A micro-pressure wave is generated by the high-speed train which enters a tunnel, and it causes explosive noise and vibration at the exit. It is known that train speed, train-tunnel area ratio, nose slenderness and nose shape mainly influence on generating micro-pressure wave. So it is required to minimize it by searching optimal values of such train shape factors and tunnel condition. In this study, response surface model, one of approximation models, is used to perform optimization effectively and analyze sensitivity of design variables. Owen's randomized orthogonal array and D-optimal Design are used to construct response surface model. In order to increase accuracy of model, stepwise regression is selected. Finally SQP(Sequential Quadratic Programming) optimization algorithm is used to minimize the maximum micro-pressure wave by using built approximation model.
Medical bed head consoles (BHC) are generally used to increase the efficiency of medical equipment and speed the medical treatment response time. The BHC design has been consistently improved including a movable shelf unit that is embedded to mount stably medical instruments on the lower part of the main console. The cost of a BHC can be reduced through design optimization to limit the overall weight. However, as the size of a head console might decrease due to design optimization, the BHC deflection could be increased. In this study, multi-objective optimal design was adopted to consider this BHC design problem. In order to reduce the cost of optimization planning, an approximate model was applied for the design optimization. In the context of approximate optimization, we used the response surface method and non-dominant sorting genetic algorithm developed from various fields. Multi-objective optimal solutions were also compared with a single objective optimal design.
Kriging has been effectively used to approximate for optimization. This study has been devised to improve efficiency and accuracy of approximate optimal design using Kriging. The design of experiments (DOE), the classical design and space-filling design, are used to provide maximum information using minimum number of design of experiments. The proposed methodology is applied to the designs of 3-bar truss and Sandgren's pressure vessel.
This paper presents an ASF (Aluminum Space Frame) BIW (Body in White) optimal design, which minimizes weight and satisfies multidisciplinary constraints such as static stiffness, vibration characteristics, low-/high-speed crash, and occupant safety. As only one cycle CPU time for all the analyses is 12 hours, the ASF design having 11-design variable is a large scaled problem. In this study, ISCD-II and conservative least square fitting method were used for efficient RSM modeling. Likewise, the ALM method was used to solve the approximate optimization problem. The approximate optimum was sequentially added to remodel the RSM. The proposed optimization method uses only 20 analyses to solve the 11-design variable problem. Moreover, the optimal design can achieve $15.6\%$ weight reduction while satisfying all the multidisciplinary design constraints.
자동차 연료탱크는 크게 본체와 본체에 조립되는 부품들로 구성되어 있다. 본체에는 차량 주행시에 연료탱크에서 발생되는 증발가스를 배출하고, 연료가 외부로 유출되는 것을 방지하기 위한 여러 밸브들이 조립되어 있다. 하지만 이러한 밸브들은 연료 넘침에 주된 원인으로 알려져 있음에도 불구하고 현재 증발가스의 배출과 기구적인 위치만 고려하여 설계되고 있다. 따라서 본 연구에서는 밸브들의 기존기능을 유지하면서 연료 넘침을 최소화 시키기 위해 근사최적설계를 적용하였고, 다구치 방법을 통해 실제 실험에서 근사최적설계의 유용성을 보였다. 결과적으로 최적화된 밸브 위치를 통해 개발기간과 비용을 절감하였고, 연료 넘침 최소화를 통해 자동차의 신뢰성을 향상시켰다.
We develop a new method of simultaneous optimization of trajectory and shape of redundant flexible manipulators for collision-free utilizing the B-spline function and a mathematical programming method We adopt an approximate flexible manipulator model which consists of rigid bar elements and spring elements. We use B-spline function for determining the approximate trajectory and the expressions of the outline of obstacles. The used total performance index consists of 2 performance indices. The first is the driving energy, and the second is the trajectory deviation which is caused by the approximate modeling for the flexible manipulator. We design optimal collision-free trajectory of flexible manipulators by searching optimum positions of the control points for B-spline approximation which minimize the performance index subject to constraint condition for collision-free. Some examinations through numerical examples show the effectiveness of the method
In order to minimize weight of vehicle seat, an optimum design of aluminum seat is presented while satisfying stress and fatigue life constraints. In this study, the analysis model is validated by comparing it's stress with that of test. Then, two-level orthogonal array is used to estimate the design sensitivity for 7 design variables. Finally, the sequential approximate optimization (SAO) is performed using the constructed RSM models. The approximate RSM models are sequentially updated using the analysis results corresponding to the approximate optimum obtained during the SAO. After 14 analyses, the SAO gives an optimal design that can reduce 16.7$\%$ of weight while increasing 369$\%$ of fatigue life and satisfying stress constraint.
본 논문에서는 주어진 손실함수에 대한 근사최적베이즈축차실험방법을 유도한다. 근사최적베이즈축차실험방법을 Pocock 실험방법, O'Brien and Fleming 실험방법과 ASN(average sample size) 함수와 베이즈 위험면에서 비교하기 위하여 몬테칼로(Monte-Carlo) 방법을 사용한다. 그룹축차실험방법에서 그룹 때문에 빚어지는 정보의 손실비율과 베이즈효율의 개념을 소개하고 여러 가지 다른 그룹 크기에 따른 정보의 손실을 측정한다.
In many fields, the importance of reducing weight is increasing. A product should be designed such that it is profitable, by lowering costs and exhibiting better performance than other similar products. In this study, the mass and deflection of steel structures have to be reduced as objective functions under constraint conditions. To reduce computational analysis time, central composite design(CCD) and D-Optimal are used in design of experiments(DOE). The accuracy of approximate models is evaluated using the $R^2$ value. In this study, the objective functions are multiple, so the non-dominant sorting genetic algorithm(NSGA-II), which is highly efficient, is used for such a problem. In order to verify the validity of Pareto solutions, CAE results and Pareto solutions are compared.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제6권1호
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pp.207-220
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1999
In this paper, some of the issue about a group sequential method are considered in the Bayesian context. The continuous time optimal stopping boundary can be used to approximate the optimal stopping boundary for group sequential designs. The exact stopping boundary for group sequential design is obtained by using the backward induction method and is compared with the continuous optimal stopping boundary and the corrected continuous stopping boundary.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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