본 논문에서는 FEM(Finite Element Method)을 이용한 직접구동형 영구자석 풍력발전기의 최적설계를 위해 최신의 최적화 기법인 MADS(Mesh Adaptive Direct Search)를 적용하였으며, 최적설계 목표는 연간 에너지 생산량(Annual Energy Production : AEP)을 최대화 하는 방향으로 선정하였다. 또한, 풍력발전기의 전 운전영역을 고려하기 위해 해당풍속에서의 통계적 확률밀도와 연간 운전시간을 적용하여 연간 최대에너지 생산량을 산정하였다. 아울러, MADS의 최적설계 결과와 병렬분산 컴퓨팅을 결합한 유전 알고리즘(Genetic Algorithm : GA)의 최적설계 결과를 비교하였으며, MADS는 병렬분산 유전알고리즘에 비해 상대적으로 빠른 수렴성을 나타내었다.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제8권6호
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pp.602-614
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2016
It is necessary to develop an efficient optimization technique to perform optimum designs which have given design spaces, discrete design values and several design goals. As optimization techniques, direct search method and stochastic search method are widely used in designing of ship structures. The merit of the direct search method is to search the optimum points rapidly by considering the search direction, step size and convergence limit. And the merit of the stochastic search method is to obtain the global optimum points well by spreading points randomly entire the design spaces. In this paper, Pareto Strategy (PS) multi-objective function method is developed by considering the search direction based on Pareto optimal points, the step size, the convergence limit and the random number generation. The success points between just before and current Pareto optimal points are considered. PS method can also apply to the single objective function problems, and can consider the discrete design variables such as plate thickness, longitudinal space, web height and web space. The optimum design results are compared with existing Random Search (RS) multi-objective function method and Evolutionary Strategy (ES) multi-objective function method by performing the optimum designs of double bottom structure and double hull tanker which have discrete design values. Its superiority and effectiveness are shown by comparing the optimum results with those of RS method and ES method.
For the purpose of optimum design of RC frame structures. pre-determined section database of column and beam are constructed and arranged in order of the resisting capacity. Then, regression equations representing the relation between section number and resisting capacity are derived. In advance. effective optimization algorithms which search optimized solution quickly using direct search method from these database are proposed. Moreover. the investigation for the applicability and effectiveness of the introduced design procedure is conducted through correlation study for example structures.
It is necessary to develop an efficient optimization technique to optimize the engineering structures which have given design spaces, discrete design values and several design goals. As optimization techniques, direct search method and stochastic search method are widely used in designing of engineering structures. The merit of the direct search method is to search the optimum points rapidly by considering the search direction, step size and convergence limit. And the merit of the stochastic search method is to obtain the global optimum points by spreading point randomly entire the design spaces. In this paper, a Pareto optimal based multi-objective function method (PMOFM) is developed by considering the search direction based on Pareto optimal points, step size, convergence limit and random search generation . The PMOFM can also apply to the single objective function problems, and can consider the discrete design variables such as discrete plate thickness and discrete stiffener spaces. The design results are compared with existing Evolutionary Strategies (ES) method by performing the design of double bottom structures which have discrete plate thickness and discrete stiffener spaces.
Kim, Jong-Wook;Kim, Tae-Gyu;Choi, Joon-Young;Kim, Sang-Woo
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제6권4호
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pp.571-582
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2008
This paper analyzes global convergence of the univariate dynamic encoding algorithm for searches (uDEAS) and provides an application result to function optimization. uDEAS is a more advanced optimization method than its predecessor in terms of the number of neighborhood points. This improvement should be validated through mathematical analysis for further research and application. Since uDEAS can be categorized into the generating set search method also established recently, the global convergence property of uDEAS is proved in the context of the direct search method. To show the strong performance of uDEAS, the global minima of four 30 dimensional benchmark functions are attempted to be located by uDEAS and the other direct search methods. The proof of global convergence and the successful optimization result guarantee that uDEAS is a reliable and effective global optimization method.
본 연구는 온라인 쇼핑몰을 이용하는 소비자의 외부정보탐색노력에 영향을 미치는 요인을 정보경제학적 관점, 심리적 관점, 웹사이트 이론 관점으로 구분하여 탐색하였으며, 세 가지 이론을 통합하는 통합모델을 설계하였다. 통합 모델을 실증 분석한 결과, 온라인 쇼핑몰을 이용하여 제품을 구매하는 소비자의 외부정보탐색노력정도는 탐색동기, 탐색이익 등에 직접적인 영향을 받는 것으로 검증되었다. 한편 탐색동기는 탐색이익, 구매관여에 의하여 영향을 받는 것으로 검증되었다. 그리고, 탐색이익은 구매관여, 구조적간결성, 탐색의 편리성, 신뢰성에 직접적인 영향을 받으며, 탐색비용은 구매관여, 시간압박성, 구조적 간결성, 탐색의 편리성, 신뢰성에 직접적인 영향을 받는 것으로 확인되었다. 본 연구는 이와 같은 결과를 바탕으로 온라인 쇼핑몰의 관리에 대한 이론 및 관리적 시사점들을 제안하였다.
In this paper, the decrease multipoint search method and Its learning algorithm for optimum value computatlon method of object function Is proposed. Using this method, the number of evaluation point according to searching time can t)e reduced multipoint of the direct search method by applying the unlivarlate method. And the learning algorithm can reprat the same search method in a new established boundary by using the searched result. In order to Investigate the efficience of algorithm, this method this method is applied to Rosenbrock and Powell, Colvelle function that are Impossible or uncertain in traditional direct search method. And the result of application, the optimum value searching oil every function Is successful. Especially, the algorithm is certified as a good calculation method for producing global(absolute) optimum value.
This study investigates how the consumers utilize the elements of information search and how consumers are satisfied with them. For this study, drives who have bought their own cars in two years were chosen for subjects of investigation. And samples were interviewed with an organized questionaire from July 8 to July 27, 1996. 300 samples were used for the final analysis. The major results from this study are as follows. 1) In general information search, consumers get a great deal of information from a talk their friends, neighbors, or colleagues, and they obtain information from an experienced person or a professional. In using sources of information search, they made the best use of their experiences, which is the sources of internal information, and for the second, they used advertising and the explanation of a salesman. In using the contents of information search, they made the best use of information about the merits and demerits in each attribute. In using the method of information search, the mixed search 1 method was used the most, and the attribute search method was used. 2) The casual relationship between the general satisfaction for the products and the relative variable was investigated. An age, the time pressure, the information of the products had a direct and indirect influence on the general for the products. The perceived risk, the number of inquiring activity, a shop and the buying method had a direct influence on the general for the products. An indirect influence was showed in the general satisfaction for the products through the medium of inquiring activity, a shop, and buying method.
In this paper, the tension of assembly stay cable connected with massive anchorage block was calculated through back analysis of in-situ frequencies measured from a stadium structure. Direct approach to back analysis is adopted using the univariate method among the direct search methods as an optimization technique. The univariate method can search the optimal tension without regard to the initial ones and has a rapid convergence rate. To verify the reliability of back analysis, Tension formulas proposed by Zui et al. and Shimada were used. Tensions estimated by three methods are compared with the design tension, and are in a reasonable agreement with an error of more or less than 15%. Therefore, it is shown that back analysis applied in this paper is appropriate for estimation of cable tension force.
Optimizing the design of large-scale electric machines based on nonlinear finite element analysis (FEA) requires longer computation time than other applications of FEA, mainly due to the huge size of the machines. This paper addresses a new region decision method (RDM) with mesh adaptive direct search (MADS) for the optimal design of wind generators in order to reduce the computation time. The validity of the proposed algorithm is evaluated using Rastrigin and Goldstein-Price benchmark function. Moreover, the algorithm is employed for the optimal design of a 5.6MW interior permanent magnet synchronous generator to minimize the torque ripple. Additionally, mechanical stress analysis as well as electromagnetic field analysis have been implemented to prevent breakdown caused by large centrifugal forces of the modified design.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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