This study examines a regeneration process using hot air heated by solar radiation to recover absorption potential by evaporating moisture in liquid desiccant. More specifically, this study is aimed at finding the optimum operating condition of the regenerator by utilizing a well-established statistical tool, so-called design of experiment, and optimization techniques. It is demonstrated that an optimization model to find the optimum operating condition can be obtained using the functional relationship between regeneration rate and affecting factors which is approximated on the basis experimental results.
In many industrial processes, there are more than two responses (i.e., yield, percent impurity, etc.) of interest, and it is desirable to determine the optimal levels of the factors (i.e., temperature, pressure, etc.) that influence the responses. Suppose the response relationships are assumed to be approximated by second-order polynomial regression models. The problems considered in this paper is, first, to propose how to select polynomial terms to fit the multivariate regression surfaces for a given set of data, and, second, to propose how to analyze the data to obtain an optimal operating condition for the factors. The proposed techniques were applied for empirical process optimization in a tire company in Korea. This case is presented as an illustration.
본 논문에서는 SD-TDQAO (Sequential Dual - Two-point Diagonal Quadratic Approximate Optimization)라는 쌍대기법을 이용한 순차적 최적설계 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 비선형 목적함수와 제한조건이 포함되어 있는 공학적인 문제를 효과적으로 풀 수 있도록 하는데 목적이 있다. 기존의 볼록성과 분리성이 만족되지 않는 eTDQA2 방법을 이용하여 쌍대기법에 이용할 수 있도록 이차 근사함수의 헤시언 대각요소에 이를 적용하여 쉽게 볼록성과 분리성을 보장할 수 있도록 하였다. 또한 이를 수학적 예제와 위상 최적설계문제를 통해 기존의 쌍대기법 알고리즘인 MMA 와의 비교로 그 성능을 입증하였다.
A new sort of learning algorithm named whole learning algorithm is proposed to simulate the nonlinear and dynamic behavior of RC members for the estimation of structural integrity. A mathematical technique to solve the multi-objective optimization problem is applied for the learning of the feedforward neural network, which is formulated so as to minimize the Euclidean norm of the error vector defined as the difference between the outputs and the target values for all the learning data sets. The change of the outputs is approximated in the first-order with respect to the amount of weight modification of the network. The governing equation for weight modification to make the error vector null is constituted with the consideration of the approximated outputs for all the learning data sets. The solution is neatly determined by means of the Moore-Penrose generalized inverse after summarization of the governing equation into the linear simultaneous equations with a rectangular matrix of coefficients. The learning efficiency of the proposed algorithm from the viewpoint of computational cost is verified in three types of problems to learn the truth table for exclusive or, the stress-strain relationship described by the Ramberg-Osgood model and the nonlinear and dynamic behavior of RC members observed under an earthquake.
A multi-platform offshore wind farm is receiving the worldwide attention for the sake of maximizing the wind power capacity and the dynamic stability at sea. But, its wind power efficiency is inherently affected by the interference of wake disturbed by the rotating blades, so its layout should be appropriately designed to minimize such wake interference. In this context, the purpose of this paper is to introduce a layout optimization for multi-platform offshore wind farm consisted of 2.5MW spar-type floating wind turbines. The layout is characterized by the arrangement type of wind turbines, the spacing between wind turbines and the orientation of wind farm to the wind direction, but the current study is concerned with the spacing for a square-type wind farm oriented with the specific angle. The design variable and the objective function are defined by the platform length and the total material volume of the wind farm. The maximum torque loss and overlapping section area are taken as the constraints, and their meta-models expressed in terms of the design variable are approximated using the existing experimental data and the geometry interpretation of wake flow.
A method based on finite element discretization is developed for optimizing the polarization profile of PVDF film to create the modal transducer for specific modes. Using this concept, one can design the modal transducer in two-dimensional structure having arbitrary geometry and boundary conditions. As a practical means for implementing this polarization profile without repoling the PVDF film the polarization profile is approximated by optimizing electrode patterns, lamination angles, and poling directions of the multi-layered PVDF transducer. This corresponds to the approximation of a continuous function using discrete values. The electrode pattern of each PVDF layer is optimized by deciding the electrode of each finite element to be used or not. Genetic algorithm, suitable for discrete problems, is used as an optimization scheme. For the optimization of each layers lamination angle, the continuous lamination angle is encoded into discrete value using binary 5 bit string. For the experimental demonstration, a modal sensor for first and second modes of cantilevered composite plate is designed using two layers of PVDF films. The actuator is designed based on the criterion of minimizing the system energy in the control modes under a given initial condition. Experimental results show that the signals from residual modes are successfully reduced using the optimized multi-layered PVDF sensor. Using discrete LQG control law, the modal peaks of first and second modes are reduced in the amount of 12 dB and 4 dB, resepctively.
Absorption potential of desiccant solution significantly decreases after absorbing moisture from humid air, and a regeneration process requires a great amount of energy to recover absorption potential of desiccant solution. In an effort to develop an energy efficient regenerator, this study examines a regeneration process using hot air heated by solar radiation to recover absorption potential by evaporating moisture in liquid desiccant. More specifically, this study is aimed at finding the optimum operating condition of the regenerator by utilizing a well-established statistical tool, so-called response surface methodology(RSM), which may provide a functional relationship between independent and dependent variables. It is demonstrated that an optimization model to find the optimum operating condition can be obtained using the functional relationship between regeneration rate and affecting factors which is approximated on the basis experimental results.
기계부품의 설계는 초기 설계, 해석, 성능 평가의 반복 과정을 통하여 수행된다. 설계자는 각 과정에서 특성에 맞는 프로그램을 사용하고 있다. 본 연구에서는 순차 설계 영역을 이용한 형상최적화를 수행하였다. 순차 설계영역의 근사함수를 구하기 위하여 Pro/Engineer 와 ANSYS 실행의 자동화를 수행하였다. 전체 설계영역을 근사식으로 표현하기에는 어려움이 있다. 정확도가 높은 근사식을 만들기 위하여 순차설계영역을 설정하여 각 단계에서 수렴한 해로 이동량을 결정하고, 두 번 연속하여 순차설계 영역에 존재하면 수렴조건을 만족하는 것으로 하였다. 각 단계의 해는 순차이차 계획법인 PLBA(Pshenichny-Lim-Belegundu Arora)알고리즘을 이용하여 구하였다.
The aim of stereotactic radiosurgery(SRS) is to deliver a high dose to a target region and a low dose to critical organ through only one or a few irradiation. To satisfy this aim, optimized irradiating conditions must be searched in the planning. Thus, many mathematical methods such as gradient method, simulated annealing and genetic algorithm had been proposed to find out the conditions automatically. There were some limitations using these methods: the long calculation time, and the difficulty of unique solution due to the different shape of tumor. In this study, optimization protocol using ideal models and data base was proposed. Proposed optimization protocol constitutes two steps. First step was a preliminary work. Some possible ideal geometry shapes, such as sphere, cylinder, cone shape or the combination, were assumed to approximate the real tumor shapes. Optimum variables such as isocenter position or collimator size, were determined so that the high dose region could be shaped to fit ideal models with the arrangement of multiple isocenter. Data base were formed with those results. Second, any shaped real targets were approximated to these models using geometry comparison. Then, optimum variables for ideal geometry were chosen from the data base predetermined, and final parameters were obtained by adjusting these data. Although the results of applying the data base to patients were not superior to the result of optimization in each case, it can be acceptable as a starting point of plan.
본 논문에서는 지진하중이 작용하는 뼈대구조에 대해 자동미분(Automatic Differentiation)을 이용한 개선된 다단계 최적설계 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안된 알고리즘의 효율성을 위해 전체구조계와 구조요소계 최적설계를 각각 분리하는 분해기법을 적용한 다단계 최적설계기법과 제약조건소거기법을 본 알고리즘에서 조합하여 사용하였다. 또한 수치계산을 효율적으로 수행하기 위해 중간매개변수를 사용하여 휨모멘트나 진동수와 같은 근사구조응답을 이용한 효율적인 재해석기법을 제시하였다. 복잡한 음함수 형태인 동적구조응답에 대한 민감도분석을 정확하고 효율적으로 계산하기 위해 자동미분기법을 사용하였다. 수치예제를 근거로 다단계알고리즘의 효율성과 신뢰성을 기존의 단순다단계알고리즘과 비교하여 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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