A planetary gear trains has characteristics in compactness, power transformation ability and constant meshing. Usability is increased in applications of auto transmission and industrial gearbox. Study on optimum design of planetary gear train has been progressed on minimization of weight, miniaturization of planetary gear train and improvement of high strength. There are demands of study for the planetary gear train required long lift estimation In this wort being considered life, strength, intereference, contact ratio and aspect ratio, the optimum design algorithm is proposed to reduce the volume of planetary gear train with transferring the same amount of power. In the design of algorithm for planetary gear train, the determination of teeth number is separated to achieve simplicity and the simulated annealing method as a global optimal technique is used for optimal design method.
A planetary gear trains has characteristics in compactness, power transformation ability and constant meshing. Usability is increased in applications of auto transmission and industrial gearbox. Study on optimum design of planetary gear train has been progressed on miniaturization of weight, miniaturization of planetary gear train and improvement of high strength. There are demands of study f3r the planetary gear train required long life estimation. In this work being considered life, strength, interference, contact ratio and aspect ratio, the optimum design algorithm is proposed to reduce the volume of planetary gear train with transferring the same amount of power. In the design of algerian for planetary gear train, the determination of teeth number is separated to achieve simplicity and the simulated annealing method as a global optimal technique is used far optimal design method.
This paper presents a combined algorithm of simulated annealing and determinstic method which overcomes the defects of two methods and guarantees the fast convergence to the global optimum. This optimization method is applied to optimal design of Interior Permanent Magnet Synchronous Motor. And the result of the proposed algorithm is compared with that of simulated annealing alone.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제4권3호
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pp.259-265
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2004
In this study, a hybrid genetic algorithm merged with simulated annealing is presented to solve nonlinear channel blind equalization problems. The equalization of nonlinear channels is more complicated one, but it is of more practical use in real world environments. The proposed hybrid genetic algorithm with simulated annealing is used to estimate the output states of nonlinear channel, based on the Bayesian likelihood fitness function, instead of the channel parameters. By using the desired channel states derived from these estimated output states of the nonlinear channel, the Bayesian equalizer is implemented to reconstruct transmitted symbols. In the simulations, binary signals are generated at random with Gaussian noise. The performance of the proposed method is compared with those of a conventional genetic algorithm(GA) and a simplex GA. In particular, we observe a relatively high accuracy and fast convergence of the method.
Kripka, Moacir;Chamberlain Pravia, Zacarias Martin
Structural Engineering and Mechanics
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제48권3호
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pp.383-394
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2013
Cold-formed profiles have been largely used in the building industry because they can be easily produced and because they allow for a wide range of sections and thus can be utilized to meet different project requirements. Attainment of maximum performance by structural elements with low use of material is a challenge for engineering projects. This paper presents a numerical study aimed at minimizing the weight of lipped and unlipped cold-formed channel columns, following the AISI 2007 specification. Flexural, torsional and torsional-flexural buckling of columns was considered as constraints. The simulated annealing method was used for optimization. Several numerical simulations are presented and discussed to validate the proposal, in addition to an experimental example that qualifies its implementation. The ratios between lips, web width, and flange width are analyzed. Finally, it may be concluded that the optimization process yields excellent results in terms of cross-sectional area reduction.
Pattern layout design is very important to the automation of apparel industry. Until now, the genetic algorithm and Tabu search method have been applied to layout design automation. With the genetic algorithm and Tabu search method, the obtained values are not always consistent depending on the initial conditions, number of iterations, and scheduling. In addition, the selection of various parameters for these methods is not easy. This paper presents a hybrid search method that uses a neural network and simulated annealing to solve these problems. The layout of pattern elements was optimized to verify the potential application of the suggested method to apparel pattern layout design.
In this paper, we propose a real-time classifier to distinguish humans from livestock by using the spatial integral. The image-difference method and the Expectation Maximization are used to reduce noises in input image. A histogram analysis based on Simulated Annealing and the fuzzy-Bayesian algorithm are used to classify human and livestock. Finally, the experiment results show the validity of the proposed method.
This paper presents a new approach to evaluate the maximum number of simultaneous switching gates of a given combinational circuit. The new approach is based on an iterative method proposed by Sinogi et al. and applies a simulated annealing strategy to search jot a new solution. The experimental evaluation using ISCAS’85 benchmark circuits shows that the proposed approach has attained an excellent improvement compared with other rotated methods including the iterative method.
Stochastic optimization methods have been extensively studied for structural optimization in recent decades. In this study, a novel algorithm named the CA-SA method, is proposed for topology optimization of steel double-layer grid structures. The CA-SA method is a hybridized algorithm combining the Simulated Annealing (SA) algorithm and the Cellular Automata (CA) method. In the CA-SA method, during the initial iterations of the SA algorithm, some of the preliminary designs obtained by SA are placed in the cells of the CA. In each successive iteration, a cell is randomly chosen from the CA. Then, the "local leader" (LL) is determined by selecting the best design from the chosen cell and its neighboring ones. This LL then serves as the leader for modifying the SA algorithm. To evaluate the performance of the proposed CA-SA algorithm, two square-on-square steel double-layer grid structures are considered, with discrete cross-sectional areas. These numerical examples demonstrate the superiority of the CA-SA method over SA, and other meta-heuristic algorithms reported in the literature in the topology optimization of large-scale skeletal structures.
This paper proposes a hybrid heuristic and criteria-based method of optimum design which combines the advantages of both the iterated simulated annealing (SA) algorithm and the rigorously derived optimality criteria (OC) for structural optimum design of reinforced concrete (RC) buildings under multi-load cases based on the current Chinese design codes. The entire optimum design procedure is divided into two parts: strength optimum design and stiffness optimum design. A modified SA with the strategy of adaptive feasible region is proposed to perform the discrete optimization of RC frame structures under the strength constraints. The optimum stiffness design is conducted using OC method with the optimum results of strength optimum design as the lower bounds of member size. The proposed method is integrated into the commercial software packages for building structural design, SATWE, and for finite element analysis, ANSYS, for practical applications. Finally, two practical frame-shear-wall structures (15-story and 30-story) are optimized to illustrate the effectiveness and practicality of the proposed optimum design method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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