This paper deals with optimal stacking sequence design of laminate composite structures. The stacking sequence optimisation of laminate composites is formulated as a combinatorial problem and is solved using Simulated Annealing (SA), an algorithm devised based on inspiration of physical process of annealing of solids. The combinatorial constraints are handled using a correction strategy. The SA algorithm is strengthened by embedding Tabu search in order to prevent recycling of recently visited solutions and the resulting algorithm is referred to as tabu embedded simulated Annealing (TSA) algorithm. Computational performance of the proposed TSA algorithm is enhanced through cache-fetch implementation. Numerical experiments have been conducted by considering rectangular composite panels and composite cylindrical shell with different ply numbers and orientations. Numerical studies indicate that the TSA algorithm is quite effective in providing practical designs for lay-up sequence optimisation of laminate composites. The effect of various neighbourhood search algorithms on the convergence characteristics of TSA algorithm is investigated. The sensitiveness of the proposed optimisation algorithm for various parameter settings in simulated annealing is explored through parametric studies. Later, the TSA algorithm is employed for multi-criteria optimisation of hybrid composite cylinders for simultaneously optimising cost as well as weight with constraint on buckling load. The two objectives are initially considered individually and later collectively to solve as a multi-criteria optimisation problem. Finally, the computational efficiency of the TSA based stacking sequence optimisation algorithm has been compared with the genetic algorithm and found to be superior in performance.
Arhin, Samuel Gyebi;Banadda, Noble;Komakech, Allan John;Kabenge, Isa;Wanyama, Joshua
Environmental Engineering Research
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v.21
no.2
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pp.109-120
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2016
Conventional treatment techniques cannot meet the stringent modern water quality regulations emanating from the need to provide high quality drinking water. Therefore, a number of studies have suggested low pressure membrane filtration as a worthwhile alternative. However, a major constraint to the extensive use of this technology in low and middle income countries is the high operating and maintenance costs caused by the inherent predisposition to membrane fouling. Notwithstanding, pretreatment of feed water using techniques such as coagulation, adsorption, oxidation and bio-filtration is believed to control fouling. In this review paper, the existing scientific knowledge on membrane fouling and pretreatment techniques for controlling fouling in low pressure membranes is analyzed with the aim of providing new and valuable insights into such techniques, as well as unveiling crucial issues noteworthy for further studies. Among the techniques reviewed, coagulation was observed to be the most cost-effective and will remain the most dominant in the coming years. Although oxidants and magnetic ion exchange resins can also control fouling, the propensity of oxidants to form health treating precursors and the high economic implications of magnetic ion exchange resins will hinder their adoption in developing countries.
According to the environment change of market, supply chain network needs to be redesigned for efficient provision of product within the budget constraint. Also, it is desired that the customer satisfaction such as on time delivery should be considered as an important element at redesigning of supply chain network in addition to the cost reduction. In this paper redesign of supply chain network for its expansion is treated as a problem situation and a related mathematical model is suggested. Moreover, the numerical examples about the total weighted distance of the redesigned supply chain network are presented with various budget constraints by using genetic algorithm to help the managerial decision.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.6
no.1
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pp.1-9
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2017
This paper proposes to improve the performance of a strap down inertial navigation system using a foot-mounted low-cost inertial measurement unit/magnetometer by configuring an attitude and heading reference system. To track position accurately and for attitude estimations, considering different dynamic constraints, magnetic measurement and a zero velocity update technique is used. A conventional strap down method based on integrating angular rate to determine attitude will inevitably induce long-term drift, while magnetometers are subject to short-term orientation errors. To eliminate this accumulative error, and thus, use the navigation system for a long-duration mission, a hybrid configuration by integrating a miniature micro electromechanical system (MEMS)-based attitude and heading detector with the conventional navigation system is proposed in this paper. The attitude and heading detector is composed of three-axis MEMS accelerometers and three-axis MEMS magnetometers. With an absolute algorithm based on gravity and Earth's magnetic field, rather than an integral algorithm, the attitude detector can obtain an absolute attitude and heading estimation without drift errors, so it can be used to adjust the attitude and orientation of the strap down system. Finally, we verify (by both formula analysis and from test results) that the accumulative errors are effectively eliminated via this hybrid scheme.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.19
no.12
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pp.38-44
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2002
A walking training robot is proposed to provide stable and comfortable walking supports by reducing body weight load partially and a force control of an arm of walking training robot using sliding mode controller is also proposed. The current gait training apparatus in hospital are ineffective for the difficulty in keeping constant unloading level and for the constraint of patients' free walking. The proposed walking training robot effectively unloads body weight during walking. The walking training robot consists of an unloading manipulator and a mobile platform. The manipulator driven by an electro-mechanical linear mechanism unloads body weight in various levels. The mobile platform is wheel type, which allows patients to walt freely. The developed unloading system has advantages such as low noise level, lightweight, low manufacturing cost and low power consumption. A system model fur the manipulator is established using Lagrange's equation. To unload the weight of the patients, sliding mode control with p-control is adopted. Both control responses with a weight and human walking control responses are analyzed through experimental implementation to demonstrate performance characteristics of the proposed force controller.
In this paper, make a study decision problem called an optimal release policies after testing a software system in development phase and transfer it to the user. When correcting or modifying the software, finite failure non-homogeneous Poisson process model, considering learning factor, presented and propose release policies of the life distribution, log linear type model which used to an area of reliability because of various shape and scale parameter. In this paper, discuss optimal software release policies which minimize a total average software cost of development and maintenance under the constraint of satisfying a software reliability requirement. In a numerical example, the parameters estimation using maximum likelihood estimation of failure time data, make out estimating software optimal release time.
Park, Hyang-A;Kim, Seul-Ki;Kim, Eung-Sang;Yu, Jung-Won;Kim, Sung-Shin
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.65
no.4
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pp.547-554
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2016
Analyze the customer daily load patterns, be used to determine the optimal charging and discharging schedule which can minimize the electrical charges through the battery energy storage system(BESS) installed in consumers is an object of this paper. BESS, which analyzes the load characteristics of customer and reduce the peak load, is essential for optimal charging and discharging scheduling to save electricity charges. This thesis proposes optimal charging and discharging scheduling method, using particle swarm optimization (PSO) and penalty function method, of BESS for reducing energy charge. Since PSO is a global optimization algorithm, best charging and discharging scheduling can be found effectively. In addition, penalty function method was combined with PSO in order to handle many constraint conditions. After analysing the load patterns of target BESS, PSO based on penalty function method was applied to get optimal charging and discharging schedule.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.65
no.1
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pp.16-22
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2016
This paper addresses the load usage scheduling in the HEMS for residential power consumers. The HEMS would lead the residential users to change their power usage, so as to minimize the cost in response to external information such as a time-varying electricity price, the outside temperature. However, there may be a consumer's inconvenience in the change of the power usage. In order to improve this, it is required to understand the pattern of load usage according to the external information. Therefore, this paper suggests a methodology to model the load usage pattern, which classifies home appliances according to external information affecting the load usage and models the usage pattern for each appliance based on a copula function representing the correlation between variables. The modeled pattern would be reflected as a constraint condition for an optimal load usage scheduling problem in HEMS. To explain an application of the methodology, a case study is performed on an electrical water heater (EWH) and an optimal load usage scheduling for EHW is performed based on the branch-and-bound method. From the case study, it is shown that the load usage pattern can contribute to an efficient power consumption.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.21
no.9
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pp.801-806
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2015
In this paper, we propose cascade-form velocity controller for a permanent magnet synchronous motor (PMSM). The proposed controller consists of a sliding-mode controller (SMC) for the inner current control loop and a model-predictive controller (MPC) for the outer velocity control loop. With SMC, we can ensure that the current tracking error always converges to zero in finite time. The SMC is designed to track the desired currents. Additionally, with MPC, we can obtain the optimal velocity control input which minimizes the cost function. Constraint conditions for input and input variation are included in the MPC design. The simulation results are included to validate the performance of the proposed controller.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.23
no.4
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pp.337-344
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2014
While implicit integration methods such as Newton's method have excellent stability for the analysis of stiff and constrained mechanical systems, they have the drawback that the evaluation and LU-factorization of the system Jacobian matrix required at every time step are time-consuming. This paper proposes a Jacobian update-free Newton's method in order to overcome these defects. Because the motions of all bodies in a vehicle model are limited with respect to the chassis body, the equations are formulated with respect to the moving chassis-body reference frame instead of the fixed inertial reference frame. This makes the system Jacobian remain nearly constant, and thus allows the Newton's method to be free from the Jacobian update. Consequently, the proposed method significantly decreases the computational cost of the vehicle dynamic simulation. This paper provides detailed generalized formulation procedures for the equations of motion, constraint equations, and generalized forces of the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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