International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제1권1호
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pp.62-70
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2000
The design of gear train is a kind of mixed problems which have to determine various types of design variables; i,e., continuous, discrete, and integer variables. Therefore, the most common practice of optimum design using the derivative of objective function has difficulty in solving those kinds of problems and the optimum solution also depends on initial guess because there are many sophisticated constrains. In this study, the Genetic Algorithm is introduced for the optimum design of gear trains to solve such problems and we propose a genetic algorithm based gear design system. This system is applied for the geometrical volume(size) minimization problem of the two-stage gear train and the simple planetary gear train to show that genetic algorithm is better than the conventional algorithm solving the problems that have continuous, discrete, and integer variables. In this system, each design factor such as strength, durability, interference, contact ratio, etc. is considered on the basis of AGMA standards to satisfy the required design specification and the performance with minimizing the geometrical volume(size) of gear trains
The WK-recursive network proposed by Vecchia and Sanges[1] is widely used in the design and implementation of local area networks and parallel processing architectures. It provides a high degree of regularity and scalability, which conform well to a design and realization of distributed systems involving a large number of computing elements. In this paper, the routing of a message is investigated on the WK-recursive network, which is key to the performance of this network. We present an efficient shortest path algorithm on the WK-recursive network, which is simpler than Chen and Duh[2] in terms of design complexity.
This study proposes an improved genetic algorithm (GA) to derive solutions for facility layout problems having inner walls and passages. The proposed algorithm models the layout of facilities on a flour-segmented chromosome. Improved solutions are produced by employing genetic operations known as selection, crossover, inversion, mutation, and refinement of these genes for successive generations. All relationships between the facilities and passages are represented as an adjacency graph. The shortest path and distance between two facilities are calculated using Dijkstra's algorithm of graph theory. Comparative testing shows that the proposed algorithm performs better than other existing algorithm for the optimal facility layout design. Finally, the proposed algorithm is applied to ship compartment layout problems with the computational results compared to an actual ship compartment layout.
Two phase simulated annealing algorithm is presented as a structural optimization technique and applied to minimum weight design of space trusses subjected to stress and displacement constraints under multiple loading conditions. Univariate searching algorithm is adopted for automatic selection of initial values of design variables for SA algorithm. The proper values of cooling factors and reasonable stopping criteria for optimum design of space truss structures are proposed to enhance the performance of optimization process. Optimum weights and design solutions are presented for two well-blown example structures and compared with those reported in the literature.
The objective of this study is the development of size discrete optimum design algorithm which is based on the GAs(genetic algorithms). The algorithm can perform size discrete optimum designs of space trusses. The developed algorithm was implemented in a computer program. For the optimum design, the objective function is the weight of space trusses and the constraints are limite state design codes(1998) and displacements. The basic search method for the optimum design is the GAs. The algorithm is known to be very efficient for the discrete optimization. This study solves the problem by introducing the GAs. The GAs consists of genetic process and evolutionary process. The genetic process selects the next design points based on the survivability of the current design points. The evolutionary process evaluates the survivability of the design points selected from the genetic process. In the genetic process of the simple GAs, there are three basic operators: reproduction, cross-over, and mutation operators. The efficiency and validity of the developed discrete optimum design algorithm was verified by applying GAs to optimum design examples.
Structural optimization has been carried out in continuous design space or in discrete design space. Generally, available designs are discrete in design practice. However, the methods for discrete variables are extremely expensive in computational cost. An iterative optimization algorithm is proposed for design in a discrete space, which is called a sequential algorithm using orthogonal arrays (SOA). We demonstrate verifying the fact that a local optimum solution can be obtained from the process with this algorithm. The local optimum solution is defined in a discrete design space. Then the search space, which is a set of candidate values of each design variables formed by the neighborhood of a current design point, is defined. It is verified that a local optimum solution can be found by sequentially moving the search space. The SOA algorithm has been applied to problems such as truss type structures. Then it is confirmed that a local solution can be obtained by using the SOA algorithm
The structural optimization has been carried out in the continuous design space or in the discrete design space. Generally, available designs are discrete in design practice. But methods for discrete variables are extremely expensive in computational cost. In order to overcome this weakness, an iterative optimization algorithm was proposed for design in the discrete space, which is called as a sequential algorithm using orthogonal arrays (SOA). We focus to verify the fact that the local solution can be obtained throughout the optimization with this algorithm. The local solution is defined in discrete design space. Then the search space, which is the set of candidate values of each design variables formed by the neighborhood of current design point, is defined. It is verified that a local solution can be founded by moving sequentially the search space. The SOA algorithm has been applied to problems such as truss type structures. Then it is confirmed that a local solution can be obtained using the SOA algorithm
An optimum design algorithm of PSC box girder bridges using design sensitivity analysis is proposed in this paper. For the efficiency of the proposed algorithm, approximated reanalysis techniques using design sensitivity analysis are introduced. And also to save the numerical efforts, an efficient reanalysis technique through approximated structural responses is proposed. A design sensitivity analysis of structural response is executed by automatic differentiation(AD). The efficiency and robustness of the proposed algorithm, compared with conventional algorithm, is successfully demonstrated in the numerical example.
In this study, an optimum design algorithm using efficient reanalysis is proposed for seismic design of RC Piers. The proposed algorithm for optimization of RC Piers is based on efficient reanalysis technique. Considering structural behavior of RC Piers, several other approximation techniques, such as artificial constraint deletion is introduced to increase the efficiency of optimization. The efficiency and robustness of the proposed algorithm increase the proposed reanalysis technique is demonstrated by comparing it with a conventional optimization algorithm. A few of design examples are optimized to show the applicability of the proposed algorithm.
The integration method of binary and real encoding in genetic algorithm is proposed to deal with design variables of various types in gear drive design. The method is applied to optimum design of multi-stage gear drive. Integer and Discrete type design variables represent the number of teeth and module, and continuous type design variables represent face width, helix angle and addendum modification factor etc. The proposed genetic algorithm is applied for the gear ratio optimization and the volume optimization(minimization) of multi-stage geared motor which is used in field. In result, the proposed design optimization method shows an effectiveness in optimum design process and the new design has a better results compared with the existing design.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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