from the results of computer simulation, the correlation pezk is shown at binary value 1 position among the spatially separated four positions at the correlation plane And then, the designed BPOFs are implemented by CGH technique. Through the optical correlation experiment, satisactory results are achieved, inspite of some experimental errors and information loss owing to the amplitude type CGH filter.
In this research, the single machine capacitated lot-sizing and scheduling problem with sequence- dependent setup costs and setup times (CLSPSD) is considered. This problem is the extension of capacitated lot-sizing and scheduling problem (CLSP) with an additional assumption on sequence-dependent setup costs and setup times. The objective of the problem is minimizing the sum of production costs, inventory holding costs and setup costs satisfying customers' demands. It is known that the CLSPSD is NP-hard. In this paper, the MIP formulation is presented. To handle the problem more efficiently, a conceptual model is suggested, and one of the well-known meta-heuristics, the simulated annealing approach is applied. To illustrate the performance of this approach, various instances are tested and the results of this algorithm are compared with those of the CLPEX. Computational results show that this approach generates optimal or nearly optimal solutions.
Connected-(r,s)-out of-(m,n) : F system is an important topic in redundancy design of the complex system reliability and it's maintenance policy. Previous studies applied Monte Carlo simulation and genetic, simulated annealing algorithms to tackle the difficulty of maintenance policy problem. These algorithms suggested most suitable maintenance cycle to optimize maintenance pattern of connected-(r,s)-out of-(m,n) : F system. However, genetic algorithm is required long execution time relatively and simulated annealing has improved computational time but rather poor solutions. In this paper, we propose the ant colony optimization approach for connected-(r,s)-out of-(m,n) : F system that determines maintenance cycle and minimum unit cost. Computational results prove that ant colony optimization algorithm is superior to genetic algorithm, simulated annealing and tabu search in both execution time and quality of solution.
Simulated annealing (SA) is a very promising general purpose algorithm which can be conveniently utilized for various complicated combinatorial optimization problems. But its slowness has been pointed as a major drawback. In this paper, we propose an accelerated SA and test its performance experimentally by applying it for two standard combinatorial optimization problems (TSP(Travelling Salesman Problem) and GPP(Graph Partitioning Problem) of various sizes. It turns out that performance of the proposed method is consistently better both in convergenge speed and the quality of solution than the conventional SA or SE (Stochastic Evolution). In the second part of the paper we apply the accelerated SA to solve the virtual path management problem encountered in ATM netowrks. The problem is modeled as a combinatorial optimization problem to optimize the utilizy of links and an efficient SA implementation scheme is proposed. Two application examples are given to demonstrate the validity of the proposed algorithm.
This paper presents a combined algorithm of simulated annealing and determinstic method which overcomes the defects of two methods and guarantees the fast convergence to the global optimum. This optimization method is applied to optimal design of Interior Permanent Magnet Synchronous Motor. And the result of the proposed algorithm is compared with that of simulated annealing alone.
Hyperspectral cameras acquire reflectance values at many different wavelength bands. Dimensions tend to increase because spectral information is stored in each pixel. Several attempts have been made to reduce dimensional problems such as the feature selection using Adaboost and dimension reduction using the Simulated Annealing technique. We propose a novel material detection method that consists of four steps: feature band selection, feature extraction, SVM (Support Vector Machine) learning, and target and specific region detection. It is a combination of the band ratio method and Simulated Annealing algorithm based on detection rate. The experimental results validate the effectiveness of the proposed feature selection and band ratio method.
Mobility of service users makes location update and paging (L/P) procedures indispensable features in mobile communication networks. Importance of optimizing the configuration of L/P areas has been increased by the growth of L/P related signaling. In this study, we deal with the L/P configuration which an LA (Location Area) may contain multiple PAs (Paging Areas). Given the network topology, L/P related parameters, and traffics generated by each cell, is provided the problem of finding optimal LA/PA configuration minimizing the amount of L/P related signaling. The optimization problem is solved using a simulated annealing, and detailed computational results are conducted to capture the effects of mobility, call arrival patterns and boundary crossing rate on the LA and PA configurations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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