A novel approach is proposed to effectively estimate the quantile functions of normalized performance indices of reliability constraints in a reliability-based optimization (RBO) problem. These quantile functions are not only estimated as functions of exceedance probabilities but also as functions of the design variables of the target RBO problem. Once these quantile functions are obtained, all reliability constraints in the target RBO problem can be transformed into non-probabilistic ordinary ones, and the RBO problem can be solved as if it is an ordinary optimization problem. Two numerical examples are investigated to verify the proposed novel approach. The results show that the approach may be capable of finding approximate solutions that are close to the actual solution of the target RBO problem.
In this paper, we introduce the advanced Self-Organizing Fuzzy Polynomial Neural Network based on optimized FPN by evolutionary algorithm and discuss its comprehensive design methodology involving mechanisms of genetic optimization, especially genetic algorithms (GAs). The proposed model gives rise to a structurally and parametrically optimized network through an optimal parameters design available within Fuzzy Polynomial Neuron(FPN) by means of GA. Through the consecutive process of such structural and parametric optimization, an optimized and flexible the proposed model is generated in a dynamic fashion. The performance of the proposed model is quantified through experimentation that exploits standard data already used in fuzzy modeling. These results reveal superiority of the proposed networks over the existing fuzzy and neural models.
This paper presents the simultaneous optimal design of structure and LQG control systems for the improvement of riding comforts of active vehicle suspension systems. The performance index of riding comforts is extended to include frequency-weighted acceleration in the quadratic cost functional. Janeway human response curve with respect to acceleration is used to verify the usefulness of the presented method. The method is applied to a half model of an active vehicle suspension systems with elastic body moving on randomly profiled road. The values of stiffness of suspensions are used for the structural design variables. The conjugate gradient method is used for optimization. The simulated results of simultaneous optimization with frequency-weighted cost functional are compared with those without frequency- weighted cost functional.
A novel formulation aiming to achieve optimal design of reinforced concrete (RC) structures is presented here. Optimal sizing and reinforcing for beam and column members in multi-bay and multistory RC structures incorporates optimal stiffness correlation among all structural members and results in cost savings over typical-practice design solutions. A Nonlinear Programming algorithm searches for a minimum cost solution that satisfies ACI 2005 code requirements for axial and flexural loads. Material and labor costs for forming and placing concrete and steel are incorporated as a function of member size using RS Means 2005 cost data. Successful implementation demonstrates the abilities and performance of MATLAB's (The Mathworks, Inc.) Sequential Quadratic Programming algorithm for the design optimization of RC structures. A number of examples are presented that demonstrate the ability of this formulation to achieve optimal designs.
An energy-based variational approach is used for structural dynamic modeling of the IPMC (Ionic Polymer Metal Composites) flapping wing. Dynamic characteristics of the wing are analyzed using numerical simulations. Starting with the initial design, critical parameters which have influence on the performance of the wing are identified through parametric studies. An optimization study is performed to obtain improved flapping actuation of the IPMC wing. It is shown that the optimization algorithm leads to a flapping wing with dimensions similar to the dragonfly Aeshna Multicolor wing. An unsteady aerodynamic model based on modified strip theory is used to obtain the aerodynamic forces. It is found that the IPMC wing generates sufficient lift to support its own weight and carry a small payload. It is therefore a potential candidate for flapping wing of micro air vehicles.
In this article, a harmony search algorithm is presented for optimum design of steel frame structures. Harmony search is a meta-heuristic search method which has been developed recently. It is based on the analogy between the performance process of natural music and searching for solutions of optimization problems. The design algorithms obtain minimum weight frames by selecting suitable sections from a standard set of steel sections such as American Institute of Steel Construction (AISC) wide-flange (W) shapes. Stress constraints of AISC Load and Resistance Factor Design (LRFD) and AISC Allowable Stress Design (ASD) specifications, maximum (lateral displacement) and interstorey drift constraints, and also size constraint for columns were imposed on frames. The results of harmony search algorithm were compared to those of the other optimization algorithms such as genetic algorithm, optimality criterion and simulated annealing for two planar and two space frame structures taken from the literature. The comparisons showed that the harmony search algorithm yielded lighter designs for the design examples presented.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.7
no.1
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pp.17-21
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2008
Recently developed automotive components are of lightweight nature, providing automobiles with a high fuel efficiency and performance. In response to those trends of car developments, this study proposes a structural optimization method for the lower control ann. Lightweight design of lower control am can be achieved through two approaches: design and material technology. In this research, the former includes optimization technology, and the latter the technologies for selecting aluminum as a steel-substitute material. In this research, the design of experiments(DOE) built in ANSYS WORKBENCH are utilized to determine the optimum shape of a Lower Control Arm. And optimum design is compared first model and reduced design variable model that considered sensitivity using orthogonal array.
Many applications in mechanical design involve elastic bodies coming into contact under the action of the applied load. The distribution of the contact pressure throughout the contact interface plays an important role in the performance of the contact system. In many applications, it is desirable to minimize the maximum contact pressure or to have an approximately uniform contact pressure distribution. Such requirements can be attained through a proper design of the initial surfaces of the contacting bodies. This problem involves a combination of two disciplines, contact mechanics and shape optimization. Therefore, the objective of the present paper is to develop an integrated procedure capable of evaluating the optimal shape of contacting bodies. The adaptive incremental convex programming method is adopted to solve the contact problem, while the augmented Lagrange multiplier method is used to control the shape optimization procedure. Further, to accommodate the manufacturing requirements, surface parameterization is considered. The proposed procedure is applied to a couple of problems, with different geometry and boundary conditions, to demonstrate the efficiency and versatility of the proposed procedure.
Concrete filled steel tubular (CFST) column joints with composite beams have been widely used as lateral loading resisting elements in civil infrastructure. To better utilize these innovative joints for the application of structural seismic design and analysis, it is of great importance to investigate the dynamic behavior of the joint under cyclic loading. With this aim in mind, a novel phenomenal model has been put forward in this paper, in which a Bouc-Wen hysteresis component is employed to portray the strength and stiffness deterioration phenomenon caused by increment of loading cycle. Then, a modified chicken swarm optimization algorithm was used to estimate the optimal model parameters via solving a global minimum optimization problem. Finally, the experimental data tested from five specimens subjected to cyclic loadings were used to validate the performance of the proposed model. The results effectively demonstrate that the proposed model is an easy and more realistic tool that can be used for the pre-design of CFST column joints with reduced beam section (RBS) composite beams.
The construction of segmental precast concrete bridge is an increase due to its superior performance and economic advantages. This type of bridge is appropriate for spans within 30 to 150 m (100 to 500 ft), known as mega-projects and the design optimization would lead to considerable economic benefits. A box-girder cross section superstructure of balanced cantilever construction method is assessed here. The depth of cross section, (variable along the span linearly), bottom flange thickness, and the count of strands are considered as design variables. The optimum design is characterized by geometry, serviceability, ductility, and ultimate limit states specified by AASHTO. Genetic algorithm (GA) is applied in two fronts: as to the saving in construction cost 8% and as to concrete volume 6%. The sensitivity analysis is run by considering different parameters like span/depth ratio, relation between superstructure cost, span length and concrete compressive strength.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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