This paper describes a new method for the faster shape optimization of the electromagnetic devices. In a conventional iterative method of shape design optimization using design sensitivity based on a finite element method, meshes for a new shape of the model are generated and a discretized system equation is solved using the meshes in each iteration. They cause much design time. To save this time, a polynomial approximation of the finite element solution with respect to the geometric design parameters using Taylor expansion is constructed. This approximate state variable expressed explicitly in terms of design parameters is employed in a gradient-based optimization method. The proposed method is applied to the shape design of quadrupole magnet.
This paper presents an optimization process using Genetic Algorithm (GA) for minimum weight by selecting suitable standard sections from a specified list taken from American Institute of Steel Construction (AISC). The stress constraints obeying AISC-LRFD (American Institute of Steel Construction-Load and Resistance Factor Design), lateral displacement constraints being the top and inter-storey drift, mid-span deflection constraints for the beams and geometric constraints are considered for optimum design by using GA that mimics biological processes. Optimum designs for three different space frames taken from the literature are carried out first without considering concrete slab effects in finite element analyses for the constraints above and the results are compared with the ones available in literature. The same optimization procedures are then repeated for the case of space frames with composite (steel and concrete) beams. A program is coded in MATLAB for the optimization processes. Results obtained in the study showed that consideration of the contribution of the concrete on the behavior of the floor beams results with less steel weight and ends up with more economical designs.
This paper proposes a developed optimization model for steel frames with semi-rigid beam-to-column connections and fixed bases using teaching-learning-based optimization (TLBO) and genetic algorithm (GA) techniques. This method uses rotational deformations of frame members ends as an optimization variable to simultaneously obtain the optimum cross-sections and the most suitable beam-to-column connection type. The total cost of members plus connections cost of the frame are minimized. Frye and Morris (1975) polynomial model is used for modeling nonlinearity of semi-rigid connections, and the $P-{\Delta}$ effect and geometric nonlinearity are considered through a stepped analysis process. The stress and displacement constraints of AISC-LRFD (2016) specifications, along with size fitting constraints, are considered in the design procedure. The developed model is applied to three benchmark steel frames, and the results are compared with previous literature results. The comparisons show that developed model using both LTBO and GA achieves better results than previous approaches in the literature.
Dose optimization for Radioactive Occupational Personal (ROP) is an important subject in nuclear and radiation safety field. The geometric environment of a nuclear facility is complex and the work area is radioactive, so traditional navigation model and radioactive data field cannot form an effective environment model for dose assessment and dose optimization. The environment model directly affects dose assessment and indirectly affects dose optimization, this is an urgent problem needed to be solved. Therefore, this paper focuses on an environment model used for Dose Assessment and Dose Optimization (DA&DO). We designed a multi-layer radiation field coupling modeling method, and then explored the influence of the environment model to DA&DO by virtual simulation. Then, a simulation test is done, the multi-layer radiation field coupling model for nuclear facilities is demonstrated to be effective for dose assessment and dose optimization through the experiments and analysis.
With improvement in innovative manufacturing technologies, it became possible to fabricate any complex shaped structural design for practical applications. This allows for the fabrication of curvilinearly stiffened pressure vessels and pipes. Compared to straight stiffeners, curvilinear stiffeners have shown to have better structural performance and weight savings under certain loading conditions. In this paper, an optimization framework for designing curvilinearly stiffened composite pressure vessels and pipes is presented. NURBS are utilized to define curvilinear stiffeners over the surface of the pipe. An integrated tool using Python, Rhinoceros 3D, MSC.PATRAN and MSC.NASTRAN is implemented for performing the optimization. Rhinoceros 3D is used for creating the geometry, which later is exported to MSC.PATRAN for finite element model generation. Finally, MSC.NASTRAN is used for structural analysis. A Bi-Level Programming (BLP) optimization technique, consisting of Particle Swarm Optimization (PSO) and Gradient-Based Optimization (GBO), is used to find optimal locations of stiffeners, geometric dimensions for stiffener cross-sections and layer thickness for the composite skin. A cylindrical pipe stiffened by orthogonal and curvilinear stiffeners under torsional and bending load cases is studied. It is seen that curvilinear stiffeners can lead to a potential 10.8% weight saving in the structure as compared to the case of using straight stiffeners.
본 논문에서는 개선소성힌지해석과 유전자 알고리듬을 이용한 평면 강골조 구조물의 퍼지최적설계 방법을 제시하였다. 개선소성힌지해석에서는 강골조 구조물의 기하학적 비선형성을 고려하기 위해 보-기둥 요소의 안정함수를 사용하였으며, 재료적 비선형을 고려하기 위해 잔류응력, 소성힌지, 그리고 기하학적 불완전성 등에 의한 점진적인 강성감소모델을 사용하였다. 유전자 알고리듬에서는 토너먼트 선택방법과 마이크로 유전자 알고리즘을 사용하였다. 목적함수로는 구조물의 총중량을 사용하였으며, 제약조건으로는 하중-저항능력, 사용성, 연성도, 그리고 시공성에 관한 기준을 고려하였다. 퍼지최적설계에서는 명확한 목적함수와 퍼지제약을 가지는 경우에 한하여 허용 오차는 제한값의 5%로 선택하고 비소속함수와 레벨컷 방법을 이용하여 0에서 1까지 0.2간격으로 나누어 최적화하였다. 여러 평면 강골조 구조물의 최적설계를 수행하여 일반GA최적설계와 퍼지GA최적설계의 최적값을 비교하였다.
An equilibrium approach is suggested as an effective tool for the analysis of sheet metal forming processes on the basis of force balance together with geometric relations and plasticity theroy. In computing a force balance equation, it is required to define a geometric curve approximating the shape of the sheet metal at any step of deformation from the geometric interaction between the die and the deforming sheet. Then the geometic informations for contacting and non-contacting sections of the sheet metal such as the number and length of both non-contact region, contact angle, and die radius of contact section are known from the geometric forming curve and utilized for optimization by force balance equation. In computation, the sheet material is assumed to be of normal amisotropy and rigid-phastic workhardening. It has been shown that there are good agreements between the equilibrium approach and FEM computation for the benchmark test example and auto-body panels whose sections can be assumed in plane-strain state. The proposed equilibrium approach can thus be used as a robust computational method in estimating the forming defects and forming severity rather quickly in the die design stage.
In this work, shape optimization of a wire-wrapped fuel assembly in a liquid metal reactor has been carried out by combining a three-dimensional Reynolds-averaged Navier-Stokes analysis with the radial basis neural network method, a well known surrogate modeling technique for optimization. Sequential Quadratic Programming is used to search the optimal point from the constructed surrogate. Two geometric design variables are selected for the optimization and design space is sampled using Latin Hypercube Sampling. The optimization problem has been defined as a maximization of the objective function, which is as a linear combination of heat transfer and friction loss related terms with a weighing factor. The objective function value is more sensitive to the ratio of the wire spacer diameter to the fuel rod diameter than to the ratio of the wire wrap pitch to the fuel rod diameter. The optimal values of the design variables are obtained by varying the weighting factor.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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