머플러의 확장방 내부에 격벽을 최적으로 배치하기 위한 음향 위상 최적화 문제를 정식화 한다. 목표 주파수에서 삽입 손실의 하한 값을 제한하며, 격벽의 부피를 목적 함수로 선정하여 최소화한다. 기존 연구에서는 투과 손실이나 덕트 내부에서 계산된 삽입 손실을 머플러의 소음 저감 특성으로 사용하였으나, 본 연구에서는 덕트 외부에서 계산된 삽입 손실을 사용한다. 음향 해석을 위해 유한 요소 모델이 사용되고, 각 유한 요소에 입사된 음파의 투과 정도는 "0"과 "1" 사이에서 연속적으로 변화하는 설계변수의 함수에 의해 결정된다. 입사파를 모두 반사시키는 강체들이 격벽을 형성한다. 목적 주파수와 허용하는 삽입손실 값에 따른 최적 위상을 비교한다.
In the stamping industry the blank shape to be stamped into a designed shape has been conventionally determined from the try out process by the press engineers. The work needs a lot of time and thus leads a loss of productivity. In this study boundary element method for 2-dimensional potential problem was used to design optimum blank shapes for irregular press forming. Here we assumed that the blank is controlled by blank holder only and material flow at blank holder was under potential flow. The developed PC code for designing the optimum blank shape shows that the blank shapes for optimal drawing can be calculated within a few minute in pentium PC and the calculated shapes agree well with the experiments. However the application of this method is constrained only to the pressed product with flat bottom.
Many industrial products such as paints, ink and adhesives are composed of the ingredients of a mixture. In mixture experiments, the characteristics of quality(response) depends only on the proportions of the ingredients and does not depend on the total amount of the mixture. This article discusses the constrained mixture experimental design, the data analysis, and the optimum formulation of ingredients based on the two quality characteristics - taste and flavor. It IS shown that efficient designs can be constructed from D-optimal criterion. Special cubic models were selected as the final mixture response surfaces for both reponses. The desirability function was used for the optimization of the two responses.
In this study, the shape of plate-fin type heat sink is numerically optimized to acquire the minimum pressure drop under the required temperature rise. To do this, a new sequential approximate optimization (SAO) is proposed and it is integrated with the computational fluid dynamics (CFD). In thermal/fluid systems for constrained nonlinear optimization problems, three fundamental difficulties such as high cost for function evaluations (i.e., pressure drop and thermal resistance), the absence of design sensitivity information, and the occurrence of numerical noise are confronted. To overcome these problems, the progressive quadratic response surface method (PQRSM), which is one of the sequential approximate optimization algorithms, is proposed and the heat sink is optimize by means of the PQRSM.
This paper deals with the optimal filtering problem constrained to input noise signal corrupting the measurement output for linear discrete-time systems. The transfer matrix H$_2$and/or H$_{\infty}$ norms are used as criteria in an estimation error sense. In this paper, the mixed $H_2/H_{\infty}$ filtering Problem in lineal discrete-time systems is solved using the LMI approach, yielding a compromise between the H$_2$and H$_{\infty}$ filter designs. This filter design problems we formulated in a convex optimization framework using linear matrix inequalities. A numerical example is presented.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제14권4호
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pp.341-349
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2013
This paper considers the optimum design of flexbeam cross-sections for a full-scale bearingless helicopter rotor, using an efficient hybrid optimization algorithm based on particle swarm optimization, and an improved genetic algorithm, with an effective constraint handling scheme for constrained nonlinear optimization. The basic operators of the genetic algorithm, of crossover and mutation, are revisited, and a new rank-based multi-parent crossover operator is utilized. The rank-based crossover operator simultaneously enhances both the local, and the global exploration. The benchmark results demonstrate remarkable improvements, in terms of efficiency and robustness, as compared to other state-of-the-art algorithms. The developed algorithm is adopted for two baseline flexbeam section designs, and optimum cross-section configurations are obtained with less function evaluations, and less computation time.
In this paper, we present a new design method to implement autoassociative memories based on BSB neural networks. With a concrete mathematical model proposed after analyzing some new qualitative properties of autoassociative memories, we reinterpret design of autoassociative memories as a constrained optimization problem and use an evolution program as an optimal search tool to solve this. The proposed method satisfies many of the criteria used to evaluate the effectivencess of a given associative memory and has improvements with respect to correctness and performance. Comparing simulation results with other methods, we demonstrate the effectiveness of the proposed method.
Quality design methodologies have received constituent attention from a number of researchers and practitioners for more than twenty years. Specially, the quality design for drug products must be carefully considered because of the hazards involved in the pharmaceutical industry. Conventional pharmaceutical formulation design problems with mixture experiments have been typically studied under the assumption of an unconstrained experimental region with a single quality characteristic. However, real-world pharmaceutical industrial situations have many physical limitations. We are often faced with multiple quality characteristics with constrained experimental regions. ln order to address these issues, the main objective of this paper is to propose a robust desirability function (RDF) model using a desirability function (DF) and mean square error (MSE) to simultaneously consider a number of multiple quality characteristics. This paper then present L-pseudocomponents and U-pseudocomponents to handle physical constraints. Finally, a numerical example shows that the proposed RDF can efficiently be applied to a pharmaceutical process design.
Ground-based interceptors(GBI) comprise a major element of the strategic defense against hostile targets like Intercontinental Ballistic Missiles(ICBM) and reentry vehicles(RV) dispersed from them. An optimum design of the subsystems is required to increase the performance and reliability of these GBI. Propulsion subsystem design and optimization is the motivation for this effort. This paper describes an effort in which an entire GBI missile system, including a multi-stage solid rocket booster, is considered simultaneously in a Genetic Algorithm(GA) performance optimization process. Single goal, constrained optimization is performed. For specified payload and miss distance, time of flight, the most important component in the optimization process is the booster, for its takeoff weight, time of flight, or a combination of the two. The GBI is assumed to be a multistage missile that uses target location data provided by two ground based RF radar sensors and two low earth orbit(LEO) IR sensors. 3Dimensional model is developed for a multistage target with a boost phase acceleration profile that depends on total mass, propellant mass and the specific impulse in the gravity field. The monostatic radar cross section (RCS) data of a three stage ICBM is used. For preliminary design, GBI is assumed to have a fixed initial position from the target launch point and zero launch delay. GBI carries the Kill Vehicle(KV) to an optimal position in space to allow it to complete the intercept. The objective is to design and optimize the propulsion system for the GBI that will fulfill mission requirements and objectives. The KV weight and volume requirements are specified in the problem definition before the optimization is computed. We have considered only continuous design variables, while considering discrete variables as input. Though the number of stages should also be one of the design variables, however, in this paper it is fixed as three. The elite solution from GA is passed on to(Sequential Quadratic Programming) SQP as near optimal guess. The SQP then performs local convergence to identify the minimum mass of the GBI. The performance of the three staged GBI is validated using a ballistic missile intercept scenario modeled in Matlab/SIMULINK.
In this paper, for constrained optimization problem, one multi-objective optimization algorithm that ensures both performance robustness and constraint feasibility is proposed when uncertainties are involved in design variables. In the proposed algorithm, the gradient index of objective function assisted by design sensitivity with the help of finite element method is applied to evaluate robustness; the reliability calculated by the sensitivity-assisted Monte Carlo simulation method is used to assess the feasibility of constraint function. As a demonstration, the performance and numerical efficiency of the proposed method is investigated through application to the optimal design of TEAM problem 22--a superconducting magnetic energy storage system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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