Robust Design(RD) is a cost-effective methodology to determine the optimal settings of control factors that make a product performance insensitive to the influence of noise factors. To better facilitate the robust design optimization, a dual response surface approach, which models both the process mean and standard deviation as separate response surfaces, has been successfully accepted by researchers and practitioners. However, the construction of response surface approximations has been limited to problems with only a few variables, mainly due to an excessive number of experimental runs necessary to fit sufficiently accurate models. In this regard, an innovative response surface approach has been proposed to investigate robust design optimization problems with larger number of variables. Response surfaces for process mean and standard deviation are partitioned and estimated based on the multi-level approximation method, which may reduce the number of experimental runs necessary for fitting response surface models to a great extent. The applicability and usefulness of proposed approach have been demonstrated through an illustrative example.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2006.04a
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pp.836-840
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2006
Design optimization of layered plates bonding process is conducted to achieve high product quality by considering uncertainties in a manufacturing process. During the cooling process of the sequential sub-processes, different thermal expansion coefficients lead to residual stress and displacement. thus resulting in defects on the surface of the adherent. So robust process optimization is performed to minimize the residual stress mean and variation of the assembly while constraining the distortion as well as the instantaneous maximum stress to the allowable limits. In robust process optimization, the dimension reduction (DR) method is employed to quantify both reliability and quality of the layered plate bonding. Using this method. the average and standard deviation is estimated. Response surface is constructed using the statistical data obtained by the DRM for robust objectives and constraints. from which the optimum solution is obtained.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.26
no.8
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pp.1719-1726
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2002
Design variables and design parameters are rarely deterministic in practice. Robust optimal design takes into consideration of the uncertainties in the design variables and parameters. Robust optimization methodology with probability constraints requires a lot of system analyses fer calculating failure probability of each constraint. By introducing an envelope function to reduce the number of constraints, efficiency of robust optimization techniques can be considerably improved. Through four illustrative examples, it is shown that the number of system analyses is greatly decreased while little differences in the optimum results are observed.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.16
no.3
s.108
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pp.298-306
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2006
In our previous paper, we developed a robust saturation controller for the linear time-invariant (LTI) system involving both actuator's saturation and structured real parameter uncertainties. This controller can only guarantee the closed-loop robust stability of the system in the presence of actuator's saturation. But we cannot analytically make any comment on control performance of this controller. In this paper, we suggest a method to use linear matrix inequality (LMI) optimization problem which can analytically explain control performance of this robust saturation controller only in nominal system. The availability of design method using LMI optimization problem for this robust saturation controller is verified through a numerical example for the building with an active mass damper (AMD) system.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.25
no.9
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pp.1483-1492
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2001
A robust optimization procedure is applied to determine the design of the laminated composite plates with buckling constraints. In order to investigate the variation effect to the whole performance of a structure, both design variables and system parameters are assumed as random variables about their nominal values. The robust optimization method has advantages that the mean value and the variation of the performance function are controlled simultaneously and the second order sensitivity information is not required. Considering the information of uncertainty, robust optima for the buckling load of the laminated composite plates with cut-out is obtained. The robustness of the structures is compared to that of the deterministic optimization using scaling factors.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.31
no.1
s.256
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pp.113-120
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2007
Design optimization of layered plates bonding process is conducted by considering uncertainties in a manufacturing process, in order to reduce the crack failure arising due to the residual stress at the surface of the adherent which is caused by different thermal expansion coefficients. Robust optimization is peformed to minimize the mean as well as its variance of the residual stress, while constraining the distortion as well as the instantaneous maximum stress under the allowable reliability limits. In this optimization, the dimension reduction (DR) method is employed to quantify the reliability such as mean and variance of the layered plate bonding. It is expected that the DR method benefits the optimization from the perspectives of efficiency, accuracy, and simplicity. The obtained robust optimal solution is verified by the Monte Carlo simulation.
Uncertainties in loads, materials and manufacturing quality must be considered during electromagnetic devices design. This paper presents an effective methodology for robust optimization design based on the variance decomposition in order to keep higher accuracy of the robustness prediction. Sobol' theory is employed to estimate the response variance under some specific tolerance in design variables. Then, an optimal design is obtained by adding a criterion of response variance upon typical optimization problems as a constraint of the optimization. The main contribution of this paper is that the proposed method applies the variance decomposition to obtain a more accurate variance of the response, as well save the computational cost. The performance and robustness of the proposed algorithms are investigated through a numerical experiment with both an analytic function and the TEAM 22 problem.
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.
The main objective of this paper is the robust multi-objective optimization design of semi-active tuned mass damper (STMD) system using genetic algorithms and fuzzy logic. For optimal design of this system, it is required that the uncertainties which may exist in the system be taken into account. This consideration is performed through the robust design optimization (RDO) procedure. To evaluate the optimal values of the design parameters, three non-commensurable objective functions namely: normalized values of the maximum displacement, velocity, and acceleration of each story level are considered to minimize simultaneously. For this purpose, a fast and elitist non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA-II) approach is used to find a set of Pareto-optimal solutions. The torsional effects due to irregularities of the building and/or unsymmetrical placements of the dampers are taken into account through the 3-D modeling of the building. Finally, the comparison of the results shows that the probabilistic robust STMD system is capable of providing a reduction of about 52%, 42.5%, and 37.24% on the maximum displacement, velocity, and acceleration of the building top story, respectively.
In the view of robust design optimization, RAE2822 airfoil was designed to achieve not only the maximum lift-to-drag ratio but also insensitivity of that. While the RAE2822 is flying at the cruise speed, Mach variation is considered as the operational uncertainty. In order to explore the design space, metamodels were introduced instead of consecutively computing the gradient. Also a metamodel was used to represent the sigma space. Using the metamodel, an optimum value was searched in the view of global optimization.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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