The main aim of this paper is to investigate the relationship between thickness and height of the axially symmetric cylindrical reinforced concrete (RC) walls by the help of a meta-heuristic optimization procedure. The material cost of the wall which includes concrete, reinforcement and formwork, was chosen as objective function of the optimization problem. The wall thickness, compressive strength of concrete and diameter of reinforcement bars were defined as design variables and tank volume, radius and height of the wall, loading condition and unit cost of material were defined as design constants. Numerical analyses of the wall were conducted by using superposition method (SPM) considering ACI 318-Building code requirements for structural concrete. The optimum wall thickness-height relationship was investigated under three main cases related with compressive strength of concrete and density of the stored liquid. According to the results, the proposed method is effective on finding the optimum design with minimum cost.
A novel formulation aiming to achieve optimal design of reinforced concrete (RC) structures is presented here. Optimal sizing and reinforcing for beam and column members in multi-bay and multistory RC structures incorporates optimal stiffness correlation among all structural members and results in cost savings over typical-practice design solutions. A Nonlinear Programming algorithm searches for a minimum cost solution that satisfies ACI 2005 code requirements for axial and flexural loads. Material and labor costs for forming and placing concrete and steel are incorporated as a function of member size using RS Means 2005 cost data. Successful implementation demonstrates the abilities and performance of MATLAB's (The Mathworks, Inc.) Sequential Quadratic Programming algorithm for the design optimization of RC structures. A number of examples are presented that demonstrate the ability of this formulation to achieve optimal designs.
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.
Kim, Min Jeong;Song, Hyoung-Yong;Park, Jong-Bae;Roh, Jae-Hyung;Lee, Sang Un;Son, Sung-Yong
Journal of Electrical Engineering and Technology
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v.8
no.1
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pp.80-89
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2013
This paper presents an efficient approach for solving economic dispatch (ED) problems with nonconvex cost functions using a 'Mean-Variance Optimization (MVO)' algorithm with Kuhn-Tucker condition and swap process. The aim of the ED problem, one of the most important activities in power system operation and planning, is to determine the optimal combination of power outputs of all generating units so as to meet the required load demand at minimum operating cost while satisfying system equality and inequality constraints. This paper applies Kuhn-Tucker condition and swap process to a MVO algorithm to improve a global minimum searching capability. The proposed MVO is applied to three different nonconvex ED problems with valve-point effects, prohibited operating zones, transmission network losses, and multi-fuels with valve-point effects. Additionally, it is applied to the large-scale power system of Korea. The results are compared with those of the state-of-the-art methods as well.
In recent years, along with the advances made in performance-based design optimization, the need for fast calculation of response parameters in dynamic analysis procedures has become an important issue. The main problem in this field is the extremely high computational demand of time-history analyses which may convert the solution algorithm to illogical ones. Two simplifying strategies have shown to be very effective in tackling this problem; first, simplified nonlinear modeling investigating minimum level of structural modeling sophistication, second, wavelet analysis of earthquake records decreasing the number of acceleration points involved in time-history loading. In this paper, we try to develop an efficient framework, using both strategies, to solve the performance-based multi-objective optimal design problem considering the initial cost and the seismic damage cost of steel moment-frame structures. The non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA-II) is employed as the optimization algorithm to search the Pareto optimal solutions. The constraints of the optimization problem are considered in accordance with Federal Emergency Management Agency (FEMA) recommended design specifications. The results from numerical application of the proposed framework demonstrate the capabilities of the framework in solving the present multi-objective optimization problem.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.11
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pp.3030-3049
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2023
With the development and wide application of hybrid network computing modes like cloud computing, edge computing and fog computing, the customer service requests and the collaborative optimization of various computing resources face huge challenges. Considering the characteristics of network environment resources, the optimized deployment of service resources is a feasible solution. So, in this paper, the optimal goals for deploying service resources are customer experience and service cost. The focus is on the system impact of deploying services on load, fault tolerance, service cost, and quality of service (QoS). Therefore, the alternate node filtering algorithm (ANF) and the adjustment factor of cost matrix are proposed in this paper to enhance the system service performance without changing the minimum total service cost, and corresponding theoretical proof has been provided. In addition, for improving the fault tolerance of system, the alternate node preference factor and algorithm (ANP) are presented, which can effectively reduce the probability of data copy loss, based on which an improved cost-efficient replica deployment strategy named ICERD is given. Finally, by simulating the random occurrence of cloud node failures in the experiments and comparing the ICERD strategy with representative strategies, it has been validated that the ICERD strategy proposed in this paper not only effectively reduces customer access latency, meets customers' QoS requests, and improves system service quality, but also maintains the load balancing of the entire system, reduces service cost, enhances system fault tolerance, which further confirm the effectiveness and reliability of the ICERD strategy.
A semitransparent photovoltaic-thermal (PV/T) air collector can produce electricity and heat simultaneously. To maximize the thermal and overall efficiency of the semitransparent PV/T air collector, its availability should be maximum; this can be determined through a Markov analysis. In this paper, a Markov model is developed to select an optimized number of semitransparent PV modules in service with five states and two states by considering two parameters, namely failure rate (λ) and repair rate (μ). Three artificial neural network (ANN) models are developed to obtain the minimum cost, minimum temperature, and maximum thermal efficiency of the semitransparent PV/T air collector by setting its type appropriately and optimizing the number of photovoltaic modules and cost. An attempt is also made to achieve maximum thermal and overall efficiency for the semitransparent PV/T air collector by using ANN after obtaining its minimum temperature and available solar radiation.
This paper considers delay-dependent guaranteed cost control for uncertain time-delay systems with norm-bounded parametric uncertainties. A new delay-dependent condition for the existence of the guaranteed cost control law is presented in terms of linear matrix inequalities (LMI). An algorithm involving convex optimization is proposed to design a controller which guarantees the suboptimal minimum of the guaranteed cost of the closed-loop system for all admissible uncertainties.
The preservation of historic masonry-arch railway bridges is of paramount importance due to their economic benefits. These bridges which belong to past centuries may nowadays be expected to carry loads higher than those for which they were designed. Such an increase in loads may be because of increase in transportation speed or in the capacity of freight-wagons. Anyway, adequate increase in their load-carrying-capacity through structural-strengthening is required. Moreover, the increasing costs of material/construction urge engineers to optimize their designs to obtain the minimum-cost one. This paper proposes a novel numerical optimization method to minimize the costs associated with strengthening of masonry-arch railway bridges. To do so, the stress/displacement responses of Sahand-Goltappeh bridge are assessed under ordinary train pass as a case study. For this aim, 3D-Finite-Element-Model is created and calibrated using experimental test results. Then, it is strengthened such that following goals are achieved simultaneously: (1) the load-carrying-capacity of the bridge is increased; (2) the structural response of the bridge is reduced to a certain limit; and, (3) the costs needed for such strengthening are minimized as far as possible. The results of the case study demonstrate the applicability/superiority of the proposed approach. Some economic measures are also recommended to further reduce the total strengthening cost.
Fare is critical variable when deciding project feasibility for a monorail system in tour regions. This study aims to estimate optimal fare balancing operators and users. An object of this study is Wolmi-eunha circulation monorail at Jung-Gu, Wolmido in Incheon metropolitan city. This study introduces a stepwise optimization technique to decide relevant fare ranges between operator's cost and user's cost. We found that the optimized station interval is 0.532km, the optimized headway is 0.206hour, optimal number of stations is 12, optimal number of vehicles is 3. Using these optimized variables, minimum user cost and minimum operator cost can be calculated. Optimal fare range is calculated from 1,261 Won to 5,063 Won. It is also found that sightseeing transport system has less sensitivity on access cost because distance differences among sightseeing transport stations located in the tour regions are negligible.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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