Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2002.04a
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pp.123-130
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2002
A general formulation for shape design sensitivity analysis over three dimensional beam structure is developed based on a variational formulation of the beam in linear elasticity. Sensitivity formula is derived based on variational equations in cartesian coordinates using the material derivative concept and adjoint variable method for the displacement and Von-Mises stress functionals. Shape variation is considered for the beam shape in general 3-dimensional direction as well as for the orientation angle of the beam cross section. In the sensitivity expression, the end points evaluation at each beam segment is added to the integral formula, which are summed over the entire structure. The sensitivity formula can be evaluated with generality and ease even by employing piecewise linear design velocity field despite the bending model is fourth order differential equation. For the numerical implementation, commercial software ANSYS is used as analysis tool for the primal and adjoint analysis. Once the design variable set is defined using ANSYS language, shape and orientation variation vector at each node is generated by making finite difference to the shape with respect to each design parameter, and is used for the computation of sensitivity formula. Several numerical examples are taken to show the advantage of the method, in which the accuracy of the sensitivity is evaluated. The results are found excellent even by employing a simple linear function for the design velocity evaluation. Shape optimization is carried out for the geometric design of an archgrid and tilted bridge, which is to minimize maximum stress over the structure while maintaining constant weight. In conclusion, the proposed formulation is a useful and easy tool in finding optimum shape in a variety of the spatial frame structures.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.35
no.5
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pp.575-582
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2011
A cleaning blade is an attachment installed in the toner cartridge of a laser printer for removing the residual toner from an organic photo-conductive drum. There have been many studies on the performance and life of the rubber blade. We focus on optimally designing the blade shape parameters to minimize the maximum stress of the blade while satisfying design constraints on the cleaning performance and part interference. The blade is optimally designed using a design of experiments, meta-models and an optimization algorithm implemented in PIAnO (process integration, automation, and optimization), a commercial PIDO (process integration and design optimization) tool. We integrate the CAE tools necessary for the structural analysis of the cleaning blade, automate the analysis procedure, and optimize the solution using PIAnO. We decreased the maximum stress by 32.6% in comparison with that of the initial design.
This paper describes the optimal design of a multi-layered surface plasmon resonance sensors to meet various specifications and improve some physical parameters. Dip 3 dB bandwidth and depth were chosen as design parameters and the objective function was the norm of the difference between design parameters and target values. The design variables are thicknesses of each layer and to obtain the design parameters, the optical admittance method was employed. The (1+1) evolution strategy was employed as an optimization tool. By applying the proposed optimization procedure to a 3-layered sensor, the optimized design variables considerably improved the 3 dB bandwidth by 4.8 nm and the dip depth by 1.1 dB.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.51
no.2
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pp.197-204
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2014
This paper investigates a design of optimization database structure layout of Message Oriented Analysis and Management Tool (MOMAT) for naval combat systems (NCS). The NCS is composed of heterogeneous and large-scale component such as communication service and data distribution servcies (DDS). Each components are massively made the data as components. To manage the messages, MOMAT is developed. Typical modeling tool have problems that low performance due to duplicate database tables. An efficient design that one of the database optimization is proposed to solve the problems in this paper. It reduces the number of tables and improves application response and processing time. Experiment results shows that an availability of proposed method in MOMAT and decrease of both amount of data from client node to server and sever load.
This experimental study investigated friction stir welding (FSW) of the acrylonitrile-butadiene-styrene (ABS) T-joint in the presence of various nano-silica levels. This study aim to handle the drawbacks of the friction stir welding (FSW) of an ABS T-joint with various quantity of nanoparticles and assess the performance of nanoparticles in the welded joint. Moreover, the relationship between the nanoparticle quantity and FSW was analyzed using response surface methodology (RSM) Box-Behnken design. The input parameters were the tool rotation speed (400, 600, 800 rpm), the transverse speed (20, 30, 40 mm/min), and the nano-silica level (0.8, 1.6, 2.4 g). The tensile strength of the prepared specimens was determined by the universal testing machine. Silica nanoparticles were used to improve the mechanical properties (the tensile strength) of ABS and investigate the effect of various FSW parameters on the ABS T-joint. The results of Box-Behnken RSM revealed that sound joints with desired characteristics and efficiency are fabricated at tool rotation speed 755 rpm, transverse speed 20 mm/min, and nano-silica level 2.4 g. The scanning electron microscope (SEM) images revealed the crucial role of silica nanoparticles in reinforcing the ABS T-joint. The SEM images also indicated a decrease in the nanoparticle size by the tool rotation, leading to the filling and improvement of seams formed during FSW of the ABS T-joint.
Recently, the horizontal axis rotor performance optimizer (HARP_Opt) tool was developed in the National Renewable Energy Laboratory, USA. This innovative tool is becoming more popular in the wind turbine industry and in the field of academic research. HARP_Optwas developed on the basis of two fundamental modules, namely, WT_Perf, a performance evaluator computer code using the blade element momentum theory; and a genetic algorithm module, which is used as an optimizer. A pattern search algorithm was more recently incorporated to enhance the optimization capability, especially the calculation time and consistency of the solutions. The blade optimization is an aspect that is highly dependent on experience and requires significant consideration on rotor control strategies, wind data, and generator type. In this study, the effects of rotor control strategies including fixed speed and fixed pitch, variable speed and fixed pitch, fixed speed and variable pitch, and variable speed and variable pitch algorithms on optimal blade shapes and rotor performance are investigated using optimized blade designs. The effects of environmental wind data and the objective functions used for optimization are also quantitatively evaluated using the HARP_Opt tool. Performance indices such as annual energy production, thrust, torque, and roof-flap moment forces are compared.
With improvement in innovative manufacturing technologies, it became possible to fabricate any complex shaped structural design for practical applications. This allows for the fabrication of curvilinearly stiffened pressure vessels and pipes. Compared to straight stiffeners, curvilinear stiffeners have shown to have better structural performance and weight savings under certain loading conditions. In this paper, an optimization framework for designing curvilinearly stiffened composite pressure vessels and pipes is presented. NURBS are utilized to define curvilinear stiffeners over the surface of the pipe. An integrated tool using Python, Rhinoceros 3D, MSC.PATRAN and MSC.NASTRAN is implemented for performing the optimization. Rhinoceros 3D is used for creating the geometry, which later is exported to MSC.PATRAN for finite element model generation. Finally, MSC.NASTRAN is used for structural analysis. A Bi-Level Programming (BLP) optimization technique, consisting of Particle Swarm Optimization (PSO) and Gradient-Based Optimization (GBO), is used to find optimal locations of stiffeners, geometric dimensions for stiffener cross-sections and layer thickness for the composite skin. A cylindrical pipe stiffened by orthogonal and curvilinear stiffeners under torsional and bending load cases is studied. It is seen that curvilinear stiffeners can lead to a potential 10.8% weight saving in the structure as compared to the case of using straight stiffeners.
Lee Kang-Seok;Kim Jeong-Hee;Choi Chang-Sik;Lee Li-Hyung
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2005.04a
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pp.351-358
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2005
Many methods have been developed and are in use for structural size optimization problems, In which the cross-sectional areas or sizing variables are usually assumed to be continuous. In most practical structural engineering design problems, however, the design variables are discrete. This paper proposes an efficient optimization method for structures with discrete-sized variables based on the harmony search (HS) meta-heuristic algorithm. The recently developed HS algorithm was conceptualized using the musical process of searching for a perfect state of harmony. It uses a stochastic random search instead of a gradient search so that derivative information is unnecessary In this paper, a discrete search strategy using the HS algorithm is presented in detail and its effectiveness and robustness, as compared to current discrete optimization methods, are demonstrated through a standard truss example. The numerical results reveal that the proposed method is a powerful search and design optimization tool for structures with discrete-sized members, and may yield better solutions than those obtained using current method.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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v.1
no.1
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pp.133-145
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2000
Plastic molding designers are frequently faced with optimizing multiple defects in injection molded parts. these defects are usually in conflict with each other, and thus a tradeoff needs to be made reach a final compromised solution. In this study, an automated injection molding design methodology has been developed to optimize multiple defects of injection molded parts. Two features of the proposed methodology are as follows: one is to apply the utility theory to transform the original multiple objective optimization problem into single objective optimization problem with utility as objective function, the other is an implementation of a direct search-based injection molding optimization procedure with automated consideration of process variation. The modified complex method is used as a general optimization tool in this research. The developed methodology was applied to an actual molding design and the results showed that the methodology was useful through the CAE simulation using a commercial injection molding software package. Applied to production, this study will be of immense value to industry in reducing the product development time and enhancing the product quality.
He, Huan;Stroeven, Piet;Stroeven, Martijn;Sluys, Lambertus Johannes
Computers and Concrete
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v.9
no.2
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pp.119-131
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2012
Optimum packing of aggregate is an important aspect of mixture design, since porosity may be reduced and strength improved. It may also cause a reduction in paste content and is thus of economic relevance too. Several mathematic packing models have been developed in the literature for optimization of mixture design. However in this study, numerical simulation will be used as the main tool for this purpose. A basic, simple theoretical model is used for approximate assessment of mixture optimization. Calculation and simulation will start from a bimodal mixture that is based on the mono-sized packing experiences. Tri-modal and multi-sized particle packing will then be discussed to find the optimum mixture. This study will demonstrate that computer simulation is a good alternative for mixture design and optimization when appropriate particle shapes are selected. Although primarily focusing on aggregate, optimization of blends of Portland cement and mineral admixtures could basically be approached in a similar way.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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