After the Tohoku earthquake and tsunami (Japan, 2011), regulatory efforts to mitigate external hazards have increased both the safety requirements and the total capital cost of nuclear power plants (NPPs). In these circumstances, identifying not only disaster robustness but also cost-effective capacity setting of NPPs has become one of the most important tasks for the nuclear power industry. A few studies have been performed to relocate the seismic capacity of NPPs, yet the effects of multiple hazards have not been accounted for in NPP capacity optimization. The major challenges in extending this problem to the multihazard dimension are (1) the high computational costs for both multihazard risk quantification and system-level optimization and (2) the lack of capital cost databases of NPPs. To resolve these issues, this paper proposes an effective method that identifies the optimal multihazard capacity of NPPs using a multi-objective genetic algorithm and the two-stage direct quantification of fault trees using Monte Carlo simulation method, called the two-stage DQFM. Also, a capacity-based indirect capital cost measure is proposed. Such a proposed method enables NPP to achieve safety and cost-effectiveness against multi-hazard simultaneously within the computationally efficient platform. The proposed multihazard capacity optimization framework is demonstrated and tested with an earthquake-tsunami example.
Response surface methodology (RSM) was used for the optimization of antioxidant capacity in gardenia extracts. The antioxidant capacities of gardenia fruit extracts were investigated by ferric reducing ability (FRA) and 2,2-diphenyl-1-picrylhydrazyl (DPPH) free radical scavenging activity (RSA) assays. The optimum extraction parameters for the strongest antioxidant capacity were the ethanol concentration (EtOH) of 48.9%, extraction temperature of $72.9^{\circ}C$, and extraction time of 29.9 min. Analysis of variance (ANOVA) showed that the quadratics of EtOH and extraction temperature had highly significant effect on the antioxidant capacity (p<0.001). The antioxidant capacity was correlated with contents of bioactive components [crocin, geniposide, and total phenolic (TP) compounds] in gardenia extracts and mainly attributed to the content of the TP compounds.
These days, a penetration of distributed generation(DG) has increased in power system. Due to increased penetration of DG, a whole system is forced to install the maximum hosting capacity of DG. Therefore analysis between the maximum hosting capacity of DG at the target bus and the whole system is important. If we know the maximum hosting capacity, it will be able to satisfy the demand of system planner and customer. In this paper, we use a genetic algorithm to calculate the hosting capacity with optimization program using Design Analysis Kit for Optimization and Terascale Applications(DAKOTA). To consider a real system, we establish constraints and use IEEE 34 node test system. In addition, through the correlation coefficient between the target bus and the other buses, when capacity of DG at the target bus increases, we analyze which capacity of DG at the other buses will be decreased.
This paper is concerned with the optimization of the drive for linear-guide press which is one of mechanical presses. The design of linear-guide drive for a mechanical press is introduced and the drive for the linear-guide press is optimized for the improvement of load and velocity characteristics. As a result of optimization, the load capacity during stroke increases and the slide velocity decreases in working region, respectively. The new design could be suited to many applications in precision forming such as extrusion and the sheet metal-forming processes.
Seismic performance analysis of steel-brace reinforced concrete (RC) frame using topology optimization in highly seismic region was discussed in this research. Topology optimization based on truss-like material model was used, which was to minimum volume in full-stress method. Optimized bracing systems of low-rise, mid-rise and high-rise RC frames were established, and optimized bracing systems of substructure were also gained under different constraint conditions. Thereafter, different structure models based on optimized bracing systems were proposed and applied. Last, structural strength, structural stiffness, structural ductility, collapse resistant capacity, collapse probability and demolition probability were studied. Moreover, the brace buckling was discussed. The results show that bracing system of RC frame could be derived using topology optimization, and bracing system based on truss-like model could help to resolve numerical instabilities. Bracing system of topology optimization was more effective to enhance structural stiffness and strength, especially in mid-rise and high-rise frames. Moreover, bracing system of topology optimization contributes to increase collapse resistant capacity, as well as reduces collapse probability and accumulated demolition probability. However, brace buckling might weaken beneficial effects.
Due to extreme urbanization, ground transportation in the city center is saturated, and problems such as the lack of expansion infrastructure and traffic congestion increase social costs. To solve this problem, a 3D mobility platform, Urban Air Mobility (UAM), has emerged as a new alternative. A vertiport is a physical space that conducts a similar role to an airport terminal. Vertiport consists of take-off and landing facilities (TLOF, Touchdown and Lift-Off area), space for boarding and disembarking from UAM aircraft (gates), taxiways, and passenger terminals. The type of vertiport (structure, number of facilities) and concept of operations are key variables that determine the number of UAM aircraft that can be accommodated per hour. In this study, a capacity calculation method was presented using an optimization technique (Deterministic Integer Linear Programming). The absolute capacity of the vertiport was calculated using an optimization technique, and a sensitivity analysis was also performed.
By presetting various reinforcement diameters in topology optimization with the discrete model finite element analysis, an algorithm of bidirectional evolutionary structural optimization of multi-level reinforcement diameter is presented to obtain the optimal reinforcement topologies which describe the degree of stress of different parts. The results of a comparative study on different reinforcement feasible domain demonstrate that the more angle types of reinforcement are arranged in the initial domain, the higher utilization rate of reinforcement of the optimal topology becomes. According to the nonlinear finite element analysis of some deep beam examples, the ones designed with the optimization results have a certain advantage in ultimate bearing capacity, although their failure modes are greatly affected by the reinforcement feasible domain. Furthermore, the bearing capacity can be improved when constructional reinforcements are added in the subsequent design. However the adding would change the relative magnitude of the bearing capacity between the normal and inclined section, or the relative magnitude between the flexural and shear capacity within the inclined section, which affects the failure modes of components. Meanwhile, the adding would reduce the deformation capacity of the components as well. It is suggested that the inclined reinforcement and the constructional reinforcement should be added properly to ensure a desired ductile failure mode for components.
fishing boat is a specialized vessel which is intended to perform certain well defined tasks. Its size, deck-layout, carrying capacity and equipment are all related to its function in carrying out its planned operations. Therefore the process of fishing boat design is inherently combined with optimization of the design variables called the economic optimization criteria. Optimization then is a process in which minimum value of weight or cost is established through evaluation of consecutive designs in which one or more design parameters are varied. This paper is to study the basic-design of Stow-net fishing vessel in the Mok-Po region. The main task is developed the preliminary design model of engineering economic system in order to use optimization techniques from operation research the design problem needs to be expressed in terms of objective function and numerous constrains like : speed, fish hold capacity, fishing range, displacement and weight, ratio of main dimensions, etc. The objective function represents the criterion which is NPV such as the ratio of revene/cost. When using computers of limited capacity like P/C, the developed basic-design model of the economic optimization procedure must be simplified to V, Cb, L/B, Dv, Db and less than 15 constraint equations. The main conclusions of this study have attempted to show that economic considerations are essential in Stow-net fishing vessel basic design and operations, and that techno-economic evaluation is an important tool for the design of Stow-net fishing vessel in 69ton and 79ton.
The paper proposes two hybrid metaheuristic optimization and artificial neural network (ANN) methods for the close prediction of the ultimate axial compressive capacity of concentrically loaded concrete filled double skin steel tube (CFDST) columns. Two metaheuristic optimization, namely genetic algorithm (GA) and particle swarm optimization (PSO), approaches enable the dynamic training architecture underlying an ANN model by optimizing the number and sizes of hidden layers as well as the weights and biases of the neurons, simultaneously. The former is termed as GA-ANN, and the latter as PSO-ANN. These techniques utilize the gradient-based optimization with Bayesian regularization that enhances the optimization process. The proposed GA-ANN and PSO-ANN methods construct the predictive ANNs from 125 available experimental datasets and present the superior performance over standard ANNs. Both the hybrid GA-ANN and PSO-ANN methods are encoded within a user-friendly graphical interface that can reliably map out the accurate ultimate axial compressive capacity of CFDST columns with various geometry and material parameters.
International Journal of Reliability and Applications
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제9권1호
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pp.1-5
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2008
A heuristic algorithm for reliability optimization of a distributed network system is developed so that the reliability of a large system can be determined efficiently. This heuristic bases on the determination of maximal reliability set of maximum node capacity, maximal link reliability and maximal node degree.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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