This paper presents a novel optimization method for the air- and gas-supplying network comprised of several air compression systems and air and gas streams in an industrial chemical plant. The optimization is based on the hybrid model developed by Han and $Han^1$ for predicting the power consumption of a compression system. A constrained optimization problem was formulated to minimize the total electric power consumption of all the compression systems in the air- and gas-supplying network under various operating constraints and was solved using a successive quadratic optimization algorithm. The optimization approach was applied to an industrial terephthalic acid manufacturing plant to achieve about 10% reduction in the total electric power consumption under varying ambient conditions.
이동 무선 통신 시스템을 설계할 때 기지국의 위치는 매우 중요한 파라미터 중 하나이다. 기지국 위치를 설계할 때 여러 가지 복잡한 변수들을 잘 조합하여 코스트가 최소가 되도록 설계해야 한다. 이러한 문제를 해결하는데 필요한 알고리즘이 조합 최적화 알고리즘이며, 지금까지 조합 최적화 기술로 Random Walk, Simulated Annealing, Tabu Search, Genetic Algorithm과 같은 전역 최적화 기술이 사용되어 왔다. 본 논문은 이동 통신시스템의 기지국 위치 최적화에 위의 4가지 알고리즘들을 적용하여 각 알고리즘의 결과를 비교 분석하며 알고리즘에 의한 최적화 과정을 보여준다.
The structural shape optimization is a useful tool for engineers to determine the shape of a structure. During the optimization process, relocations of nodes happen successively. However, excessive movement of nodes often results in the mesh distortion and eventually deteriorates the accuracy of the optimum solution. To overcome this problem, an efficient method for the shape optimization has been developed. The method starts from the design domain which is large enough to hold the possible shape of the structure. The design domain has pre-defined uniform fine meshes. At every cycle, the method judges whether all the elements are inside of the structure or not. Elements inside of the structure are assigned with real material properties, however elements outside of the structure are assigned with nearly zero values. The performance of the method is evaluated through various examples.
Current trend of design technologies shows engineers to objectify or automate the given decision-making process. The numerical optimization is an example of such technologies. However, in numerical optimization, the uncertainties are uncontrollable to efficiently objectify or automate the process. To better manage these uncertainties, Taguchi method, reliability-based optimization and robust optimization are being used. To obtain the target performance with the maximum robustness is the main functional requirement of a mechanical system. In this research, the robust design strategy is developed based on the DACE and the global optimization approaches. The DACE modeling, known as the one of Kriging interpolation, is introduced to obtain the surrogate approximation model of the system. The robustness is determined by the DACE model to reduce the real function calculations. The simulated annealing algorithm of global optimization methods is adopted to determine the global robust design of a surrogated model. The mathematical problems and the MEMS design problem are investigated to show the validity of the proposed method.
The main objective of this research is to present the procedures of combining topology, shape & sizing optimization for truss structure by employing strain energy as objective function under the constraints of volume fractions which yield more general solution than that of total weight approach. Genetic Algorithm (GA) is used as searching engine for the convergence solution. A number of algorithms from previous research are used for evaluating the feasibility and stability of candidate to accelerate convergence and reduce the computational effort. It is followed by solving problem for topology & shape optimization and topology, shape & sizing optimization of truss structure to illustrate the feasibility of applying the objective function of strain energy throughout optimization stages.
This paper proposes a method for shape optimization of trusses. The potential savings offered by shape optimization will certainly be more significant than those resulting from fixed-geometry optimization. On the other hand, difficulties associated with topology and geometry optimization are still in existence. Even with a known topology, the geometry optimization problem is still a difficult task. An evolutionary procedure to be adopted and improved in this work, however, offers a means to achieve optimization in topology and geometry together. A plane truss structure is modelled within a specified domain and made to include a great number of nodes and members. Then the structure is analyzed and those members with stresses below a certain level are progressively eliminated from the structural system In this manner the structure evolves into a truss with a better topology and geometry by removing less important parts. Through the worked examples, we can see that the method presented in this Paper shows much promise.
The concept of reliability has been applied to the topology optimization based on a reliability index approach or a performance measure approach. Since these approaches, called double-loop single vector approach, require the nested optimization problem to obtain the most probable point in the probabilistic design domain, the time for the entire process makes the practical use infeasible. In this work, new reliability-based topology optimization method is proposed by utilizing single-loop single-vector approach, which approximates searching the most probable point analytically, to reduce the time cost. The results of design examples show that the proposed method provides efficiency curtailing the time for the optimization process and accuracy satisfying the specified reliability.
In the shape optimization based on the finite element method, the accuracy of finite element analysis of a given structure is important to determine the final shape. In case of a bending dominant problem, finite element solutions by the full integration scheme are not reliable because of the locking phenomenon. Furthermore, in the process of shape optimization, the mesh distortion is large due to the change of the structure outline: therefore, we cannot guarantee the accurate result unless the finite element itself is accurate. We approach to more accurate shape optimization to diminish these inaccuracies by improving the existing finite element. The shape optimization using the modified finite element is applied to a two-dimensional simple beam. Results show that the modified finite element have improved the optimization results.
Structural shape optimization offers engineers with numerous advantages in designing shapes of structures. However, excessive relocation of nodes often cause distortion of elements and eventually result in degrade of accuracy and even halts of processes. To overcome these problems, an effective method, Selective Element Method(SEM), has been developed. This paper describes the basic concept of SEM and processes to implement into real-world problem. 2-D and 3-D shape optimization problems have been chosen to show the performance of the method. Though some limitations have been found, it was concluded that SEM can be useful in general shape optimization and even in some special cases such as decision of optimal weld line location.
Akbulut, Mustafa;Sarac, Abdulhamit;Ertas, Ahmet H.
Advances in Computational Design
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제5권3호
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pp.209-231
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2020
In order to evaluate the performance of three heuristic optimization algorithms, namely, simulated annealing (SA), genetic algorithm (GA) and particle swarm optimization (PSO) for optimal stacking sequence of laminated composite plates with respect to critical buckling load and non-dimensional natural frequencies, a multi-objective optimization procedure is developed using the weighted summation method. Classical lamination theory and first order shear deformation theory are employed for critical buckling load and natural frequency computations respectively. The analytical critical buckling load and finite element calculation schemes for natural frequencies are validated through the results obtained from literature. The comparative study takes into consideration solution and computational time parameters of the three algorithms in the statistical evaluation scheme. The results indicate that particle swarm optimization (PSO) considerably outperforms the remaining two methods for the special problem considered in the study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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