For many practical and industrial optimization problems where some or all of the system components are stochastic, the objective functions cannot be represented analytically. Therefore, modeling by computer simulation is one of the most effective means of studying such complex systems. In this paper, with discussion of simulation optimization techniques, a case study in machining process for application of simulation optimization is presented. Most of optimization techniques can be classified as single-or multiple-response techniques. The optimization of single-response category, these strategies are gradient based search methods, stochastic approximate method, response surface method, and heuristic search methods. In the multiple-response category, there are basically five distinct strategies for treating the responses and finding the optimum solution. These strategies are graphical method, direct search method, constrained optimization, unconstrained optimization, and goal programming methods. The choice of the procedure to employ in simulation optimization depends on the analyst and the problem to be solved.
In this study, to investigate an optimal configuration method for the modeling system, we performed an optimization experiment by controlling the types of compilers and libraries, and the number of CPU cores because it was important to provide reliable model data very quickly for the national air quality forecast. We were made up the optimization experiment of twelve according to compilers (PGI and Intel), MPIs (mvapich-2.0, mvapich-2.2, and mpich-3.2) and NetCDF (NetCDF-3.6.3 and NetCDF-4.1.3) and performed wall clock time measurement for the WRF and CMAQ models based on the built computing resources. In the result of the experiment according to the compiler and library type, the performance of the WRF (30 min 30 s) and CMAQ (47 min 22 s) was best when the combination of Intel complier, mavapich-2.0, and NetCDF-3.6.3 was applied. Additionally, in a result of optimization by the number of CPU cores, the WRF model was best performed with 140 cores (five calculation servers), and the CMAQ model with 120 cores (five calculation servers). While the WRF model demonstrated obvious differences depending on the number of CPU cores rather than the types of compilers and libraries, CMAQ model demonstrated the biggest differences on the combination of compilers and libraries.
본 연구에서는 항공기 날개를 설계하기 위하여 공기역학과 구조해석을 통합한 다분야 설계최적화(MDO) 프레임웍을 구성하였다. 파라미터 모델링 기법을 사용하여 최적화 전 과정을 자동화하였다. 공력해석은 Fluent를 사용하였으며 이를 위한 격자는 CATIA의 파라미터 모델과 Gridgen을 사용하여 자동으로 생성되도록 하였다. 유한요소해석을 위한 격자는 MSC.Patran의 PCL 기능을 사용한 파라미터 방법으로 자동으로 생성되도록 하였다. 공력하중은 volume spline method를 사용하여 구조하중으로 변환시켰다. 최적화 방법은 전역해를 구하기 유리한 반응표면법을 사용하였다. 최적화 문제로 목적 함수는 날개의 무게의 최소화, 제약조건은 양항비와 날개의 변위로 정하였다. 그리고 종횡비, 테이퍼 비 및 후퇴각을 설계변수로 정의하였다. 최적화 시험 결과는 본 MDO 프레임웍이 성공적으로 구성되었음을 보여주었다.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제15권4호
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pp.383-395
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2014
According to the requirement of wing weight estimation and frequent adjustments during aircraft conceptual design, a wing weight estimation method considering the constraints of structural strength and stiffness is proposed to help designers make wing weight estimations rapidly and accurately. This method implements weight predictions on the basis of structure weight optimization with stiffness constraints and strength constraints, which include achievement of wing shape parametric modeling, rapid structure layout, finite element (FE) model automated generation, load calculation, structure analysis, weight optimization, and weight computed based on modeling. A software tool is developed with this wing weight estimation method. This software can realize the whole process of wing weight estimation with the method and the workload of wing weight estimation is reduced because much of the work can be completed by the software. Finally, an example is given to illustrate that this weight estimation method is effective.
This study presents the integrated modeling approach to simulate the proton exchange membrane (PEM) fuel cell system for vehicle application. The fuel cell system consisting of stack and balance of plant (BOP) was simulated with MATLAB/Simulink environment to estimate the maximum system power and investigate the effect of BOP component sizing on system performance and efficiency. The PEM fuel cell stack model was established by using a semi-empirical modeling. To maximize the net efficiency of fuel cel1 system, multi-variable optimization code was adopted. Using this method the optimized operating values were obtained according to various system net power levels. The fuel cell model established was co-linked to AVL CRUISE, a vehicle simulation package. Through the vehicle simulation software, the fuel economy of fuel cell powered electric vehicle for two types of driving cycles was presented and compared. It is expected that this study tan be effectively employed in the basic BOP component sizing and in establishing system operation map with respect to net power level of fuel cell system.
This study presents the integrated modeling approach to simulate the proton exchange membrane [PEM] fuel cell system for vehicle application. The fuel cell system consisting of stack and balance of plant (BOP) was simulated with MATLAB/Simulink environment to estimate the maximum system power and investigate the effect of BOP component sizing on system performance and efficiency. The PEM fuel cell stack model was established by using a semi-empirical modeling. To maximize the net efficiency of fuel cell system, multi-variable optimization code was adopted. Using this method, the optimized operating values were obtained according to various system net power levels. The fuel cell model established was co-linked to AVL CRUISE, a vehicle simulation package. Through the vehicle simulation software, the fuel economy of fuel cell powered electric vehicle for two types of driving cycles was presented and compared. It is expected that this study can be effectively employed in the basic BOP component sizing and in establishing system operation map with respect to net power level of fuel cell system.
Minimizing construction cost and reducing seismic damage are two conflicting objectives in the design of any new structure. In the present work, we try to develop a framework in order to solve the optimum performance-based design problem considering the construction cost and the seismic damage of steel moment-frame structures. The Park-Ang damage index is selected as the seismic damage measure because it is one of the most realistic measures of structural damage. The non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA-II) is employed as the optimization algorithm to search the Pareto optimal solutions. To improve the time efficiency of the proposed framework, three simplifying strategies are adopted: first, simplified nonlinear modeling investigating minimum level of structural modeling sophistication; second, fitness approximation decreasing the number of fitness function evaluations; third, wavelet decomposition of earthquake record decreasing the number of acceleration points involved in time-history loading. The constraints of the optimization problem are considered in accordance with Federal Emergency Management Agency's (FEMA) recommended seismic design specifications. The results from numerical application of the proposed framework demonstrate the efficiency of the framework in solving the present multi-objective optimization problem.
Mingi Kim;Choong-Ki Chung;Joung-Woo Han;Han-Saem Kim
Geomechanics and Engineering
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제34권1호
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pp.29-41
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2023
The 3D geospatial modeling of geotechnical information can aid in understanding the geotechnical characteristic values of the continuous subsurface at construction sites. In this study, a geostatistical optimization model for the three-dimensional (3D) mapping of subsurface stratification and the SPT-N value based on a trial-and-error rule was developed and applied to a dam emergency spillway site in South Korea. Geospatial database development for a geotechnical investigation, reconstitution of the target grid volume, and detection of outliers in the borehole dataset were implemented prior to the 3D modeling. For the site-specific subsurface stratification of the engineering geo-layer, we developed an integration method for the borehole and geophysical survey datasets based on the geostatistical optimization procedure of ordinary kriging and sequential Gaussian simulation (SGS) by comparing their cross-validation-based prediction residuals. We also developed an optimization technique based on SGS for estimating the 3D geometry of the SPT-N value. This method involves quantitatively testing the reliability of SGS and selecting the realizations with a high estimation accuracy. Boring tests were performed for validation, and the proposed method yielded more accurate prediction results and reproduced the spatial distribution of geotechnical information more effectively than the conventional geostatistical approach.
Shape design optimization of shell structure is implemented on a basis of integrated framework of geometric modeling and finite element analysis which is constructed on the geometrically exact shell theory. This shell theory enables more accurate and robust analysis for complicated shell structures, and it fits for the nature of B-spline function which Is popular modeling scheme in CAD field. Shape of laminated composite shells is optimized through genetic algorithm and sequential linear programming, because there ire numerous optima for various configurations, constraints, and searching paths. Sequential adaptation of global and local optimization makes the process more efficient. Two different optimized results of laminated composite shell structures to minimize strain energy are shown for different layup sequence.
The study concerns a design procedure of rule-based systems. The proposed rule-based fuzzy modeling implements system structure and parameter identification in the efficient from of "IF..., THEN..." statements, and exploits the theory of system optimization and fuzzy implication rules. The method for rule-based fuzzy modeling concerns the from of the conclusion part of the the rules that can be constant. Both triangular and Gaussian-like membership function are studied. The optimization hinges on an autotuning algorithm that covers as a modified constrained optimization method known as a complex method. The study introduces a weighted performance index (objective function) that helps achieve a sound balance between the quality of results produced for the training and testing set. This methodology sheds light on the role and impact of different parameters of the model on its performance. The study is illustrated with the aid of two representative numerical examples.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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