Reliability-Based Design Optimization (RBDO) is an appropriate framework for obtaining optimal designs by taking uncertainties into account. Large-scale problems with implicit limit state functions and problems with discrete design variables are two significant challenges to traditional RBDO methods. To overcome these challenges, this paper proposes a hybrid method to perform RBDO of structures that links Firefly Algorithm (FA) as an optimization tool to advanced (finite element) reliability methods. Furthermore, the Genetic Algorithm (GA) and the FA are compared based on the design cost (objective function) they achieve. In the proposed method, Weighted Simulation Method (WSM) is utilized to assess reliability constraints in the RBDO problems with explicit limit state functions. WSM is selected to reduce computational costs. To performing RBDO of structures with finite element modeling and implicit limit state functions, a First-Order Reliability Method (FORM) based on the Direct Differentiation Method (DDM) is utilized. Four numerical examples are considered to assess the effectiveness of the proposed method. The findings illustrate that the proposed RBDO method is applicable and efficient for RBDO problems with discrete and continuous design variables and finite element modeling.
Many quality engineering practitioners continue to have a considerable interest in implementing the concept of response surface methodology to real situations. Recently, dual response surface approach is extensively studied and recognized as a powerful tool for robust design. However, existing methods do not consider the information provided by customers and design engineers. In this regard, this article proposes a flexible optimization model that incorporates that information via desirability function modeling. The optimization scheme and its modeling flexibility are demonstrated through an illustrative example by comparing the proposed model with existing ones.
Designers are frequently faced with multiple quality issues in injection molded parts. These issues are usually In conflict with each other, and thus tradeoff needs to be made to reach a final compromised solutions. The objective of this study is to develop an automated injection molding design methodology, whereby part defects such as warpage and weld line are optimized. The features of the proposed methodology are as follows: first, Utility Function approach is applied to transform the original multiple objective problem into single objective problem. Second is an implementation of a direct search-based Injection molding optimization procedure with automated consideration of process variation. The Space Reduction Method based on Taguchi's DOE(Design Of Experiment) is used as a general optimization tool in this study. The computational experimental verification of the methodology was partially carried out for a can model of Cavallero Plastics Incorporation, U. S. A. Applied to production, this study will be of immense value to companies in reducing the product development time and enhancing the product quality.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.58
no.1
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pp.57-62
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2009
This paper deals with the optimal design of a shield plate in order to minimize Extremely-Low-Frequency(ELF) magnetic fields generated from three-phase bus bars. Combining an evolutionary strategy with a 3D finite element analysis tool, the main dimensions of the shield plate are sought out. The optimization procedure consists of two separated design stages to take into account all foreseen structures of the plate. In the first stage, the basic dimensions of the plate are optimized including the distance between the plate and the bus bars. Then the usefulness of the additional structures such as a slit and fillet is investigated in the second stage. Finally the optimum design of the shield plate is suggested from the viewpoint of the shielding effectiveness and manufacturing cost.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.21
no.7
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pp.43-52
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2022
Design of a controller for a high-precision servo control system has been a popular topic while finding optimal parameters for multiple controllers is still a challenging subject. In this paper, we propose a practical scheme to optimize multi-parameters for the robust servo controller design by introducing a new cost function and optimization scheme. The proposed design method provides a simple and practical tool for the systematic servo design to reduce the control error with guaranteeing robust stability of the overall system. The reduction of the position error by 24% along with a faster convergence rate is demonstrated using a typical hard disk drive servo controller with 41 parameters.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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v.16
no.2
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pp.236-247
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1992
Optimization has been developed to minimize the cost function while satisfying constraints. Nonlinear Programming method is used as a tool for the optimization. Usually, cost and constraint function calculations are required in the engineering applications, but those calculations are extremely expensive. Especially, the function and sensitivity analyses cause a bottleneck in structural optimization which utilizes the Finite Element Method. Also, when the functions are quite noisy, the informations do not carry out proper role in the optimization process. An algorithm called "Second-order Approximation Method" has been proposed to overcome the difficulties recently. The cost and constraint functions are approximated by the second-order Taylor series expansion on a nominal points in the algorithm. An optimal design problem is defined with the approximated functions and the approximated problem is solved by a nonlinear programming numerical algorithm. The solution is included in a candidate point set which is evaluated for a new nominal point. Since the functions are approximated only by the function values, sensitivity informations are not needed. One-dimensional line search is unnecessary due to the fact that the nonlinear algorithm handles the approximated functions. In this research, the method is analyzed and the performance is evaluated. Several mathematical problems are created and some standard engineering problems are selected for the evaluation. Through numerical results, applicabilities of the algorithm to large scale and complex problems are presented.presented.
This paper presents a method to apply the linear goal programming, which has rarely been used to the structural opimization problem due to its unique formulation, to large scale nonlinear structural optimization. The method can be used as a multicriteria optimization tool since goal programming removes the difficulty in defining an objective function and constraints. The method uses the finite element analysis, linear goal programming techniques and successive linearization to obtain the solution for the nonlinear goal optimization problems. The general formulation of the structural optimization problem into a nonlinear goal programming form is presented. The successive linearization method for the nonlinear goal optimization problem is discussed. To demonstrate the validity of the method, as a design tool, the minimum weight structural optimization problems with stress constraints are solved for the cases of 10, 25 and 200 trusses and compared with the results of the other works.
An aerodynamic design tool was developed for small wind turbine blades based on the blade element momentum theory. The lift and drag coefficients of blades that are needed for aerodynamic blade design were obtained in real time from the Xfoil program developed at University of Illinois. While running, the developed tool automatically accesses the Xfoil program, runs it with proper aerodynamic and airfoil properties, and finally obtains lift and drag coefficients. The obtained aerodynamic coefficients are then used to find out optimal twist angles and chord lengths of the airfoils. The developed tool was used to design a wind turbine blade using low Reynolds number airfoils, SG6040 and SG6043 to have its maximum power coefficient at a specified tip speed ratio. The performance of the blade was verified by a commercial code well known for its prediction accuracies.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.49
no.10
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pp.859-870
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2021
KARI (Korea Aerospace Research Institute) is developing a design framework for the concept and preliminary design of eVTOL aircrafts. A low fidelity mission analysis tool was developed for the eVTOL aircrafts of Lift-Tilt Concept, which have tilt propellers and lift propellers, using open source SUAVE package. For its development, a review for the propeller performance analysis functionality was made. To find the trim solution at each mission segment automatically, an algorithm is implemented, using a global optimization technique through parallel processings and DOE(design of experiment). Using the tool, the one seated eVTOL OPPAV(optionally piloted personal air vehicle) was modeled and evaluated, which results were compared with the preliminary design data.
Quantitative Feedback Theory (QFT) is one of effective methods of robust controller design. In QFT design we can considers the phase information of the perturbed plant so it is less conservative than $H_{\infty}$ and ${\mu}$-synthesis methods and as be shown, it is more transparent than the sensitivity reduction methods mentioned . In this paper we want to overcome the major drawback of QFT method which is lack of an automatic method for loop-shaping step of the method so we focus on the following problem: Given a nominal plant and QFT bounds, synthesize a controller that achieves closed-loop stability and satisfies the QFT boundaries. The usual approach to this problem involves loop-shaping in the frequency domain by manipulating the poles and zeros of the nominal loop transfer function. This process now aided by recently developed computer aided design tools proceeds by trial and error and its success often depends heavily on the experience of the loop-shaper. Thus for the novice and First time QFT user, there is a genuine need for an automatic loop-shaping tool to generate a first-cut solution. Clearly such an automatic process must involve some sort of optimization, and while recent results on convex optimization have found fruitful applications in other areas of control theory we have tried to use LMI theory for automating the loop-shaping step of QFT design.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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