This study explores the treatment of the max-value cost function over a parameter interval in parametric optimization. To avoid the computational burden of the transformation treatment using an artificial variable, a direct treatment of the original max-value cost function is proposed. It is theoretically shown that the transformation treatment results in demanding an additional equality constraint of dual variables as a part of the Kuhn-Tucker necessary conditions. Also, it is demonstrated that the usability and feasibility conditions on the search direction of the transformation treatment retard convergence rate. To investigate numerical performances of both treatments, typical optimization algorithms in ADS are employed to solve a min-max steady-state response optimization. All the algorithm tested reveal that the suggested direct treatment is more efficient and stable than the transformation treatment. Also, the better performing of the direct treatment over the transformation treatment is clearly shown by constrasting the convergence paths in the design space of the sample problem. Six min-max transient response optimization problems are also solved by using both treatments, and the comparisons of the results confirm that the performances of the direct treatment is better than those of the tranformation treatment.
A full treatment of damping material is not an effective method because the damping effect is not significantly increased compared to that obtained by an effective partial damping treatment. Thus, a variety of methodologies has been considered in order to achieve an optimal damping treatment. One of the widely applied approaches is topology optimization. However, the high computational expenses can be an issue in topology optimization. A new efficient convergence criterion, reducible design variable method (RDVM), is applied to reduce computational expense in topology optimization. The idea of RDVM topology optimization is to adaptively reduce the number of design variables based on the history. The iteration repeats until the number of design variables becomes zero. The aim of this research is to adopt RDVM topology optimization into obtaining an optimal damping treatment. In order to demonstrate the effectiveness and efficiency of RDVM topology optimization, optimal damping layouts and computational expenses are compared between conventional and RDVM topology optimization.
A direct treatment of the min-max type objective function of the dynamic response optimization problem is proposed. Previously, the min-max type objective function was transformed to an artificial design variable and an additional point-wise state variable constraint function was imposed, which increased the complexity of the optimization problem. Especially, the design sensitivity analysis for the augmented Lagrangian functional with the suggested treatment is established by using the adjoint variable method and a computer program to implement the proposed algorithm is developed. The optimization result of the proposed treatment are obtained for three typical problems and compared with those of the previous treatment. It is concluded that the suggested treatment in much more efficient in the computational effort than the previous treatment with giving the similar optimal solutions.
International journal of advanced smart convergence
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제11권4호
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pp.28-40
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2022
Although precise temperature control in the heat treatment process is a key factor in process reliability, there are many cases where there is no separate heat source control optimization system in the field. To solve this problem, the program monitors the temperature data according to the heat source change through sensor communication in a recursive method based on multiple variables that affect the process, and the target heat source value and the actual heat treatment heat source to match the internal air temperature and material temperature. A control optimization system was constructed. Through this study, the error rate between the target temperature and the atmosphere (material surface) temperature of around 10.7% with the existing heat source control method was improved to an improved result of around 0.1% using a process optimization algorithm and system.
목 적 : 모나코 치료계획 시스템은 몬테카를로 알고리즘을 기반으로 선량을 구현하는 대표적인 시스템이다. 모나코 치료계획 시스템에서 치료계획 완성 후, 같은 조건으로 최적화를 재 실시하여 처음과는 다른 치료계획이 만들어질 때 본 연구는 이러한 차이를 줄이는 방법을 제시하고자 한다. 대상 및 방법 : 모나코 치료계획 시스템은 세기변조방사선치료나 용적변조방사선치료를 위한 역 선량계산을 실시할 때, 두 단계를 거쳐 최적화를 실시한다. 본 연구는 우선 최적화 두 단계를 모두 실시하여 선량으로 완성된 치료계획을, 최적화 조건을 바꾸지 않고 일반적인 1단계부터 2단계까지 순차적 최적화를 실시하였다. 이때 2단계에선 펜슬 빔과 몬테카를로 알고리즘을 각각 적용하여 실험을 실시하였다. 두 가지 알고리즘의 치료계획 모두 처음 완성된 치료계획과 최적화를 재 실시한 치료계획을 비교하고 선량 측정기를 이용하여 치료선량을 평가하였다. 두 번째는 초기 완성된 치료계획에 대하여 최적화를 재 실시할 때 단계적으로 실시하여 치료계획을 완성하고 선량을 측정하였다. 결 과 : 초기 완성된 치료계획에서 동일한 조건으로 일반적인 최적화를 다시 실시한 결과는 동일하지 않았다. 치료계획시스템의 비교에서 보면 유사한 선량-용적 히스토그람은 유사한 경향을 나타내지만 최고선량, 선량 균질도 및 제한 선량 등은 최적화 조건을 만족 시키지 못하는 다른 값을 보였다. 또한 선량측정비교에서도 20%이상 다르게 나타냈다. 또한 선량 알고리즘이 달라져도 다른 측정 값이 나왔다. 반면, 단계적 최적화를 실시 할 경우에는, 초기 치료계획과 비교하였을 때 종양 및 정상 장기의 선량 분포가 5% 이하의 차이를 보였다. 결 론 : 치료계획의 최적화 과정은 수 많은 시행 착오를 수행하며 궁극적인 해를 찾아가는 과정이다. 이때 초기 치료계획의 완성만을 신뢰하며 최적화를 실시하면 또 다른 치료계획이 만들어 질 수 있다. 유사한 경향을 보이긴 하지만, 반드시 최적화 조건을 만족한다고 볼 수 없기 때문에, 최적화 과정을 재 실시할 경우에는 반드시 단계적인 최적화 과정을 통하여 선량분포를 확인하면서 순차적으로 최적화 조건을 적용해야 할 것이다.
하수처리 시스템에서의 생물학적 영양염류 기준이 강화됨에 따라, 표준활성슬러지공법으로 운전 중인 하수처리장의 고도처리 공법으로의 개보수 필요성이 증가하고 있다. 그러나 실제 하수처리 시스템에서의 다양한 유입조건 및 운전조건의 복잡한 반응 구성으로 인해 실험을 통하여 개보수된 고도처리공법의 최적조건을 찾는 것은 쉽지 않은 일이며, 이는 많은 시간과 비용을 소모하여 비효율적이다. 따라서 본 연구에서는 활성슬러지공정모델(ASMs)을 기반으로 한 하수처리장의 모델링 및 시뮬레이션 기법을 통하여 하수처리장의 고도처리공법으로의 upgrading 설계를 수행하며, 이를 통계적이며 체계적으로 접근하기 위해 반응표면분석법(Response surface method)을 통한 고도처리공법의 설계 최적화를 수행하였다. 또한 실규모 하수처리장에서의 운전 최적화를 위해서는 하수처리의 동력학적 매개변수에 대한 정확한 분석이 수행되어야 한다. 본 연구에서는 다변량 통계분석 기법인 부분최소승자법(PLS)을 통하여 하수처리 시스템의 동력학적 매개변수 간의 상관관계를 파악하며, 고도처리공법 하수처리장의 운전 결과에 가장 큰 영향을 미치는 매개변수를 도출하였다. 본 연구를 통해 하수처리장의 고도처리공법 upgrading 설계 및 운전 최적화를 위한 방법론을 제시하였으며, 이를 통하여 설계시간 및 경비 절감 등 고도처리공법으로의 고효율적인 개보수가 가능할 것으로 예상된다.
In order to explane the stereotactic procedure, the three steps of the procedure (target localization, dose planning, and radiation treatment) must be examined separately. The ultimate accuracy of the full procedure is dependent on each of these steps and on the consistancy of the approach The concern in this article was about dose planning, which is a important factor to the success of radiation treatment. The major factor in dose planning is a dosimetry system to evaluate the dose delivered to the target and normal tissues in the patient, while it generates an optimal dose distribution that will satisfy a set of clinical criteria for the patient. A three-dimensional treatment planning program is a prerequisite for treatment plan optimization. It must cover 3-D methods for representing the patient, the dose distributions, and beam settings. The major problems and possible modelings about 3-D factors and optimization technique were discussed to simplify and solve the problems associatied with 3-D optimization, with relative ease and efficiency. These modification can simplify the optimization problem while saving time, and can be used to develop reference dose planning system to prepare standard guideline for the selection of optimum beam parameters, such as the target position, collimator size, arc spacing, the variation in arc length and weight. The method yields good results which can then be simulated and tailored to the individual case. The procedure needed for dose planning in stereotactic radiosurgery is shown in figure 1.
Various aspects of structural optimization techniques under transient loads are extensively reviewed. The main themes of the paper are treatment of time dependent constraints, calculation of design sensitivity, and approximation. Each subject is reviewed with the corresponding papers that have been published since 1970s. The treatment of time dependent constraints in both the direct method and the transformation method is discussed. Two ways of calculating design sensitivity of a structure under transient loads are discussed - direct differentiation method and adjoint variable method. The approximation concept mainly focuses on re- sponse surface method in crashworthiness and local approximation with the intermediate variable Especially, as an approximated optimization technique, Equivalent Static Load method which takes advantage of the well-established static response optimization technique is introduced. And as an application area of dynamic response optimization technique, the structural optimization in flexible multibody dynamic systems is re- viewed in the viewpoint of the above three themes
Palm oil mill effluent (POME) was produced in huge amounts in Malaysia, and if it discharged into the environment, it causes a serious problem regarding its high content of nutrients and high levels of COD and BOD concentrations. This study was devoted on POME treatment and purification using an integrated process consisting of microalgae treatment followed by membrane filtration. The main objective was to find the optimum conditions as retention time and pH in the biological treatment of POME. Since after the optimum conditions there is a diverse effect of time and the process become costly. According to our knowledge, there is no existing study optimized the retention time and percentage removal of nutrients for microalgae treatment of POME wastewater. In order to achieve with optimization, a second order polynomial model regression coefficients and goodness of fit results in removal percentages of ammonia nitrogen ($NH_3-N$), orthophosphorous ($PO_4{^{-3}}$), COD, TSS, and turbidity were estimated. WinQSB technique was used to optimize the objective function of the developed model, and the optimum conditions were found. Also, ultrafiltration membrane is useful for purification of POME samples as verified by experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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