Since the support structure of an offshore wind turbine has to withstand severe environmental loads such as wind, wave, and seismic loads during its entire service life, the need for a robust and reliable design increases, along with the need for a cost effective design. In addition, a robust and reliable support structure contributes to the high availability of a wind turbine and low maintenance costs. From this point of view, this paper presents a design process that includes design optimization and reliability analysis. First, the jacket structure of the NREL 5-MW offshore wind turbine is optimized to minimize the weight and stresses, while satisfying the design requirements. Second, the reliability of the optimum design is evaluated and compared with that of the initial design. Although the present study results in a new optimum shape for a jacket support structure with reduced weight and increased reliability, the authors suggest that the optimum design has to be accompanied by a reliability analysis during the design process, as well as reliability based design optimization if needed.
This paper proposes an efficient approach for the structural topology optimization of bi-directional functionally graded structures by incorporating popular radial basis functions (RBFs) into an implicit level set (ILS) method. Compared to traditional element density-based methods, a level set (LS) description of material boundaries produces a smoother boundary description of the design. The paper develops RBF implicit modeling with multiquadric (MQ) splines, thin-plate spline (TPS), exponential spline (ES), and Gaussians (GS) to define the ILS function with high accuracy and smoothness. The optimization problem is formulated by considering RBF-based nodal densities as design variables and minimizing the compliance objective function. A LS-RBF optimization method is proposed to transform a Hamilton-Jacobi partial differential equation (PDE) into a system of coupled non-linear ordinary differential equations (ODEs) over the entire design domain using a collocation formulation of the method of lines design variables. The paper presents detailed mathematical expressions for BiDFG beams topology optimization with two different material models: continuum functionally graded (CFG) and mechanical functionally graded (MFG). Several numerical examples are presented to verify the method's efficiency, reliability, and success in accuracy, convergence speed, and insensitivity to initial designs in the topology optimization of two-dimensional (2D) structures. Overall, the paper presents a novel and efficient approach to topology optimization that can handle bi-directional functionally graded structures with complex geometries.
Kim, Dong-Wook;Sung, Young-Hwa;Jeung, Gi-Woo;Jung, Sang-Sik;Kim, Hong-Joon;Kim, Dong-Hun
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제7권1호
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pp.46-50
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2012
The current paper presents an effective methodology for assessing the reliability of electromagnetic designs when considering uncertainties of design variables. To achieve this goal, the reliability index approach based on the first-order reliability method is adopted to deal with probabilistic constraint functions, which are expressed in terms of random design variables. The proposed method is applied to three different designs of a superconducting magnetic energy storage system that corresponds to initial, deterministic, and roust designs. The validity and efficiency of the method is investigated with reference values obtained from Monte Carlo simulation.
Creation of a stress relief groove is a fairly simple yet high-performance method. During the application of this method, it is important to consider the location and size of the groove in order to achieve better performance. Consequently, this research proposes an approach for optimizing the application of the stress relief groove method to a press-fitted assembly. In a boss design, the position and diameter of the groove are configured as design variables and the design of experiments is applied. Based on this information, a 3D model is built and analyzed using the finite element analysis software ABAQUS. Meta-models are created using back-propagation neural networks. Then, deterministic optimization results obtained from a genetic algorithm are compared with the results of the finite element analysis. The temperature sensitivity of the optimized model is analyzed, and finally, reliability-based design optimization is conducted for enhancing the design quality.
The optimization of active bars' placement and feedback gains of closed loop control system for random intelligent truss structures under non-stationary random excitation is presented. Firstly, the optimal mathematical model with the reliability constraints on the mean square value of structural dynamic displacement and stress response are built based on the maximization of dissipation energy due to control action. In which not only the randomness of the physics parameters of structural materials, geometric dimensions and structural damping are considered simultaneously, but also the applied force are considered as non-stationary random excitation. Then, the numerical characteristics of the stationary random responses of random intelligent structure are developed. Finally, the rationality and validity of the presented model are demonstrated by an engineering example and some useful conclusions are obtained.
High-efficient machining, which means to machine a part in the least amount of time, is the most effective tool to improve productivity. In this study, a new feed optimization method based on virtual manufacturing was proposed to realize the high-efficient machining in turning process through the cutting power regulation. The cutting area was evaluated by using the Boolean intersection operation between the cutting tool and workpiece. And the cutting force and power were predicted from the cutting parameters such as feed, depth of cut, spindle speed, specific cutting force, and so on. Especially, the reliability of the proposed optimization method was validated by comparing the predicted and measured cutting forces. The simulation results showed that the proposed optimization method could effectively enhance the productivity in turning process.
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. Based on the independence axiom of axiomatic design theory that illustrates the relationship between desired specifications and design parameters, the designs can be classified into three types: uncoupled, decoupled and coupled. To best approach the target performance with the maximum robustness is one of the main functional requirements of a mechanical system. Most engineering designs are pertaining to either coupled or decoupled ones, but these designs cannot currently accomplish a real robustness thus a trade-off between performance and robustness has to be made. In this research, the game theory will be applied to optimize the trade-off.
This paper presents a novel implicit level set method for topology optimization of functionally graded (FG) structures with pre-existing discontinuities (pre-cracks) using radial basis functions (RBF). The mathematical formulation of the optimization problem is developed by incorporating RBF-based nodal densities as design variables and minimizing compliance as the objective function. To accurately capture crack-tip behavior, crack-tip enrichment functions are introduced, and an eXtended Finite Element Method (X-FEM) is employed for analyzing the mechanical response of FG structures with strong discontinuities. The enforcement of boundary conditions is achieved using the Hamilton-Jacobi method. The study provides detailed mathematical expressions for topology optimization of systems with defects using FG materials. Numerical examples are presented to demonstrate the efficiency and reliability of the proposed methodology.
This study presents the effectiveness of a composite structure at improving blast resistance. The proposed composite structure consists of carbon fiber reinforced polymer (CFRP) and steel layers. While CFRP layer is used for blast energy reflection due to its high strength, steel layer is used for blast energy absorption due to its high ductility. A dynamic model is used to simulate the elastoplastic behavior of the proposed composite structure subject to blast load. Considering the magnitude variations of a blast event, the probability of failure of each layer is evaluated using reliability analysis. By assigning design probability of failure of each layer in the composite structure, the thickness of layers is optimized. A case study for the design of CFRP-steel composite structure subjected to an uncertain blast event is also presented.
A location-aware algorithm is proposed in this study to optimize the system performance of distributed systems for processing big data with low data reliability and application performance. Compared with previous algorithms, the location-aware data block placement algorithm uses data block placement and node data recovery strategies to improve data application performance and reliability. Simulation and actual cluster tests showed that the location-aware placement algorithm proposed in this study could greatly improve data reliability and shorten the application processing time of I/O interfaces in real-time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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