There is a growing trend of considering uncertainty in optimization process since last few decades. In this regard, Robust Design Optimization (RDO) scheme has gained increasing momentum because of its virtue of improving performance of structure by minimizing the variation of performance and ensuring necessary safety and feasibility of constraint under uncertainty. In the present study, RDO of reinforced concrete folded plate and shell structure has been carried out incorporating uncertainty in the relevant parameters by Monte Carlo Simulation. Folded plate and shell structures are among the new generation popular structures often used in aesthetically appealing constructions. However, RDO study of such important structures is observed to be scarce. The optimization problem is formulated as cost minimization problem subjected to the force and displacements constraints considering dead, live and wind load. Then, the RDO is framed by simultaneously optimizing the expected value and the variation of the performance function using weighted sum approach. The robustness in constraint is ensured by adding suitable penalty term and through a target reliability index. The RDO problem is solved by Sequential Quadratic Programming. Subsequently, the results of the RDO are compared with conventional deterministic design approach. The parametric study implies that robust designs can be achieved by sacrificing only small increment in initial cost, but at the same time, considerable quality and guarantee of the structural behaviour can be ensured by the RDO solutions.
The model predictive controller performance of the mobile robot is set to an arbitrary value because it is difficult to select an accurate value with respect to the controller parameter. The general model predictive control uses a quadratic cost function to minimize the difference between the reference tracking error and the predicted trajectory error of the actual robot. In this study, we construct a predictive controller by transforming it into a quadratic programming problem considering velocity and acceleration constraints. The control parameters of the predictive controller, which determines the control performance of the mobile robot, are used a simple weighting matrix Q, R without the reference model matrix $A_r$ by applying a quadratic cost function from which the reference tracking error vector is removed. Therefore, we designed the predictive controller 1 and 2 of the mobile robot considering the constraints, and optimized the controller parameters of the predictive controller using a genetic algorithm with excellent optimization capability.
대규모 시스템 제어와 관련하여 몇 개의 부시스템으로 분할하여 처리하는 계층별 제어이론이 많이 연구되어 왔으며 특히 치수가 높은 대규모 비선형 시스템의 경우에 고차의 비선형 미분방정식을 동시에 적분을 해야하고 많은 계산량을 필요로 하므로 해를 구하기가 어려운 문제가 있다. 1980년대 Singh과 Hassan은 상호예측 알고리즘(two level prediction algorithm)을 제시한바 있고 이 방법은 비선형 대규모 시스템의 최적제어에 효과적이나 시스템 행렬 Q, R, S, H에 따라 제한된 최적화 구간에서만 성립되는 등 최적화 구간의 길이와 수렴성 여부가 행렬 값에 영향을 받는 알고리즘상의 단점이 있다. 본 연구에서는 수렴조건으로부터 평가함수에 구속조건(quadratic penalty term)을 부여하지 않는 새로운 개선된 알고리즘을 제시 적용하여 시스템 행렬 결정을 위한 과정 없이 수렴속도의 향상과 함께 최적의 수렴성 및 최적화 구간을 얻도록 했다. 분할된 비선형 시스템의 최적제어를 위해서는, 대수 반복연산만으로 2점 경계치 문제(two point boundary value problem)를 해결함으로써 기존의 수치 해석법에 비해 연산이 간단한 블록펄스 변환 방법을 사용해서 처리했다.
This paper presents a magnetic circuit design procedure by using Response Surface Methodology(RSM) to determine initial and detail design parameters for reducing torque ripple in BLDC motor of Electric Power Steering (EPS). RSM is achieved through using the experiment design method in combination with Finite Element Method and well adapted to make analytical model for a complex problem considering a lot of interaction of design variable Moreover, Sequential Quadratic Problem (SQP) method is used to solve the relsulting of constrained nonlinear optimization problem.
We present a receding horizon control [RHC] algorithm for compensation of backlash at the input of a stable linear system under control rate constraints. The problem is posed as a receding horizon optimal control [RHOptC] problem for a piecewise affine [PWA] system by modelling the backlash nonlinearity as a PWA system with a state space partition consisting of three regions. The RHC problem involves solving, at each step, $3^N$ quadratic programmes[QP], where N is the optimization horizon. This strategy leads, at the cost of some performance degradation, to much smaller computational load since a feasible rather than optimal solution has to be obtained at each step.
Now many major airports in the world which operate strategic alliance or Hub & Spoke system have met capacity restriction and confusion problems. And the time and the walking distance for boarding to flight are important standard to measure customer convenience. And the effective gate assignment guarantees customers convenience as well as increasing airport capacity without expanding established airport equipments. So it can be a major concern to manage airports. So this paper formulate gate assignment problem in the hub airport not quadratic assignment problem but a improved single-period integer problem which is minimize local and transit passengers I walking distance. As a result, this study will present a method producing optimal gate assignment result using optimization software. We use real flights and gates data in the national airport, so we will compare a assignment results with a real airport assignment results and previous researches and analyze those results.
The traditional portfolio optimization problem is to find an investment plan for securities with reasonable trade-off between the rate of return and the risk. The seminal work in this field is the mean-variance model by Markowitz, which is a quadratic programming problem. Since it is now computationally practical to solve the model, a number of alternative models to overcome this complexity have been proposed. In this paper, among the alternatives, we focus on the Mean Absolute Deviation (MAD) model. More specifically, we developed an algorithm to obtain an optimal portfolio from the MAD model. We showed mathematically that the algorithm can solve the problem to optimality. We tested it using the real data from the Korean Stock Market. The results coincide with our expectation that the method can solve a variety of problems in a reasonable computational time.
비 볼록 발전비용함수에 대한 최적화 문제는 다항시간으로 해를 구하는 알고리즘이 알려져 있지 않아 전기분야에서는 부득이 2차 함수만을 사용하고 있다. 본 논문은 비 볼록 발전비용함수의 경제급전 최적화 문제에 대한 밸브지점 최적화 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 초기 치로 최대 발전량 $P_i{\leftarrow}P_i^{max}$로 설정하고, 평균 발전단가가 $_{max}\bar{c}_i$인 발전기 i의 발전량을 밸브지점 $P_{ik}$로 감소시키는 방법을 적용하였다. 제안된 알고리즘을 13과 40-발전기 데이터에 적용한 결과 기존의 휴리스틱 알고리즘보다 좋은 성능을 보였다. 따라서 비 볼록 발전비용함수의 경제급전문제 최적 해는 각 발전기의 밸브지점 발전량으로 수렴함을 보였다.
This paper presents a magnet circuit design procedure to reduce mover mass of the moving coil type linear direct motor (LDM). The procedure of optimization is based on the response surface methodology (RSM) and Sequential Quadratic Problem (SQP). This procedure of optimization is verified by the comparison of the result of the initial design between the result of the optimum design.
In Taguchi's quadratic expected loss function used as robustness metric of performance characteristics, the mean and variance contributions are confounded. The consolidation of the mean and variance in the expected loss function may not always be the ideal approach. This paper presents a procedure for multi-attributes design optimization, where the mean and variance of performance characteristics are considered as separate attributes having designer's relative preferences for them and Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution(TOPSIS) is introduced to attain robust optimal design. The effectiveness of proposed approach is shown with an example of a weld line minimization problem in the injection molding process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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