High speed rotor systems with magnetic bearings have been the subject of much research in recent years due to the potential for active vibration control. In this thesis, optimal design was conducted for an 8-pole heteropolar magnetic bearing used in the flexible rotor of a turbo blower. In connection with bearing stiffness, this optimal design process was conducted using a genetic algorithm(GA), which is based on natural selection and genetics. The maximum stiffness of the magnetic bearing-rotor was found by considering the critical speeds of the flexible rotor. As a result, the magnetic bearings were optimized to have maximum stiffness.
The leaning angle optimization of turbine blade using the genetic algorithm was conducted in this paper. The calculation CFD technique was based upon the Diagonalized Alternating Directional Implicit scheme(DADI) with algebraic turbulence modeling. The leaning angle of VKI turbine blade was represented using B-spline curve. The control points are the design variable. Genetic algorithm was taken into account as an optimization tool. The objective was to minimize the total pressure loss. The optimized final geometry shows the better aerodynamic performance compared with the initial turbine blade.
A serial pendulum dynamic vibration absorber (DVA) was designed to suppress the vibration of two degrees of freedom (Two-DOF) structure model. The optimal DVA parameters are selected using a genetic algorithm (GA) by minimizing the fitness function formulated from the system's frequency response function (FRF). Two fitness function criteria, using one and two target frequency ranges, were utilized to calculate the optimal DVA parameters. The optimized serial pendulum DVA parameters were used to reduce structural vibration under free and forced excitation conditions. The simulation study found that the serial pendulum DVA can effectively reduce the vibration response for a small excitation amplitude. However, the DVA performance decreases for a large excitation amplitude due to the nonlinearity of pendulum motion, and the percentage of vibration response attenuation is smaller than that obtained using a small excitation amplitude.
In this paper, we propose a genetically optimized identification of information granulation(IG)-based fuzzy model. To optimally design the IG-based fuzzy model we exploit a hybrid identification through genetic alrogithms(GAs) and Hard C-Means (HCM) clustering. An initial structure of fuzzy model is identified by determining the number of input, the seleced input variables, the number of membership function, and the conclusion inference type by means of GAs. Granulation of information data with the aid of Hard C-Means(HCM) clustering algorithm help determine the initial paramters of fuzzy model such as the initial apexes of the membership functions and the initial values of polyminial functions being used in the premise and consequence part of the fuzzy rules. And the inital parameters are tuned effectively with the aid of the genetic algorithms and the least square method. And also, we exploite consecutive identification of fuzzy model in case of identification of structure and parameters. Numerical example is included to evaluate the performance of the proposed model.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제12권1호
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pp.711-722
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2020
An optimization framework using genetic algorithms has been developed towards an automated parametric optimization of the Octabuoy semi-submersible design. Compared with deep draft production units, the design of the shallow draught Octabuoy semi-submersible provides a floating system with improved motion characteristics, being less susceptible to vortex induced motions in loop currents. The relatively large water plane area results in a decreased natural heave period, which locates the floater in the wave period range with more wave energy. Considering this, the hull design of Octabuoy semi-submersible has been optimized to improve the floater's motion performance. The optimization has been conducted with optimized parameters of the pontoon's rectangular cross section area, the cone shaped section's height and diameter. Through numerical evaluations of both the 1st-order and 2nd-order hydrodynamics, the optimization through genetic algorithms has been proven to provide improved hydrodynamic performance, in terms of heave and pitch motions. This work presents a meaningful framework as a reference in the process of floating system's design.
This paper presents the acceleration optimization of a high-speed LCD (Liquid Crystal Display) transfer system for the minimization of vibration. To reduce vibration is one of key requirements for the dynamic control of a high-speed LCD transfer system. In this paper, the concept of finite jerk (the first derivative of acceleration) has been introduced for realizing input acceleration. The profile of finite jerk has been optimized using a genetic algorithm so that vibration effect can be minimized. In order to incorporate a genetic algorithm, the dynamic model of a LCD transfer system which is realized by using the ADAMS software has been linked to the simulation system constructed by the MATLAB. The simulation results illustrated that the duration of finite jerk can be optimized so as to minimize the magnitude of vibration. It has been also shown that the acceleration optimization with finite jerk can make the high-speed motion of a LCD transfer system result in low vibration, compared with the conventional motion control with trapezoidal velocity profile.
This paper describes the optimization of the rudder section by the genetic algorism based on VLM(Vortex Lattice Method) and panel method. The developed propeller-rudder analysis program has been validated by comparing with experimental data. The research extends to optimize the anti-erosion rudder section of the large container ship. The object function is the amount of pressure at leading edge of rudder which is closely related with erosion phenomena. The optimized rudder has been compared with conventional rudder with NACA 0021 section by analyzing with the developed program. The finally optimized section has low and mild pressure distribution in comparison with the NACA rudder. The experiments is expected to be carried out for the validation of the present optimization and more parametric study of section geometry is also expected to be conducted in the near future.
본 논문에서는 신경망의 초기 파라미터(가중치, 바이어스) 값을 최적화 시키는 GA-BP(Genetic Algorithm-Backpropagation Network) 혼합 알고리즘을 이용하여 얼굴을 인식하는 방법을 제안하였다. 입력 영상의 각 픽셀들을 신경망의 입력으로 사용하고 고정 소수점 실수값으로 이루어진 신경망의 초기 파리미터 값은 유전자 알고리즘의 개체로 사용하기 위해 비트 스트링으로 변환한다. 신경망의 오차가 최소가 되는 값을 적합도로 정의한 뒤 새롭게 정의된 적응적 재학습 연산자를 이용하여 이를 평가해 최적의 진환된 신경망을 구성한 뒤 얼굴을 인식하는 실험을 하였다. 실험 결과 학습 수렴 속도의 비교에서는 오류 역전과 알고리즘 단독으로 실행한 수렴 속도보다 제안된 알고리즘의 수렴 속도가 향상된 결과를 보였고 인식률에서 오류 역전과 알고리즘 단독으로 실행한 방법보다 2.9% 향상된 것으로 나타났다.
A multi-input single-output (MISO) semi-active control systems were studied by many researchers. For more improved vibration control performance, a structure requires more than one control device. In this paper, multi-input multi-output (MIMO) semi-active fuzzy controller has been proposed for vibration control of seismically excited small-scale buildings. The MIMO fuzzy controller was optimized by multi-objective genetic algorithm. For numerical simulation, five-story example building structure is used and two MR dampers are employed. For comparison purpose, a clipped-optimal control strategy based on acceleration feedback is employed for controlling MR dampers to reduce structural responses due to seismic loads. Numerical simulation results show that the MIMO fuzzy control algorithm can provide superior control performance to the clipped-optimal control algorithm.
본 논문에서는 배치 단위로 이루어지는 플런지연삭의 최적 연삭 조건 선정을 위한 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 연삭공정을 나타내는 상태변수를 선정하고 선정된 상태 변수를 바탕으로 각 사이클에서 이루어지는 최적의 연삭 조건을 GA(Genetic Algorithm)를 이용하여 선정하였다. 이를 바탕으로 전체 배치 단위의 최적 연삭조건은 DP(Dynamic Programming)를 이용하여 구하였다. 제안된 알고리즘을 시뮬레이션을 통해 그 가능성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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