A form-finding technique is proposed for three-dimensional spatial structures. Two-step discrete finite element (FE) mesh generator based on computer aided geometric design (CAGD) is introduced and used to control the shape of three-dimensional spatial structures. Mathematical programming technique is adopted to search new forms (or shapes) of spatial structures. For this purpose, the strain energy is introduced as the objective function to be minimized and the initial volume (or the initial weight) is considered as constraint function. Numerical examples are carried out to test the capability of the proposed form-finding techniques and provided as benchmark tests.
지하비축기지는 터널의 규모와 건설공정의 복잡성, 지질 및 지반공학적인 문제들로 인해 가장 난해한 지하공간건설 프로젝트로 알려져 있다. 최근 복잡한 지하구조를 3차원으로 가시화하고, 건설 자원과 지반조건 그리고 공정계획을 고려한 4차원 시뮬레이션을 활용하여 건설공정을 최적화하는 기술이 지하비축기지 건설 프로젝트에 적용되었다. 이 사례연구는 지하구조의 3차원 모델링을 통해 작업자가 복잡한 지하 현황을 쉽게 이해하고, 정확한 3차원 공간상에서 지질자료를 분석하고 검토할 수 있도록 도와줄 수 있음을 보여주고 있다. 또한 건설공정과 실제 공기를 고려한 4차원 시뮬레이션을 활용하여 자재와 버력의 반출입에서 나타날 수 있는 bottle neck의 위치와 시점을 판단하거나 일일 공사비의 변동을 검토하고, 작업조와 투입장비의 수, 터널 시공방향 및 굴착 착수 시점, 버력 및 자재의 운반경로를 검토함으로써 공정의 최적화를 달성할 수 있었다.
본 논문에서는 다항식 기반 RBFNNs를 이용하여 3차원 얼굴인식 알고리즘을 설계하고 인식률을 산출하는 방법을 제시한다. 2차원 얼굴인식의 경우 얼굴 포즈, 조명 등과 같은 외부 환경에 의해 인식률이 저하된다. 이러한 단점을 보완하기 위해 3차원 영상을 획득하여 얼굴인식을 수행한다. 얼굴인식을 수행하기 전에 3D스캐너를 통해 얻은 얼굴영상의 포즈 보상을 실시하고 얼굴의 형상을 정면으로 향하게 한다. 그리고 Point Signature 기법을 이용하여 얼굴의 깊이 값을 추출하게 된다. 추출된 데이터는 고차원 데이터로서 학습 및 인식을 수행함에 있어 문제가 생길 수 있기 때문에 PCA알고리즘을 수행하여 차원을 축소한 데이터를 사용한다. 효율적인 학습을 위해 최적화 알고리즘을 통해 파라미터 최적화를 수행하며 PSO, DE, GA 알고리즘을 사용하여 인식 성능을 확인한다.
A CFD-based design method for transonic axial compressor blades was developed based on three-dimensional Navier-Stokes flow physics. The method employs a sectional three-dimensional (S3D) analysis concept where the three-dimensional flow analysis is performed on the grid plane of a span station with spanwise flux components held fixed. The S3D analysis produced flow solutions nearly identical to those of three-dimensional analysis, regardless of the initialization of the flow field. The sectional design based on the S3D analysis can include three-dimensional effects of compressor flows and thus overcome the deficiencies associated with the use of quasi-three-dimensional flow physics in conventional sectional design. The S3D design was first used in the inverse triode to find the geometry that produces a specified target pressure distribution. The method was also applied to optimize the adiabatic efficiency of the blade sections of Rotor 37. A new blade was constructed with the optimized sectional geometries at several span stations and its aerodynamic performance was evaluated with three-dimensional analyses.
A study on the topology optimization of a multi-spectral camera for space-use is presented. The optimization is carried out under self-weight and polishing pressure loading. A multi-spectral camera for space-use experiences degradation of optical image in the space, which can not be detected on the optical test bench on the earth. An optical surface deformation of a primary mirror, which is a principal component of the camera system, is an important factor affecting the optical performance of the whole camera system. In this study, topology optimization of the primary mirror of the camera is presented. As an objective function, a measure of Strehl ratio is used. Total mass of the primary mirror is given as a constraint to the optimization problem. The sensitivities of the objective function and constraint are calculated by direct differentiation method. Optimization procedure is carried out by an optimality criteria method. For the light-weight primary mirror design, a three dimensional model is treated. As a preliminary example, topology optimization considering a self-weight loading is treated. In the second example, the polishing pressure is also included as a loading in the topology optimization of the mirror. Results of the optimized design topology for the mirror with various mass constraints are presented.
This paper presents a reliability-based shape optimization (RBSO) using the growth-strain method. An actual design involves uncertain conditions such as material property, operational load, Poisson's ratio and dimensional variation. The purpose of the RBSO is to consider the variations of probabilistic constraint and performances caused by uncertainties. In this study, the growth-strain method was applied to shape optimization of reliability analysis. Even though many papers for reliability-based shape optimization in mathematical programming method and ESO (Evolutionary Structural Optimization) were published, the paper for the reliability-based shape optimization using the growth-strain method has not been applied yet. Growth-strain method is applied to performance measure approach (PMA), which has probabilistic constraints that are formulated in terms of the reliability index, is adopted to evaluate the probabilistic constraints in the change of average mises stress. Numerical examples are presented to compare the DO with the RBSO. The results of design example show that the RBSO model is more reliable than deterministic optimization. It was verified that the reliability-based shape optimization using growth-strain method are very effective for general structure. The purpose of this study is to improve structure's safety considering probabilistic variable.
In this paper, stochastic optimization algorithms of PSO (Particle Swarm Optimization) and APSO (Adaptive Particle Swam Optimization) are studied and compared. It is revealed that the APSO provides faster convergence and better search efficiency than the conventional PSO when they are adopted to find the global minimum of a two-dimensional function. The advantages of the APSO comes from the ability to control the inertia weight, and acceleration coefficients. To verify that the APSO is working better than the standard PSO, the design of a 10GHz microstrip patch as one of the elements of a high frequency array antenna is taken as a test-case and shows the optimized result with 5 iterations in the APSO and 28 iterations in th PSO.
This paper analyzes properties of the recently developed nonlinear optimization method, Dynamic Encoding Algorithm for Searches (DEAS) [1]. DEAS locates local minima with binary strings (or binary matrices for multi-dimensional problems) by iterating the two operators; bisectional search (BSS) and unidirectional search (UDS). BSS increases binary strings by one digit (i.e., zero or one), while UDS performs increment or decrement to binary strings with no change of string length. Owing to these search routines, DEAS retains the optimization capability that combines the special features of several conventional optimization methods. In this paper, a special feature of BSS and UDS in DEAS is analyzed. In addition, a effective global search strategy is established by using information of DEAS. Effectiveness of the proposed global search strategy is validated through the well-known benchmark functions.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제5권6호
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pp.691-700
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2007
This paper proposes a simple but effective design method of PID control using a numerical optimization method. In order to achieve both stability and performance, gain and phase margins and performance indices of step response directly compose of the cost function. Hence, the proposed approach is a multiobjective optimization problem. The main effectiveness of this approach results from the strong capability of the used optimization method. A one-dimensional example concerning gain margin illustrates the practical applicability of the optimization method. The present approach has many degrees of freedom in controller design by only adjusting related weight constants. The attained PID controller is compared with Wang#s and Ho#s methods, IAE, and ISE for a high-order process, and the simulation result for various design targets shows that the proposed approach achieves desired time-domain performance with a guarantee of frequency-domain stability.
Dolphin echolocation (DE) optimization algorithm is a recently developed meta-heuristic in which echolocation behavior of Dolphins is utilized for seeking a design space. The computational performance of meta-heuristic algorithms is highly dependent to its internal parameters. But the computational time of adjusting these parameters is usually extensive. The DE is an efficient optimization algorithm as it includes few internal parameters compared with other meta-heuristics. In the present paper a modified Dolphin echolocation (MDE) algorithm is proposed for optimization of steel frame structures. In the MDE the step locations are determined using one-dimensional chaotic maps and this improves the convergence behavior of the algorithm. The effectiveness of the proposed MDE algorithm is illustrated in three benchmark steel frame optimization test examples. Results demonstrate the efficiency of the proposed MDE algorithm in finding better solutions compared to standard DE and other existing algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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