Pressure relief valve (PRV) is one of the important control valves used in nuclear power plants, and its sealing performance is crucial to ensure the safety and function of the entire pressure system. For the sealing performance improving purpose, an explicit function that accounts for all design parameters and can accurately describe the relationship between the multi-design parameters and the seal performance is essential, which is also the challenge of the valve seal design and/or optimization work. On this basis, a surrogate model-based design optimization is carried out in this paper. To obtain the basic data required by the surrogate model, both the Finite Element Model (FEM) and the Computational Fluid Dynamics (CFD) based numerical models were successively established, and thereby both the contact stresses of valve static sealing and dynamic impact (between valve disk and nozzle) could be predicted. With these basic data, the polynomial chaos expansion (PCE) surrogate model which can not only be used for inputs-outputs relationship construction, but also produce the sensitivity of different design parameters were developed. Based on the PCE surrogate model, a new design scheme was obtained after optimization, in which the valve sealing stress is increased by 24.42% while keeping the maximum impact stress lower than 90% of the material allowable stress. The result confirms the ability and feasibility of the method proposed in this paper, and should also be suitable for performance design optimizations of control valves with similar structures.
Shape optimization of an internal cooling passage with staggered dimples on single surface is performed and performances of surrogates are evaluated in this paper. Optimizations are performed so that turbulent heat transfer can be enhanced compromising with pressure loss due to friction. The three-dimensional governing differential equations have been solved to find the overall Nusselt number and friction factor which are related to the objective functions of this problem. Three design variables were selected among the dimensionless geometric variables. Basic surrogate models such as second order polynomial response surface approximation (RSA), Kriging meta-modeling technique, radial basis neural network (RBNN), and derived press based averaged (PBA) surrogate model are constructed. The optimal points are searched from the above constructed surrogates by sequential quadratic programming (SQP). It is shown that use of multiple surrogates can increase the robustness in prediction of better design with minimum computational cost.
The purpose of this study was to understand the meaning and nature of long term boarding care of children provided by grandparents in surrogate foster homes. Data were collected from 10 children 15 to 18 years of age by in depth interviews and observation from May 2007 to July 2007. Analysis of data was by the phenomenological analytic method of Giorgi(1970). Seven essential themes were extracted: (1) ambivalence about being labeled "family headed by a child," (2) recognition of the burden to grandparents with appreciation for their care, (3) resentment and yearning for parents, (4) economic hardship, (5) discord with grandparents, (6) maladjustment to school life, and (7) overcoming such obstacles as poor economic conditions and loneliness.
Inlet part of a printed circuit heat exchanger has been optimized by using three-dimensional Reynolds-Averaged Navier-Stokes analysis and surrogate modeling techniques. Kriging model has been used as the surrogate model. The objective function for the optimization has been defined as a linear combination of uniformity of mass flow rate and the pressure loss with a weighting factor. For the optimization, the angle of the inlet plenum wall, radius of curvature of the inlet plenum wall, and width of the inlet pipes have been selected as design variables. Twenty six design points are obtained by Latin Hypercube Sampling in design space. Through the optimization, considerable improvement in the objective function has been obtained in comparison with the reference design of PCHE.
PURPOSES : This paper proposes a reliability index for the safety evaluation of freeway sections. It establishes a reliability index as a safety surrogate on freeways considering speeds and speed dispersions. METHODS : We collated values of design elements including radii, curve lengths, vertical slopes (absolute values), superelevations, and vertical slopes from seven freeway sections in Korea. We also collected data about driving speeds, traffic accidents, and their deviations. We established a reliability index using these variables. RESULTS : The average radii, curve lengths, and superelevations are highly correlated with the incidence of traffic accidents. Deviations in radius and curve lengths show an especially high correlation. The reliability index, derived from speed and speed dispersions of the seven freeway sections, also correlated highly with accidents with a correlation index of 0.63. CONCLUSIONS : Since the reliability index obtained from speed and speed dispersions are highly correlated with traffic accidents, we conclude that a reliability index can be a safety surrogate on freeways considering speeds and speed dispersions together in terms of design and operational levels.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제17권4호
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pp.491-500
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2016
This paper presents a highly efficient aeroelastic optimization method based on a surrogate model; the model is verified by considering the case of a high-aspect-ratio composite wing. Optimization frameworks using the Kriging model and genetic algorithm (GA), the Kriging model and improved particle swarm optimization (IPSO), and the back propagation neural network model (BP) and IPSO are presented. The feasibility of the method is verified, as the model can improve the optimization efficiency while also satisfying the engineering requirements. Moreover, the effects of the number of design variables and number of constraints on the optimization efficiency and objective function are analysed in detail. The accuracy of two surrogate models in aeroelastic optimization is also compared. The Kriging model is constructed more conveniently, and its predictive accuracy of the aeroelastic responses also satisfies the engineering requirements. According to the case of a high-aspect-ratio composite wing, the GA is better at global optimization.
유비쿼터스 컴퓨팅 시대의 도래와 삶의 질 향상을 위한 개개인의 건강 유지와 증진에 대한 욕구는 유비쿼터스 라이프캐어(u-LifeCare)산업의 발전을 촉진시키고 있다. 본 논문에서는 기존 헬스캐어(HealthCare) 시스템에 관련된 연구들의 문제점을 분석하고 이를 해결하기위한 새로운 u-LifeCare 서비스 시스템의 구조를 제안한다. 기존 헬스캐어 시스템의 구조는 대부분 중앙집중형 Client/Server의 구조를 가진다. 이런 구조는 서비스 제공을 위한 모든 처리와 Data가 중앙 서버에 집중되므로 서버의 오버헤드 현상을 발생 시킬 수 있으며 이는 사용자에 대한 서비스 응답시간(Response time)을 증대시키고 심할 경우 서버다운 현상을 초래 할 수 있다. 제안하는 구조에서는 Surrogate를 동적으로 발견하고 Computing resource로 이용함으로써 이러한 문제점들을 해결하고 효율적인 서비스를 제공할 수 있다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제6권3호
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pp.348-352
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2008
In distributed computing paradigm, mobile surrogate systems migrates from on host in a network to another. However, Mobile surrogate system have not gained wide acceptance because of security concerns that have not been suitably addressed yet. In this paper, we propose a security framework based on Grid Proxy Gateway for mobile Grid service. The current Grid Security Infrastructure is extended to mobile computing environments. The surrogate host system designed for mobile Personal Digital Assistant (PDA) users can access the certified host and get his proxy credential to launch remote job submission securely.
Due to the rapid growth in automated testing and manufacturing systems, screening inspection becomes very attractive. In this paper, we investigate the effects of limited capacity on screening inspection using a surrogate variable. The model is developed under the assumption that the reprocessed and nonreprocessed items are produced by the same manufacturing process and therefore their quality characteristics are independently and identically distributed. Profit models are constructed which involve four price/cost components; selling price, cost incurred by imperfect quality, reprocessing and quality inspection costs. Methods of finding the optimal screening limits are presented, and a numerical example is given. Sensitivity analyses are also performed to study the effect of a process standard deviation on this model.
Performances of multiple surrogate models are evaluated in a turbomachinery blade shape optimization. The basic models, i.e., Response Surface Approximation, Kriging and Radial Basis Neural Network models as well as weighted average models are tested for shape optimization. Global data based errors for each surrogates are used to calculate the weights. These weights are multiplied with the respective surrogates to get the final weighted average models. The design points are selected using three level fractional factorial D-optimal designs. The present approach can help address the multi-objective design on a rational basis with quantifiable cost-benefit analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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