Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.19
no.5
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pp.27-37
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2020
Structural optimization problems with discrete design variables require more function calculations (or finite element analyses) than those in the continuous design space. In this study, a method to find an optimal solution in the discrete design of the truss structure is presented, reducing the number of function calculations. Because a continuous optimal solution is the Karush-Kuhn-Tucker point that satisfies the optimality condition, it is assumed that the discrete optimal solution is around the continuous optimum. Then, response values such as weight, displacement, and stress are predicted using approximate models-referred to as hybrid metamodels-within specified design ranges. The discrete design method using the hybrid metamodels is used as a post-process of the continuous optimization process. Standard truss design problems of 10-bar, 25-bar, 15-bar, and 52-bar are solved to show the usefulness of this method. The results are compared with those of existing methods.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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1998.04a
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pp.237-244
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1998
Optimum design of mooring dolphin is numerically investigated. Design optimization problem of mooring dolphin is first formulated. Geometry and cross sections of piles are used as design variables. Design objective is the total weight of steel piles of mooring dolphin and the constraints of stress, penetration depth, lower and upper bounds on design variables are imposed. Based on the design variable linking and fixing, several class of design variations are sought. For the numerical optimization, both PLBA( Pshenichny-Lim-Belegundu-Arora) program and DNCONF subroutine code in IMSL library are used. For a dolphin with 20 steel piles, vertical and inclined, optimum designs for different cases are successfully obtained, which can be applied for the mooring of a large floating structure.
Computational Structural Engineering : An International Journal
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v.1
no.2
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pp.89-96
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2001
A study on the topology optimization of a Hard-Disk-Driver(HDD) actuator arm is presented. The purpose of the present wert is to increase the natural frequency of tole first lateral mode of the HDD actuator arm under the constraint of total moment of inertia, so as to facilitate the position control of the high speed actuator arm. The first lateral mode is an important factor in the position control process. Thus the topology optimization for 2-D model of the HDD actuator arm is considered. A new objective function corresponding to multieigenvalue optimization is suggested to improve the solution of the eigenvalue optimization problem. The material density of the structure is treated as the design variable and the intermediate density is penalized. The effects of different element types and material property functions on the final topology are studied. When the problem is discretized using 8-node element of a uniform density, tole smoothly-varying density field is obtained without checker-board patterns incurred. AS a result of 7he study, an improved design of the HDD actuator arm is suggested. Dynamic characteristics of the suggested design are compared computationally with those of the old design. With the same amount of the moment of inertia, the natural frequency of the first lateral mode of the suggested design is subsequently increased over the existing one.
Khajehzadeh, Mohammad;Taha, Mohd Raihan;Eslami, Mahdiyeh
Structural Engineering and Mechanics
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v.45
no.1
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pp.111-127
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2013
In this paper, a new version of gravitational search algorithm based on opposition-based learning (OBGSA) is introduced and applied for optimum design of reinforced concrete retaining walls. The new algorithm employs the opposition-based learning concept to generate initial population and updating agents' position during the optimization process. This algorithm is applied to minimize three objective functions include weight, cost and $CO_2$ emissions of retaining structure subjected to geotechnical and structural requirements. The optimization problem involves five geometric variables and three variables for reinforcement setups. The performance comparison of the new OBGSA and classical GSA algorithms on a suite of five well-known benchmark functions illustrate a faster convergence speed and better search ability of OBGSA for numerical optimization. In addition, the reliability and efficiency of the proposed algorithm for optimization of retaining structures are investigated by considering two design examples of retaining walls. The numerical experiments demonstrate that the new algorithm has high viability, accuracy and stability and significantly outperforms the original algorithm and some other methods in the literature.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.20
no.6
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pp.1-8
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2012
Multidisciplinary design optimization (MDO) for a suspension component of the vehicle front suspension was performed in this research. Shapes and thicknesses of the subframe were optimized to satisfy multi-disciplinary design requirements; weight, fatigue, crash, noise, vibration, and harshness (NVH), and kinematic and compliance (K&C). Analyses procedures of the performance disciplines were integrated and automated by using the process integration and design optimization (PIDO) technique, and the integrated and automated analyses environments enabled various types of analytic design methodologies for solving the MDO problem. We applied an approximate optimization technique which involves sequential sampling and metamodeling. Since the design variables for thicknesses should be dealt as discrete variables. the evolutionary algorithm is selected as optimization technique. The MDO problem was formulated three types of problems according to the order of priorities among the performance disciplines, and the results of MDO provided design alternatives for various design situations.
The goal of this study is to evaluate and design steel plates with optimal material distributions achieved through a specific material topology optimization by using a CCARAT (Computer Aided Research Analysis Tool) as an optimizer, topologically optimally updating node densities as design variables. In typical material topology optimization, optimal topology and layouts are described by distributing element densities (from almost 0 to 1), which are arithmetic means of node densities. The average element densities are employed as material properties of each element in finite element analysis. CCARAT may deal with material topology optimization to address the mean compliance problem of structural mechanical problems. This consists of three computational steps: finite element analysis, sensitivity analysis, and optimality criteria optimizer updating node densities. The present node density based design via CCARAT using node densities as design variables removes jagged optimal layouts and checkerboard patterns, which are disadvantages of classical material topology optimization using element densities as design variables. Numerical applications that topologically optimize reinforcement material distribution of steel plates of a cantilever type are studied to verify the numerical superiority of the present node density based design via CCARAT.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.28
no.4
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pp.425-431
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2015
Based on a bond-based peridynamics theory for dynamic crack propagation problems, this paper presents a design sensitivity analysis and optimization method. Peridynamics has a peculiar advantage over the existing continuum theory in the mathematical modelling of problems where discontinuities arise. For the design optimization of the crack propagation problems, a non-shape design sensitivity is derived using the adjoint variable method. The obtained adjoint sensitivity of displacement and strain energy turns out to be very accurate and efficient compared to the finite different sensitivity. The obtained design sensitivities are futher utilized to optimally control the position of bifurcation point in the design optimization of crack propagation in a plate under tension. A numerical experiment demonstrates that the optimal distribution of material density could delay the position of bifurcation.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.23
no.3
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pp.275-281
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2010
In this paper, the design optimization of structures with stress constraints is performed using isogeometric shape optimization method. The stress constraints have an important role in design optimization problems since stress concentration could result in structural failure. To represent exact geometry in analysis, the isogeometric analysis method uses the same basis functions as used in the CAD geometry. The geometrically exact model can be used in both stress and design sensitivity analyses so that it can yield more precise optimal design than finite element one. Through numerical examples, the isogeometric approach turns out to be effective in shape optimization problems under stress constraints.
The purpose of this paper is to show how the Evolutionary Structural Optimization (ESO) algorithm developed by Xie and Steven can be extended to optimal design problems of thin shells subjected to thermal loading. This extension simply incorporates an evolutionary iterative process of thermoelastic thin shell finite element analysis. During the evolution process, lowly stressed material is gradually eliminated from the structure. This paper presents a number of examples to demonstrate the capabilities of the ESO algorithm for solving topology optimization and thickness distribution problems of thermoelastic thin shells.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2002.10a
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pp.255-262
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2002
In this paper, an improved multi-objective optimmum design method is proposed. And it is applied to steel frames under seismic loads. The multi-objective optimization problem is formulated with three optimality criteria, namely, minimum structural weight and maximum strain energy and stability. The Pareto curve can be obtained by performing the multi-objective optimization for multistory shear buildings. In order to efficiently solve the multi-objective optimization problem the decomposition method that separates both system-level and element-level is used. In addition, various techniques such as effective reanalysis technique with respect to intermediate variables and sensitivity analysis using an automatic differentiation (AD) we incorporated. Moreover, the relationship function among section properties induced from the profile is used in order to link system-level and element level. From the results of numerical investigation, it may be stated that the proposed method will lead to the more rational design compared with the conventional one.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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