In this study 72 different high strength concrete (HSC) mixes were produced according to the Taguchi design of experiment method. The specimens were divided into four groups based on the range of their compressive strengths 40-60, 60-80, 80-100 and 100-125 MPa. Each group included 18 different concrete mixes. The slump and air-content values of each mix were measured at the production time. The compressive strength, splitting tensile strength and water absorption properties were obtained at 28 days. Using this data the Genetic Programming technique was used to construct models to predict mechanical properties of HSC based on its constituients. These models, together with the cost data, were then used with a Genetic Algorithm to obtain an HSC mix that has minimum cost and at the same time meets all the strength and workability requirements. The paper describes details of the experimental results, model development, and optimization results.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.16
no.5
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pp.476-480
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2010
This study deals with stockout costs in the supply chain optimization model under the framework of batch-storage network. Stockout is very popular in chemical industries. Estimating stockout cost involves an understanding of customer reactions to a seller being out of stock at the time the customer wants to buy an item. This involves massively non-trivial work such as direct customer interviews and extensive mail survey. In this study, we will introduce a new interpretation of stockout costs combined with batchstorage network optimization model and thus suggest an easy way of estimating stockout costs. Optimization model suggest that optimal process and storage sizes considering stockout cost are smaller than those that do not consider stockout cost. An illustrative example support the analytical results.
By using the current road design method that is based on the regulation about structure and facilities standard of the road and the route plan guide of a national road and the alignment optimization road design method which is studied in the inside and outside of country, this study operate the route plan of the sample study and compare and analysis the route character, consequently the current design method has local optimization that is formed the plan by the stage and the section. Alignment optimization road design has the system optimal route search. But cost function has limite that caused by construction parameter that is not included in cost function. So we design a road route included cost function in main fields. As a result, we obtain a realistic and economically road route. The alignment optimization road design model has to be made up some problems, like the change of vertical gradient in the tunnel section, though this defects it has a lot of merits as a geometric design tool, especially in the feasibility study and the scheme design.
Kim, Se-Hoon;Kim, Hyun-Jung;Bae, Chul-Ho;Lee, Jung-Hwan;Lee, Ho-Yong;Suh, Myung-Won
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.15
no.3
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pp.63-71
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2007
During the design phase of a product, reliability and design engineers are called upon to evaluate the reliability of the system, The question of how to meet target reliability for the system arises when estimated reliability or cost is inadequate. This then becomes a problem of reliability allocation and system structure design. This study proposes the optimization methodology to achieve target reliability with minimum cost through construction of the cost function of system. In cost function, total cost means the sum of initial cost, repair cost and maintenance cost. This study constructs optimization problem about system structure design and reliability allocation using cost function. This problem constructed is solved by Multi-island Genetic Algorithm(MIGA), and applies to urban transit brake system. Current brake system of the urban transit is series system. Series system is the simplest and perhaps one of the most common system, but it demands high reliability and maintenance cost because all components must be operating to ensure system operation. Thus this study makes a comparative study by applying k-out-of-n system to brake system. This methodology presented can be a great tool for aiding reliability and design engineers in their decision-makings.
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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1992.10a
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pp.191-195
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1992
Optimization of the RC pile cap for high rise apartment building has been performed with the aim of the cost minimization. The principle of divided parameters has been used. As a result the cost has been reduced by 25percentage.
In this study a multi-objective optimization problem is solved. The objectives used here include simultaneous minimum construction cost in term of sections weight, minimum structural damage using a damage index, and minimum non-structural damage in term of inter-story drift under the applied ground motions. A high-speed and low-error neural network is trained and employed in the process of optimization to estimate the results of non-linear time history analysis. This approach can be utilized for all steel or concrete frame structures. In this study, the optimal design of a planar eccentric braced steel frame is performed with great detail, using the presented multi-objective algorithm with a discrete population and then a moment resisting frame is solved as a supplementary example.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2008.10a
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pp.308-311
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2008
The ant colony optimization (ACO) is a metaheuristic inspired by the behavior of real ants. Recently, ACO has been widely used to solve the difficult combinatorial optimization problems. In this paper, we propose an ACO algorithm to solve the two disjoint paths problem with dual link cost structure (TDPDCP). We propose a dual pheromone structure and a procedure for solution construction which is appropriate for the TDPDCP. Computational comparisons with the state-of-the-arts algorithms are also provided.
International Journal of Reliability and Applications
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v.3
no.4
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pp.165-171
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2002
An optimization of the M/M/1 queue with impatient customers is studied. The impatient customer does not enter the system if his or her virtual waiting time exceeds the threshold K > 0. After assigning three costs to the system, a cost proportional to the virtual waiting time, a penalty to each impatient customer, and also a penalty to each unit of the idle period of the server, we show that there exists a threshold K which minimizes the long-run average cost per unit time.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.17
no.2
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pp.268-283
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2016
Aircraft manufacturing companies have to consider multiple derivatives to satisfy various market requirements. They modify or extend an existing aircraft to meet new market demands while keeping the development time and cost to a minimum. Many researchers have studied the derivative design process, but these research efforts consider baseline and derivative designs together, while using the whole set of design variables. Therefore, an efficient process that can reduce cost and time for aircraft derivative design is needed. In this research, a more efficient design process is proposed which obtains global changes from local changes in aircraft design in order to develop aircraft derivatives efficiently. Sensitivity analysis was introduced to remove unnecessary design variables that have a low impact on the objective function. This prevented wasting computational effort and time on low priority variables for design requirements and objectives. Additionally, uncertainty from the fidelity of analysis tools was considered in design optimization to increase the probability of optimization results. The Reliability Based Design Optimization (RBDO) and Possibility Based Design Optimization (PBDO) methods were proposed to handle the uncertainty in aircraft conceptual design optimization. In this paper, Collaborative Optimization (CO) based framework with RBDO and PBDO was implemented to consider uncertainty. The proposed method was applied for civil jet aircraft derivative design that increases cruise range and the number of passengers. The proposed process provided deterministic design optimization, RBDO, and PBDO results for given requirements.
Optimization of the concrete mixture design is a process of search for a mixture for which the sum of the cost of the ingredients is the lowest, yet satisfying the required performance of concrete. In this study, a statistical model was carried out to model a cost effective optimal mix proportioning of high strength self-compacting concrete (HSSCC) using the Response Surface Methodology (RSM). The effect of five key mixture parameters such as water-binder ratio, cement content, fine aggregate percentage, fly ash content and superplasticizer content on the properties and performance of HSSCC like compressive strength, passing ability, segregation resistance and manufacturing cost were investigated. To demonstrate the responses of model in quadratic manner Central Composite Design (CCD) was chosen. The statistical model showed the adjusted correlation coefficient R2adj values were 92.55%, 93.49%, 92.33%, and 100% for each performance which establish the adequacy of the model. The optimum combination was determined to be $439.4kg/m^3$ cement content, 35.5% W/B ratio, 50.0% fine aggregate, $49.85kg/m^3$ fly ash, and $7.76kg/m^3$ superplasticizer within the interest region using desirability function. Finally, it is concluded that multiobjective optimization method based on desirability function of the proposed response model offers an efficient approach regarding the HSSCC mixture optimization.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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