Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.21
no.1
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pp.21-34
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2008
An improved optimum design method for reinforced concrete frames using integrated genetic algorithm(GA) with direct search method is presented. First, various sets of initially assumed sections are generated using GA, and then, for each resultant design member force condition optimum solutions are selected by regression analysis and direct search within pre-determined design section database. In advance, global optimum solutions are selected from accumulated results through several generations. Proposed algorithm makes up for the weak point in standard genetic algorithm(GA), that is, low efficiency in convergence causing the deterioration of quality of final solutions and shows fast convergence together with improved results. Moreover, for the purpose of elevating economic efficiency, optimum design based on the nonlinear structural analysis is performed and therefore makes all members resist against given loading condition with the nearest resisting capacity. The investigation for the effectiveness of the introduced design procedure is conducted through correlation study for example structures.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.20
no.4
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pp.27-34
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2016
A new algorithm for determining optimal accelerometer locations is proposed by using a frequency-domain Hankel matrix which is much simpler to construct than a time-domain Hankel matrix. The algorithm was examined through simulation studies by comparing the outcomes with those from other available methods. To compare and analyze the results from different methods, a dynamic analysis was carried out under seismic excitation and acceleration data were obtained at the selected optimal sensor locations. Vibrational amplitudes at the selected sensor locations were determined and those of all the other degrees of freedom were determined by using a spline function. MAC index of each method was calculated and compared to look at which method could determine more effective locations of accelerometers. The proposed frequency-domain Hankel matrix could determine reasonable selection of accelerometer locations compared with the others.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.12
no.3
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pp.427-435
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1999
In the field of shape optimum design, much efforts are needed in regridding method and shape design sensitivity analysis. In this paper, Bezier curve is used to make the boundary of a structure and the improved direct differentiation method is used to calculate the shape design sensitivity. To regrid the finite element model, modified displacement field is presented in this paper. The modified displacement field makes more fine grid at large curvature. The purpose of this paper is to obtain the optimum shape of a cantilever with weight and a 3-dimensional journal bearing cap.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2005.11a
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pp.191-194
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2005
본 논문은 최적 탐색 알고리즘인 유전자 알고리즘을 이용하여 다항식 뉴럴네트워크(Polynomial Neural Networks : PNN)의 최적 설계가 그 목적이다. 기존의 다항식 뉴럴네트워크는 확장된 GMDH(Group Method of Data Handling) 방법에 기반을 두며, 네트워크의 성장과정을 통하여 각 층의 다항식뉴런(혹은 노드)에서 고정된 (설계자에 의해 미리 선택된) 노드 입력들의 수뿐만 아니라 다항식 차수(1차, 2차, 그리고 수정된 2차식)를 이용하였다. 더구나, 그 방법은 학습을 통해 생성된 PNN이 최적 네트워크 구조를 가진다는 것을 보증하지 못한다. 그러나, 제안된 GA-based PW 모델은 다음의 파라미터들- 즉 입력변수의 수, 입력변수, 및 다항식 차수-을 유전자 알고리즘을 이용하여 선택 동조함으로써 그 구조를 구조적으로 더 최적화된 네트워크가 되도록 하고, 기존의 PNN보다 훨씬 더 유연하고, 선호된 뉴럴 네트워크가 되도록 한다. 하중계수를 가진 합성성능지수가 그 모델의 근사화 및 일반화(예측) 능력 사이의 상호 균형을 얻기 위해 제안된다. GA-based PNN의 성능을 평가하기 위해 그 모델은 가스 터빈발전소의 NOx 배출 공정 데이터로 실험된다. 비교해석은 제안된 GA-based PNN이 앞서 나타난 다른 지능모델보다 더 우수한 예측능력뿐만 아니라 높은 정확성을 가진 모델임을 보인다.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.4
no.4
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pp.127-135
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1984
This paper considers the problem of optimum shaping of steel arches subjected to general loading. The weight of arches is considered as the objective function and the appropriate combinations of section forces, material volume, arc length, and closed section area of arches are considered as the stress constraints. The shape optimization problems are formulated in terms of the design variables of sectional areas of each element. First the cost sensitivity of the design is investigated. Then the investigation comprises the search for the optimum arch form as well as the optimum area distribution along the arch. Two spaces of shape optimization algorithm will be treated, the first space corresponding to the section optimization by the Modified Newton Raphson Method, and the second space to the coordinate optimization by the Powell Method. The optimization algorithm is evaluated and the optimum span-rise ratios for the given arches are evaluated.
Seo, Jae-Yong;Cho, Hyun-Chan;Kim, Yong-Taek;Jeon, Hong-Tae
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.38
no.5
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pp.7-13
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2001
Modular wavelet neural network combining wavelet theory and modular concept based on single layer neural network have been proposed as an alternative to conventional wavelet neural network and kind of modular network. In this paper, an effective method to construct an optimal modular wavelet network is proposed using genetic algorithm. Genetic Algorithm is used to determine dilations and translations of wavelet basis functions of wavelet neural network in each module. We apply the proposed algorithm to approximation problem and evaluate the effectiveness of the proposed system and algorithm.
In this study, establishment of standard design procedure and optimum dimension of the embedded steel-plate cellular bulkheads for seawall structures in deep water sites has been presented. A computer program was developed to asses feasible dimensions of steel-plate cell, and general equations to determine optimum cell diameter and embedment depth are derived for sand. A model experiment to verify the necessary driving force of vibratory hammer system was also performed and driving force data pertinent to optimum cell dimension are presented.
Journal of Korean Association for Spatial Structures
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v.5
no.3
s.17
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pp.123-130
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2005
This study presents an effective stiffness-based optimal technique to control quantitatively lateral drift and evaluate the structural behavior characteristics and efficiency for tall outrigger system subject to lateral loads. To this end, displacement sensitivity depending on behavior characteristics of outrigger system is established and approximation concept that preserves the generality of the mathematical programming and can efficiently solve large scale problems is introduced. Specifically, under the 'constant-shape' assumption, resizing technique of member is developed. Four types of 50 story frameworks are presented to illustrate the features of the quantitative lateral drift control technique proposed in this study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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