This study conducts an optimization and sensitivity analysis on rectangular reinforced concrete (RC) beam using Lagrangian Multiplier Method (LMM) as programming optimization computer soft ware. The analysis is conducted to obtain the minimum design cost for both singly and doubly RC beams according to the specifications of three regulations of American concrete institute (ACI), British regulation (BS), and Iranian concrete regulation (ICS). Moreover, a sensitivity analysis on cost is performed with respect to the effective parameters such as length, width, and depth of beam, and area of reinforcement. Accordingly, various curves are developed to be feasibly utilized in design of RC beams. Numerical examples are also represented to better illustrate the design steps. The results indicate that instead of complex optimization relationships, the LMM can be used to minimize the cost of singly and doubly reinforced beams with different boundary conditions. The results of the sensitivity analysis on LMM indicate that each regulation can provide the most optimal values at specific situations. Therefore, using the graphs proposed for different design conditions can effectively help the designer (without necessity of primary optimization knowledge) choose the best regulation and values of design parameters.
By using the current road design method that is based on the regulation about structure and facilities standard of the road and the route plan guide of a national road and the alignment optimization road design method which is studied in the inside and outside of country, this study operate the route plan of the sample study and compare and analysis the route character, consequently the current design method has local optimization that is formed the plan by the stage and the section. Alignment optimization road design has the system optimal route search. But cost function has limite that caused by construction parameter that is not included in cost function. So we design a road route included cost function in main fields. As a result, we obtain a realistic and economically road route. The alignment optimization road design model has to be made up some problems, like the change of vertical gradient in the tunnel section, though this defects it has a lot of merits as a geometric design tool, especially in the feasibility study and the scheme design.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers P
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v.61
no.2
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pp.67-73
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2012
This paper proposes optimal maintenance strategies for power distribution systems that involve the use of the reliability-centered maintenance (RCM) method. We developed an improved decision model based on the Markov process. This model can obtain the optimal inspection interval and maintenance method based on the total expected cost. We used ordinal optimization for solving the optimal problem. Optimal maintenance strategies were presented by applying the developed method to the RBTS model. A B/C analysis proved that these strategies offer maximum benefit-to-cost.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.25
no.2
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pp.88-95
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2008
With society focusing more and more on environmental issues, the recycling of materials of all types has become an important concern. In this paper, optimization method is developed for reducing cost and improving quality in mill scale recycling. An experimental investigation into the process parameter effects is presented to determine the optimum configuration of parameters for performance, quality and cost. Taguchi's optimization approach was used to obtain the optimal parameters. The significant parameters were identified and their effects on mill scale recycling were studied. As a results, a confirmation experiment with the optimal levels of process parameters was carried out in order to demonstrate the effectiveness of the Taguchi method.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.63
no.9
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pp.1266-1272
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2014
We define the mobile robot navigation problem as an optimization problem to minimize the cost function with the pose error between the goal position and the position of a mobile robot. Using Gauss-Newton method for the optimization, the optimal speeds of the left and right wheels can be found as the solution of the optimization problem. Especially, the rotational speed of wheels of a mobile robot can be directly related to the overall speed of a mobile robot using the Jacobian derived from the kinematic model. When the robot detects the obstacle using sensors, the sub-goal switching method is adopted for the efficient obstacle avoidance during the navigation. The performance was evaluated using the simulation and the simulation results show the validity of the proposed method.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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v.18
no.2
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pp.313-322
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1994
Structural optimization has been developed by two methods. One is the direct method which applies the Nonlinear Programming (NLP) algorithm directly to the structural optimization problem. This method is known to be very excellent mathematically. However, it is very expensive for large-scale problems due to the one-dimensional line search. The other method is the approximation method which utilizes the engineering senses very well. The original problem is approximated to a simple problem and an NLP algorithm is adopted for solving the approximated problems. Practical solutions are obtained with low cost by this method. The two methods are compared through standard structural optimization problems. The Finite element method with truss and beam elements is used for the structural and sensitivity analyses. The results are analyzed based on the convergence performances, the number is function calculations, the quality of the cost functions, and etc. The applications of both methods are also discussed.
This paper presents the simultaneous optimal design of structure and LQG control systems for the improvement of riding comforts of active vehicle suspension systems. The performance index of riding comforts is extended to include frequency-weighted acceleration in the quadratic cost functional. Janeway human response curve with respect to acceleration is used to verify the usefulness of the presented method. The method is applied to a half model of an active vehicle suspension systems with elastic body moving on randomly profiled road. The values of stiffness of suspensions are used for the structural design variables. The conjugate gradient method is used for optimization. The simulated results of simultaneous optimization with frequency-weighted cost functional are compared with those without frequency- weighted cost functional.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.23
no.4
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pp.574-582
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1999
This paper discusses the multi-level optimization method in dynamic optimization problems through stiffened plate of ship structures. In structural optimization the computational cost increases rapidly as the number of design variables increases. And we need a great amount of cal-culation and time on problems of modified dynamic characteristics of large and complicated struc-tures. In this paper the multi-level optimization is proposed which decreases computational time and cost. the dynamic optimum designs of stiffened plate that control the natural frequency and minimize weight subjected to constraints condition are derived. The way to apply the multi-level optimization methods in this study follow: In the first step the dynamic characteristics is controlled for the two-dimensional model of stiffened plate by sensitivity analysis and quasi-least squares methods. In the second step the cross-section of the stiffener is decided so that the weight is minimized under needed constraints by the steepest descent or ascent method. In the third the three-dimensional model is made based on the results of the first step and the second step confirmation and finer tuning of the objective function are carried out. It is shown that the results are effective in the optimum modification for dynamic characteristics of the stiffened plate.
This paper presents an optimization of the reinforced concrete ribbed slab in terms of minimum CO2 emissions and an economic justification of the final optimal design. The design variables are six geometry variables including the slab thickness, the ribs spacing, the rib width at the lower and toper end, the depth of the rib and the bar diameter of the reinforcement, and the seventh variable defines the concrete strength. The objective function is considered to be the minimum amount of carbon dioxide gas (CO2) emission and at the same time, the optimal design is economical. Seven significant design constraints of American Concrete Institute's Standard were considered. A robust metaheuristic optimization method called improved dolphin echolocation and ant colony optimization (IDEACO) has been used to obtain the best possible answer. At optimal design, the three most important sources of CO2 emissions include concrete, steel reinforcement, and formwork that the contribution of them are 63.72, 32.17, and 4.11 percent respectively. Formwork, concrete, steel reinforcement, and CO2 are the four most important sources of cost with contributions of 67.56, 19.49, 12.44, and 0.51 percent respectively. Results obtained by IDEACO show that cost and CO2 emissions are closely related, so the presented method is a practical solution that was able to reduce the cost and CO2 emissions simultaneously.
In the fields of plant layout optimization, the main goal is to minimize the construction cost including pipelines as satisfying all constraints such as safety and operating issues. However, what is the lacking of considerations in previous researches is to consider proper safety and maintenance spaces for a complex plant. Based on the mathematical programming, MILP(Mixed Integer Linear Programming) problems including various constraints can be formulated to find the optimal solution which is to achieve the best economic benefits. The objective function of this problem is the sum of piping cost, pumping cost and area cost. In general, many conventional optimization solvers are used to find a MILP problem. However, it is really hard to solve this problem due to complex inequality and equality constraints, since it is impossible to use the derivatives of objective functions and constraints. To resolve this problem, the PSO (Particle Swarm Optimization), which is one of the representative sampling approaches and does not need to use derivatives of equations, is employed to find the optimal solution considering various complex constraints in this study. The EO (Ethylene Oxide) plant is tested to verify the efficacy of the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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