공간 데이터베이스 시스템에서 최소 근접질의는 매우 빈번히 발생하며, 다른 유형의 공간질의에 비하여 처리비용이 많이 요구된다. 최소근접질의의 처리비용을 최적화하기 위해서는 색인에서 검색되는 노드의수를 최소화할 수 있어야 한다. 이를 위해 최소근접질의 처리시 색인에서 방문될 노드들을 정확히 선정하기 위한 검색거리 측도인 최적탐색거리가 제안되었다[13]. 본 논문에서는 최적탐색거리의 특성을 N차원으로 확장하고 최대검색거리를 이용한 방법에 비해 최적탐색거리를 이용한 방법이 질의처리 성능이 더 우수함을 실험을 통하여 입증한다.
In this article, a simple and robust multi-objective assessment method to control design angles and node positions connected among steel outrigger truss members is proposed to approve both structural safety and economical cost. For given outrigger member layouts, the present method utilizes general-purpose prototypes of outrigger members, having resistance to withstand lateral load effects directly applied to tall buildings, which conform to variable connecting node and design space deposition. Outrigger layouts are set into several initial design conditions of height to width of an arbitrary given design space, i.e., variable design space. And then they are assessed in terms of a proposed multi-objective function optimizing both minimal total displacement and material quantity subjected to design impact factor indicating the importance of objectives. To evaluate the proposed multi-objective function, an analysis model uses a modified Maxwell-Mohr method, and an optimization model is defined by a ground structure assuming arbitrary discrete straight members. It provides a new robust assessment model from a local design point of view, as it may produce specific optimal prototypes of outrigger layouts corresponding to arbitrary height and width ratio of design space. Numerical examples verify the validity and robustness of the present assessment method for controlling prototypes of outrigger truss members considering a multi-objective optimization achieving structural safety and material cost.
Stone columns are widely used to treat soft clay ground. Optimizing the design of stone columns based on cost-effectiveness is always an attractive subject in the practice of ground treatment. In this paper, the design of stone columns is optimized using the concept of robust geotechnical design. Standard deviation of failure probability, which is a system response of concern of the stone column-reinforced foundation, is used as a measure of the design robustness due to the uncertainty in the coefficient of variation (COV) of the noise factors in practice. The failure probability of a stone column-reinforced foundation can be readily determined using Monte Carlo simulation (MCS) based on the settlements of the stone column-reinforced foundation, which are evaluated by a deterministic method. A framework based on the concept of robust geotechnical design is proposed for determining the most preferred design of stone columns considering multiple objectives including safety, cost and design robustness. This framework is illustrated with an example, a stone column-reinforced foundation under embankment loading. Based on the outcome of this study, the most preferred design of stone columns is obtained.
Taherbaneh, Mohsen;Rezaie, Amir H.;Ghafoorifard, Hasan;Mirsamadi, Maddad;Menh, Mohammad B.
Journal of Power Electronics
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제11권5호
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pp.621-631
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2011
In space qualified DC-DC converters, optimization of the following electrical characteristics is of greater interest in comparison with other specifications; power loss/efficiency, output voltage ripple and volume/weight. The main goal of this paper is to present an appropriate solution for optimizing the above mentioned characteristics. For this purpose, a comprehensive power loss model of a DC-DC converter is fully developed. Proper models are also demonstrated for assessment of the output voltage ripple and the utilized transformer volume as the bulkiest component in a DC-DC converter. In order to provide a test bed for evaluation of the proposed models, a 50W push-pull DC-DC converter is designed and implemented. Finally, a novel cost function with three assigned weight functions is proposed in order to have a trade-off among the power loss, the output voltage ripple and the utilized transformer volume of the converter. The cost function is optimized for applications in which volume has the highest priority in comparison with power loss and ripple. The optimization results show that the transformer volume can be decreased by up to 51% and this result is verified by experimental results. The developed models and algorithms in this paper can be used for other DC-DC converter topologies with some minor modifications.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권9호
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pp.3126-3145
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2014
Cloud computing is a computing paradigm in which users can rent computing resources from service providers according to their requirements. A spot instance in cloud computing helps a user to obtain resources at a lower cost. However, a crucial weakness of spot instances is that the resources can be unreliable anytime due to the fluctuation of instance prices, resulting in increasing the failure time of users' job. In this paper, we propose a Genetic Algorithm (GA)-based workflow scheduling scheme that can find the optimal task size of each instance in a spot instance-based cloud computing environment without increasing users' budgets. Our scheme reduces total task execution time even if an out-of-bid situation occurs in an instance. The simulation results, based on a before-and-after GA comparison, reveal that our scheme achieves performance improvements in terms of reducing the task execution time on average by 7.06%. Additionally, the cost in our scheme is similar to that when GA is not applied. Therefore, our scheme can achieve better performance than the existing scheme, by optimizing the task size allocated to each available instance throughout the evolutionary process of GA.
The requirements for the optimal building system design is numerous. However, most system designers do not take care of various design strategies. They often argue that the proper simulation tools are not existed to solve the implicated design requirements and the time to consider many alternatives of building systems are insufficient. The aim of this study is to develop the optimization interface program that considers various system design variables and eventually find both the optimal values of annual energy use and cost. Therefore, Doe2Opt is developed to easily perform simulation-optimization process based on DOE2 and GenOpt, and minimizes energy cost of small-to-medium sized building for 6.7% and that of large sized building for 3% with optimizing several HVAC system variables.
The sulfur oxides is one of important materials to come about air pollution at thermal plant consuming fossil fuel. The several flue gas desulfurization equipments are installed and operated to decrease sulfur oxides. The flue gas desulfurization of our thermal plant is designed for optimizing flue gas desulfurization technical development and research by Korea Electric Power Research Institute. We operate this desulfurization equipment. Now, our country imports nearly 97 percentage of the energy source and competes with the world for the energy because of the sudden rise of raw materials cost. The fuel cost decrease of power plants is the most important factor of the operation. The fuel used in the experiment is the domestic anthracite from Kangwon Taeback and the bituminous coal from Taldinsky Mine in Russia. This Study is experimental investigations of desulfurization characteristics for domestic anthracite power plant by increasing bituminous coal. We surveyed possible parameters and conducted the performance about desulfurization equipment in Yong Dong thermal power plant.
An optimal hydraulic section is critical for irrigated water conservancy in seasonal frozen ground due to a large proportion of water leakage, as investigated by in-situ surveys. This is highly correlated with the frost heave of underlain soils in cold season. This paper firstly derived a practical model for frost heave of clayey soils, with temperature dependent thermal indexes incorporating phase change effect. A model test carried out on clay was used to verify the rationality of the model. A novel approach for optimizing the cross-section of irrigation canals in cold regions was suggested with live updated geometry characterized by three unique geometric constraints including slope of canal, ratio of practical flow section to the optimal and lining thickness. Allowable frost heave deformation and tensile stress in canal lining are utilized as standard in computation iterating with geometry updating while the construction cost per unit length is regarded as the eventual target in optimization. A typical section along the Jinghui irrigation canal was selected to be optimized with the above requirements satisfied. Results prove that the optimized hydraulic section exhibits smaller frost heave deformation, lower tensile stress and lower construction cost.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제12권1호
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pp.455-467
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2020
Shape design optimization for Blended-wing-body Underwater Gliders (BWBUGs) is usually computationally expensive. In our previous work, a simplified shape optimization (SSO) strategy is proposed to alleviate the computational burden, which optimizes some of the Sectional Airfoils (SAs) instead of optimizing the 3-D shape of the BWBUG directly. Test results show that SSO can obtain a good result at a much smaller computational cost when three SAs are adopted. In this paper, the performance of SSO is investigated with a different number of SAs selected from the BWBUG, and the results are compared with that of the Direct Shape Optimization (DSO) strategy. Results indicate that SSO tends to perform better with more SAs or even outperforms the DSO strategy in some cases, and the amount of saved computational cost also increases when more SAs are adopted, which provides some reference significance and enlarges the applicability range of SSO.
The goal of this research is to propose a way to maximize small modular reactor (SMR) utilization to gain better market feasibility in support of carbon neutrality. For that purpose, a comprehensive tool was developed, combining off-design thermohydraulic models, economic objective models (levelized cost of electricity, annual profit), non-economic models (saved CO2), a parameter input sampling method (Latin hypercube sampling, LHS), and a multi-objective evolutionary algorithm (Non-dominated Sorting Algorithm-2, NSGA2 method) for optimizing a SMR-combined heat and power cycle (CHP) system design. Considering multiple objectives, it was shown that NSGA2+LHS method can find better optimal solution sets with similar computational costs compared to a conventional weighted sum (WS) method. Out of multiple multi-objective optimal design configurations for a 105 MWe design generation rating, a chosen reference SMR-CHP system resulted in its levelized cost of electricity (LCOE) below $60/MWh for various heat prices, showing economic competitiveness for energy market conditions similar to South Korea. Examined economic feasibility may vary significantly based on CHP heat prices, and extensive consideration of the regional heat market may be required for SMR-CHP regional optimization. Nonetheless, with reasonable heat market prices (e.g. district heating prices comparable to those in Europe and Korea), SMR can still become highly competitive in the energy market if coupled with a CHP system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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