Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2004.05a
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pp.321-321
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2004
본 연구에서는 웨이퍼 단면 연삭기 구조물의 경량화 고강성화 최적설계를 위하여 가변벌점함수 유전 알고리즘을 이용한 다단계 최적설계 방법을 적용하였다. 구조강성 최대화와 중량 최소화라는 상반된 성질의 목적함수를 최적화하기 위하여 강성의 역수 개념인 컴플라이언스(compliance)를 도입하여 목적함수론 최소화시키는 문제로 만들었으며, 가증방법(weighted method)을 이용하여 다목적 함수를 단일 목적함수로 변환시켰다. 부재 단면형상 최적화 단계와 정적설계 최적화 단계, 및 동적 설계 최적화 단계를 순차적으로 수행하는 다단계 최적설계를 방법을 연삭기 구조물의 최적설계에 적용하였다.(중략)
An improved formulation for multi-objective optimization was proposed. This formulation was applied to steel seismic loads. The multi-objective optimization problem was formulated with minimum structural weight, maximum strstability. The global criterion method was employed to find a rational solution closest to the ideal solution for the optimization problem using standard steel profile, To efficiently solve the optimization problem, the decomposition meth both system-level and element-level was used. In addition, various techniques including efficient reanalysis technique intermediate variables and sensitivity analysis using an automatic differentiation(AD) were incorporated. Moreover the reamong section properties fitted to the section profile used in order to link the system level and the element level. From numerical investigation, it could be stated that the proposed method will lead to the more rational design compared with one.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.31
no.5
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pp.243-250
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2018
In this paper, design technique using genetic algorithms(GA) for design optimization of composite leaf springs is presented here. After the initial design has been validated by the car plate spring as a finite element model, the genetic algorithm suggests the process of optimizing the number of layers of composite materials and their angles. Through optimization process, the weight reduction process of leaf springs and the number of repetitions are compared to the existing algorithm results. The safety margin is calculated by organizing a finite element model to verify the integrity of the structure by applying an additive sequence optimized through the genetic algorithm to the structure. When GA is applied, layer thickness and layer angle of complex leaf springs have been obtained, which contributes to the achievement of minimum weight with appropriate strength and stiffness. A reduction of 65.6% original weight is reached when a leaf steel spring is replaced with a leaf composite spring under identical requirement of design parameters and optimization.
Bulletin of the Society of Naval Architects of Korea
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v.31
no.1
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pp.34-38
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1994
본 연구에서는 Genetic Algorithm을 사용하여 상기의 문제를 해결하고자 한다. 특히 다목적 함수 최적화에는 한 번의 최적화 계산으로 Pareto최적해 집합이 동시에 구해지는 새로운 방법인 MOGA(Multicriteria Optimization by Genetic Algorithm)을 개발하였다. 먼저 Genetic Alorithm의 기본 특성에 대해 살펴보고, 다양한 종류의 문제를 통해 Genetic Algorithm의 유용 성을 검토하였다.
Kim, Jeong-Hwa;Jun, Sang-Ook;Hur, Doe-Young;Lee, Dong-Ho
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.39
no.1
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pp.50-55
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2011
In this study, simultaneous aero-structural design was performed for HALE aircraft wing. The span and the shape of main spar were considered as design variables. To maximize aerodynamic performance and to minimize weight, multi-objective optimization was used. Nonlinear static aeroelastic analysis was performed to compute large deflection of wing. Design of experiment and response surface method were used to reduce computation cost in the design process. Also, aerodynamic performances of deformed wing and rigid wing were compared.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.41
no.7
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pp.509-515
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2013
In this study, the real-coded adaptive range multi-objective genetic algorithm code, which represents the global multi-objective optimization algorithm, was developed for an airfoil shape design. In order to achieve the better aerodynamic characteristics than reference airfoil at landing and cruise conditions, maximum lift coefficient and lift-to-drag ratio were chosen as object functions. Futhermore, the PARSEC method reflecting geometrical properties of airfoil was adopted to generate airfoil shapes. Finally, two airfoils, which show better aerodynamic characteristics than a reference airfoil, were chosen. As a result, maximum lift coefficient and lift-to-drag ratio were increased of 4.89% and 5.38% for first candidate airfoil and 7.13% and 4.33% for second candidate airfoil.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.32
no.11A
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pp.1079-1085
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2007
This Paper Proposes a new optimization algorithm named by GBNSGA-II(Goal-pareto Based Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-II) which uses Goal Programming to find non-dominated solutions in NSGA-II. Although the conventional NSGA is very popular to solve multiobjective optimization problem, its high computational complexity, lack of elitism and difficulty of selecting sharing parameter have been considered as problems to be overcome. To overcome these problems, NSGA-II has been introduced as the alternative for multiobjective optimization algorithm preventing aforementioned defects arising in the conventional NSGA. Together with advantageous features of NSGA-II, this paper proposes rather effective optimization algorithm formulated by purposely combining NSGA-II algorithm with GP (Goal Programming) subject to satisfying multiple objectives as possible as it can. By conducting computer simulations, the superiority of the proposed GBNSGA-II algorithm will be verified in the aspects of the effectiveness on optimization process in presence of a priori constrained goals and its fast converging capability.
Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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2002.11a
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pp.3-7
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2002
컴퓨터 네트워킹 기술의 발달에 힘입어 분산처리를 이용한 기법이 복잡한 구조물의 최적설계에 널리 사용되고 있다. 최적설계시 구조물이 복잡하고 설계 변수가 많아질수록 설계 변수간의 교호작용이 복잡해지고 국부최적해가 많아지는 특성이 있다. 최근의 최적 설계는 이러한 문제점을 해결하고자 다양한 전역 최적화 기법을 도입하여 적용하고 있다. 본 연구에서는 진화이론을 바탕으로 한 유전자 알고리즘과 실험계획법을 바탕으로 한 반응표면법에 분산처리 기법을 도입하여 인공위성 추진 모듈의 최적화에 적용시켰다. 그 결과 유전자 알고리즘이 조금 더 좋은 최적값을 보였으며 해석시간은 반응표면법을 적용 시켰을 경우가 훨씬 짧았다. 병렬처리 기법을 이용한 위성구조체의 최적설계에 있어 유전자 알고리즘은 해의 전역성에서 반응표면법은 시간의 효율성에서 각각 장점을 보였다.
In this article, we propose a different modeling approach, which aims at the simulation optimization so as to meet the design specification. Generally, Multi objective optimization problem is formulated by dependent factors as objective functions and independent factors as constraints. However, this paper presents the critical(dependent) factors as objective function and design(independent) factors as constraints for the selection of design factors directly. The objective function is normalized far the generalization of design factors while the constraints are composed of the simulation-based regression metamodels fer the critical factors and design factor's domain. Then the effective and fast solution procedure based on the pareto optimal solution set is proposed. This paper provides a comprehensive framework for the system design using the simulation and metamodels. Therefore, the method developed for this research can be adopted for other enhancements in different but comparable situations.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.37
no.8
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pp.893-904
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2013
In this paper, a Kriging metamodel-based multi-objective optimization strategy in conjunction with an NSGA-II(non-dominated sorted genetic algorithm-II) has been employed to optimize the valve-plate shape of the axial piston pump utilizing 3D CFD simulations. The optimization process for minimum pressure ripple and maximum pump efficiency is composed of two steps; (1) CFD simulation of the piston pump operation with various combination of six parameters selected based on the optimization principle, and (2) applying a multi-objective optimization approach based on the NSGA-II using the CFD data set to evaluate the Pareto front. Our exploration shows that we can choose an optimal trade-off solution combination to reach a target efficiency of the axial piston pump with minimum pressure ripple.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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