Numerical design optimization techniques are implemented for the improvement of the ram accelerator performance. The design object is to find the minimum ram tube length required to accelerate projectile from initial velocity $V_0$ to target velocity $V_e$. The premixture is composed of $H_2,\;O_2,\;N_2$ and the mole numbers of these species are selected as design variables. The objective function and the constraints are linearized during the optimization process and gradient-based Simplex method and SLP(Sequential Linear Programming) have been employed. With the assumption of two dimensional inviscid flow for internal flow field, the analyses of the nonequilibrium chemical reactions for 8 steps 7 species lave been performed. To determined the tube length, ram tube internal flow field is assumed to be in a quasi-steady state and the flow velocity is divided into several subregions with equal interval. Hence the thrust coefficients and accelerations for corresponding subregions are obtained and integrated for the whole velocity region. With the proposed design optimization techniques, the total ram tube length had been reduced $19\%$ within 7 design iterations. This optimization procedure can be directly applied to the multi-stage, multi-premixture ram accelerator design optimization problems.
A double-tube once-through steam generator (DOTSG) consisting of an outer straight tube and an inner helical tube is studied in this work. First, the structure of the DOTSG is optimized by considering two different objective functions. The tube length and the total pressure drop are considered as the first and second objective functions, respectively. Because the DOTSG is divided into the subcooled, boiling, and superheated sections according to the different secondary fluid states, the pitches in the three sections are defined as the optimization variables. A multi-objective optimization model is established and solved by particle swarm optimization. The optimization pitch is small in the subcooled region and superheated region, and large in the boiling region. Considering the availability of the optimum structure at power levels below 100% full power, we propose a new operating scheme that can fix the boundaries between the three heat-transfer sections. The operation scheme is proposed on the basis of data for full power, and the operation parameters are calculated at low power level. The primary inlet and outlet temperatures, as well as flow rate and secondary outlet temperature are changed according to the operation procedure.
In this paper, a topology optimization method based on the element independent nodal density (EIND) is developed for continuum solids with multiple load cases and multiple constraints. The optimization problem is formulated ad minimizing the volume subject to displacement constraints. Nodal densities of the finite element mesh are used a the design variable. The nodal densities are interpolated into any point in the design domain by the Shepard interpolation scheme and the Heaviside function. Without using additional constraints (such ad the filtering technique), mesh-independent, checkerboard-free, distinct optimal topology can be obtained. Adopting the rational approximation for material properties (RAMP), the topology optimization procedure is implemented using a solid isotropic material with penalization (SIMP) method and a dual programming optimization algorithm. The computational efficiency is greatly improved by multithread parallel computing with OpenMP to run parallel programs for the shared-memory model of parallel computation. Finally, several examples are presented to demonstrate the effectiveness of the developed techniques.
Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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v.31
no.3
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pp.287-295
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1995
fishing boat is a specialized vessel which is intended to perform certain well defined tasks. Its size, deck-layout, carrying capacity and equipment are all related to its function in carrying out its planned operations. Therefore the process of fishing boat design is inherently combined with optimization of the design variables called the economic optimization criteria. Optimization then is a process in which minimum value of weight or cost is established through evaluation of consecutive designs in which one or more design parameters are varied. This paper is to study the basic-design of Stow-net fishing vessel in the Mok-Po region. The main task is developed the preliminary design model of engineering economic system in order to use optimization techniques from operation research the design problem needs to be expressed in terms of objective function and numerous constrains like : speed, fish hold capacity, fishing range, displacement and weight, ratio of main dimensions, etc. The objective function represents the criterion which is NPV such as the ratio of revene/cost. When using computers of limited capacity like P/C, the developed basic-design model of the economic optimization procedure must be simplified to V, Cb, L/B, Dv, Db and less than 15 constraint equations. The main conclusions of this study have attempted to show that economic considerations are essential in Stow-net fishing vessel basic design and operations, and that techno-economic evaluation is an important tool for the design of Stow-net fishing vessel in 69ton and 79ton.
Mirzaei, Zeinab;Akbarpour, Abolfazl;Khatibinia, Mohsen;Siuki, Abbas Khashei
Geomechanics and Engineering
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v.9
no.6
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pp.709-727
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2015
The main aim of this study is to introduce optimal design of homogeneous earth dams with oblique and horizontal drains based on particle swarm optimization (PSO) incorporating weighted least squares support vector machine (WLS-SVM). To achieve this purpose, the upstream and downstream slopes of earth dam, the length of oblique and horizontal drains and angle among the drains are considered as the design variables in the optimization problem of homogeneous earth dams. Furthermore, the seepage through dam body and the weight of dam as objective functions are minimized in the optimization process simultaneously. In the optimization procedure, the stability coefficient of the upstream and downstream slopes and the seepage through dam body as the hydraulic responses of homogeneous earth dam are required. Hence, the hydraulic responses are predicted using WLS-SVM approach. The optimal results of illustrative examples demonstrate the efficiency and computational advantages of PSO with WLS-SVM in the optimal design of homogeneous earth dams with drains.
The geometric nonlinearity has been successfully integrated with the design of steel structural system. Thus, the tubular lattice girder, one application of steel structural systems have already been optimized to obtain an economic design following the completion of computationally expensive design procedure. In order to decrease its computing cost, this study proposes to employ five multi-objective metaheuristics for the design optimization of geometrically nonlinear tubular lattice girder. Then, the employed multi-objective optimization algorithms (MOAs), NSGAII, PESAII, SPEAII, AbYSS and MoCell are evaluated considering their computing performances. For an unbiased evaluation of their computing performance, a tubular lattice girder with varying size-shape-topology and a benchmark truss design with 17 members are not only optimized considering the geometrically nonlinear behavior, but three benchmark mathematical functions along with the four benchmark linear design problems are also included for the comparison purpose. The proposed experimental study is carried out by use of an intelligent optimization tool named JMetal v5.10. According to the quantitative results of employed quality indicators with respect to a statistical analysis test, MoCell is resulted with an achievement of showing better computing performance compared to other four MOAs. Consequently, MoCell is suggested as an optimization tool for the design of geometrically nonlinear tubular lattice girder than the other employed MOAs.
de Oliveira, Lucas C.;de Almeida, Felipe S.;Gomes, Herbert M.
Computers and Concrete
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v.30
no.2
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pp.127-141
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2022
In this paper, a numerical procedure is proposed for achieving the minimum cost design of reinforced concrete polygonal column cross-sections under compression and biaxial bending. A methodology is developed to integrate the metaheuristic algorithm Quantum Particle Swarm Optimization (QPSO) with an algorithm for the evaluation of the strength of reinforced concrete cross-sections under combined axial load and biaxial bending, according to the design criteria of Brazilian Standard ABNT NBR 6118:2014. The objective function formulation takes into account the costs of concrete, reinforcement, and formwork. The cross-section dimensions, the number and diameter of rebar and the concrete strength are taken as discrete design variables. This methodology is applied to polygonal cross-sections, such as rectangular sections, rectangular hollow sections, and L-shaped cross-sections. To evaluate the efficiency of the methodology, the optimal solutions obtained were compared to results reported by other authors using conventional methods or alternative optimization techniques. An additional study investigates the effect on final costs for an alternative parametrization of rebar positioning on the cross-section. The proposed optimization method proved to be efficient in the search for optimal solutions, presenting consistent results that confirm the importance of using optimization techniques in the design of reinforced concrete structures.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.26
no.1
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pp.87-92
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2016
In this paper, optimization technique such as particle swarm optimization was used to optimize the parameters of fuzzy Extreme Learning Machine. While the learning speed of conventional neural networks is very slow, that of Extreme Learning Machine is very fast. Fuzzy Extreme Learning Machine is composed of the Extreme Learning Machine with very fast learning speed and fuzzy logic which can represent the linguistic information of the field experts. The general sigmoid function is used for the activation function of Extreme Learning Machine. However, the activation function of Fuzzy Extreme Learning Machine is the membership function which is defined in the procedure of fuzzy C-Means clustering algorithm. We optimize the parameters of the membership functions by using optimization technique such as Particle Swarm Optimization. In order to validate the classification capability of the proposed classifier, we make several experiments with the various machine learning datas.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.13
no.3
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pp.285-294
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2000
In this paper, a practical procedure for the design optimization of tubular-steel-pile-type substructure in a mooring dolphin is investigated and numerically evaluated. In the finite-dimensional optimum design formulation, geometry and cross-sectional shapes of classified group of piles are identified as design variables. The design objective is the total weight of piles, and the design constraints on stresses, penetration depth, and size limits are imposed. Several classes of practical design alternatives are sought through the linking and fixing of design variables. Among the available numerical optimization codes, both PLBA program and DNCONF subroutine in IMSL library are used. They are based on SQP algorithm and relatively easy to get. A dolphin of numerical example has 20 tubular steel piles, 4 vertical and 16 inclined. Optimum designs for different cases are successfully obtained for the practical purpose.
Chung, Chang Joo;Koh, Hak Kyun;Noh, Sang Ha;Han, Yong Jo
Journal of Biosystems Engineering
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v.7
no.1
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pp.42-52
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1982
This study was intended to develop a cost function for the natural air in-bin drying: system which could lead to an optimization of the drying system cost. Based on the cost function developed, a series of simulated drying tests were conducted with 10-year weather data (1970~1979) for 7 different regions by applying an appropriate levels of system factors. System performance factors treated in this study were initial moisture content, airflow rate, bin diameter and grain depth. An optimization procedure to find the least cost system was developed as follows: First, the worst year of the past decade was determined in consideration of the dryiang time and maximum dry matter loss. Second, the minimum airflow rate for a fixed bin diameter and grain depth was determined. Third, the optimum grain depth was found for the minimum airflow rate with different initial moisture contents and bin diameters. The results obtained in this study are summarized as follows: 1. The optimization procedure developed in this study was able to reduce the time and efforts significantly. 2. Optimum values of drying parameters including airflow rate, grain depth, and fan size were determined for different initial moisture contents and bin diameters in each region. The results are shown in Tables 3 to 9. 3. Optimum grain depths decreased as the initial moisture content and airflow rate increased. 4. Drying time for the least cost system should be reduced with higher initial moisture content and lower drying potential to prevent grain spoilage. 5. The fixed cost was 65 to 75 percent of the total system cost and the variable cost was 25 to 35 percent. To reduce the fixed cost it is desirable to use a drying bin 2 or 3 times a year.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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