We present the minimum weight optimum design of cross sectional for frame structures subject to natural frequency. The optimum design in this paper employ discrete and continuous design variables and Genetic Algorithms. In this paper, Genetic Algorithms is used in optimization process, and be used the method of Elitism and penalty parameters in order to improved fitness in the reproduction process. For 1-Bay 2-Story frame structure, in examples, continuous and discrete design variables are used, and W-section (No.1~No.64), from AISC, discrete data are used in discrete optimization. In this case, Exhaustive search are used for finding global optimum. Continuous variables are used for 1-Bay 7-Story frame structure. Two typical frame structure optimization examples are employed to demonstrate the availability of Genetic Algorithms for solving minimum weight optimum of frame structures with fundamental and multi frequency.
In this paper, we proposed the problems of robust stability and 개bust H$_{\infty}$ control of discrete time-delay linear st.stems with Frobenius norm-bounded uncertainties. The existence condition and the design method of robust H$_{\infty}$ state feedback control]or are given. Through some changes of variables and Schur complement, the obtained sufficient condition can be rewritten as an LMI(linear matrix inequality) form in terms of all variables.
The integration method of binary and real encoding in genetic algorithm is proposed to deal with design variables of various types in gear drive design. The method is applied to optimum design of multi-stage gear drive. Integer and Discrete type design variables represent the number of teeth and module, and continuous type design variables represent face width, helix angle and addendum modification factor etc. The proposed genetic algorithm is applied for the gear ratio optimization and the volume optimization(minimization) of multi-stage geared motor which is used in field. In result, the proposed design optimization method shows an effectiveness in optimum design process and the new design has a better results compared with the existing design.
In order to improve the efficiency of the design process and the quality of the resulting design, this study proposes a design method for determining design variables of an automotive wheel-bearing unit of double-row angular-contact ball bearing type by using a genetic algorithm. The desired performance of the wheel-bearing unit is to maximize system life while satisfying geometrical and operational constraints without enlarging mounting spae. The use of gradient-based optimization methods for the design of the unit is restricted because this design problem is characterized by the presence of discrete design variables such as the number of balls and standard ball diameter. Therefore, the design problem of rolling element bearings is a constrained discrete optimization problem. A genetic algorithm using real coding and dynamic mutation rate is used to efficiently find the optimum discrete design values. To effectively deal with the design constraints, a ranking method is suggested for constructing a fitness function in the genetic algorithm. A computer program is developed and applied to the design of a real wheel-bearing unit model to evaluate the proposed design method. Optimum design results demonstrate the effectiveness of the design method suggested in this study by showing that the system life of an optimally designed wheel-bearing unit is enhanced in comparison with that of the current design without any constraint violations.
The research trend of the simulation optimization has been focused on exploring continuous decision variables. Yet, the research in discrete decision variable area has not been fully studied. A new research trend for optimizing discrete decision variables ha just appeared recently. This study, therefore, deals with a discrete simulation method to get the system evaluation criteria required for designing a complex probabilistic discrete event system and to search the effective and reliable alternatives to satisfy the objective values of the given system through a on-line, single run with the short time period. Finding the alternative, we construct an algorithm which changes values of decision variables and a design alternative by using the stopping algorithm which ends the simulation in a steady state of system. To avoid the loss of data while analyzing the acquired design alternative in the steady state, we provide background for estimation of an auto-regressive model and mean and confidence interval for evaluating correctly the objective function obtained by small amount of output data through simulation with the short time period. In numerical experiment we applied the proposed algorithm to (s, S) inventory system problem with varying Δt value. In case of the (s, S) inventory system, we obtained good design alternative when Δt value is larger than 100.
선체의 구조설계는 최적화 방법을 이용하여 상당히 오래 전부터 최적 구조설계 방법을 사용해 오고 있었으나, 대부분의 경우, 설계변수(設計變數)를 연속적인 실수(實數)로 가정하여 최적해를 구하거나, 아니면 실수(實數)와 정수(整數)가 혼합된 문제에 대해서는 뚜렷한 해결 방안을 제시하지 못하고 있는 실정이다. 특히 최적해의 국부(局部) 최적성 내지는 이산적(離散的) 변수 특성이 있는 최적설계 문제에 대해서는 몇개의 초기치를 사용하여 얻어진 최적해를 상호 비교하여 주어진 문제의 전체적(全體的) 최적해를 구하고자 하였다. 많은 경우 이러한 방법은 확실한 대안이 되지 못하고 본질적인 문제점은 미해결로서 남아 있어 왔다. 그래서 본 연구에서는 생물의 진화 법칙을 모사한 유전적(遺傳的) 알고리즘을 이용하여 선체 구조물의 최적설계시 고려해야 하는 보강재의 갯수를 정수(整數)로 취급하는 문제라든지 판 두께와 같이 이산적(離散的) 특성을 갖는 설계변수 문제 등(等)이 최적설계에 미치는 영향을 검토하여 보다 일반적인 최적화 방법으로서 유전적(遺傳的) 알고리즘의 유용성을 확인하였다.
Modelling and Simulation of the activation process for the myocardium is meaningful to understand special excitation conduction system in the heart and to study cardiac functions. In this paper, we propose two dimensional cellular automata model for the activation process of the myocardium and simulated by means of discrete time and discrete event algorithm. In the model, cells are classified into anatomically similar characteristic parts of heart; SA node, internodal tracks, AV node, His bundle, bundle branch and four layers of the ventricular muscle, each of which has a set of cells with preassigned properties, that is, activation time, refractory duration and conduction time between neighbor cell. Each cell in this model has state variables to represent the state of the cell and has some simple state transition rules to change values of state variables executed by state transition function. Simulation results are as follows. First, simulation of the normal and abnormal activation process for the myocardium has been done with discrete time and discrete event formalism. Next, we show that the simulation results of discrete time and discrete event cell space model is the same. Finally, we compare the simulation time of discrete event myocardium model with discrete time myocardium models and show that the discrete event myocardium model spends much less simulation time than discrete time myocardium model and conclude the discrete event simulation method Is excellent in the simulation time aspect if the interval deviation of event time is large.
Structural optimization has been carried out in continuous design space or in discrete design space. Generally, available designs are discrete in design practice. However, the methods for discrete variables are extremely expensive in computational cost. An iterative optimization algorithm is proposed for design in a discrete space, which is called a sequential algorithm using orthogonal arrays (SOA). We demonstrate verifying the fact that a local optimum solution can be obtained from the process with this algorithm. The local optimum solution is defined in a discrete design space. Then the search space, which is a set of candidate values of each design variables formed by the neighborhood of a current design point, is defined. It is verified that a local optimum solution can be found by sequentially moving the search space. The SOA algorithm has been applied to problems such as truss type structures. Then it is confirmed that a local solution can be obtained by using the SOA algorithm
The structural optimization has been carried out in the continuous design space or in the discrete design space. Generally, available designs are discrete in design practice. But methods for discrete variables are extremely expensive in computational cost. In order to overcome this weakness, an iterative optimization algorithm was proposed for design in the discrete space, which is called as a sequential algorithm using orthogonal arrays (SOA). We focus to verify the fact that the local solution can be obtained throughout the optimization with this algorithm. The local solution is defined in discrete design space. Then the search space, which is the set of candidate values of each design variables formed by the neighborhood of current design point, is defined. It is verified that a local solution can be founded by moving sequentially the search space. The SOA algorithm has been applied to problems such as truss type structures. Then it is confirmed that a local solution can be obtained using the SOA algorithm
본 논문의 목적은 R.C.보 최적설계에 이산수학계획법을 적용하여 상세설계를 포함하는 실제설계의 가능성을 연구하기 위한 것이다. 이산최적문제에서 설계변수로는 단면의 총높이, 폭, 유효높이 및 길이방향철근의 단면적 그리고 전단철근의 단면적과 길이 방향철근의 절단점과 같은 상세변수 등이 고려되었다. 목적함수는 경비함수로 취했으며, 제약조건으로는 강도설계법에 의한 설계휨강도, 전단강도, 연성, 사용성, 콘크리트 덮개 및 철근간격, 복부보강 그리고 정착길이와 길이방향철근의 절단점 등에 관한 시방서 요구사항을 고려하여 문제를 형성하였다. 이산변수를 갖는 최적설계를 효율적으로 실행하기 위해 첫째단계에서 Feasible Direction Methed를 이용하여 연속최적해를 구했으며, 둘째단계에서 분기한계법(Branch and bound method)을 이용하여 이산최적해를 얻는 최적화 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘의 신뢰도를 검증하기 위해 2개의 이산설계변수를 갖는 수치예에 적용하여 도해법 및 rounde-up method와 그 결과를 비교하였고, 단순지지된 R.C.보 및 2경간연속 R.C.보에 적용하여 제안된 알고리즘의 신뢰도, 효율성 및 적용성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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