본 연구에서는 유전 알고리즘(GA, Genetic Algorithm)을 이용하여 트러스 구조물에서 부재의 특성변화에 의한 손상탐지를 확인하였다. 구조물의 손상 탐지를 위하여 트러스 구조물을 모델링하여 특정 부재의 탄성계수를 감소시킴으로써 구조물의 손상을 결정하였다. 트러스 구조물의 해석은 특정 하중이 가하여졌을 경우의 정적 해석을 통하여 수행하였으며, 구조물의 손상 위치와 정도는 손상을 입기전의 구조물과 손상을 입은 구조물의 각 부재 변형률의 차이를 마이크로 유전 알고리즘을 통하여 비교 분석하여 탐지하였다. 본 연구에서는 트러스 구조물의 수치 해석 예제를 모델링하여 마이크로 유전 알고리즘을 이용하여 손상 탐지를 수행하였으며, 이를 통하여 구조물의 손상 위치와 정도가 탐지되는 것을 확인하였다.
I discuss the preliminary version of an investigative software, GSE, - Genetic 3D Surface Explorer, in which genetic operations interact with AutoCAD to generate novel 3D Forms for the Architect. GSE allows us to comment on design issues concerning computer aided design tools based on evolutionary algorithms.
Genetic markers engendered by genome projects drew enormous interest in quantitative genetics, but knowledge on genetic architecture of complex traits is limited. Complexities in genetics will not allow us to easily clarify relationship between genotypes and phenotypes for quantitative traits. Quantitative genetics guides an important way in facing such challenges. It is our exciting task to find genes that affect complex traits. In this paper, landmark research and future prospects are discussed on genetic parameter estimation and quantitative trait locus (QTL) mapping as major subjects of interest.
Forestry sector has witnessed some unprecedented events in the recent past both in terms of galloping biotechnological developments and heated environmental debates over risks associated with release of transgenic trees. Improvements in the in vitro propagation techniques has made it possible to develop tissue culture based plant regeneration protocols just for about any tree species. And with the inclusion of every new species within the realms of tissue culture technology, it becomes a candidate for genetic improvement through recombinant DNA technology, the so called genetic engineering. Poplars and their hybrids serve as the model tree species on which most of the genetic transformation work as been carried out. A lot of work has also gone in genetic transformation of fruit trees and trees of horticultural interests. Trees have been successfully transformed for traits ranging from reduction of length of juvenile phase to alteration of tree architecture to altering wood quality by lignin and cellulose modification. More-over trees have been genetically engineered successfully to combat various types of insect pests and pathogens causing diseases. But all these developments have ignited controversies over the possible benefits and risks associated with transgenic plantations by various environmental agencies and activists. Solutions to most of these concerns can be found out with more intensive prioritized research.
A Genetic Algorithm (hereinafter GA) based optimum design algorithm and program for plane steel frames with partially restrained connections is presented. The algorithm was incorporated with the refined plastic hinge analysis method, in which geometric nonlinearity was considered by using the stability functions of beam-column members and material nonlinearity was considered by using the gradual stiffness degradation model that included the effects of residual stress, moment redistribution by the occurrence of plastic hinges, partially restrained connections, and the geometric imperfection of members. In the genetic algorithm, a tournament selection method and micro-GAs were employed. The fitness function for the genetic algorithm was expressed as an unconstrained function composed of objective and penalty functions. The objective and penalty functions were expressed, respectively, as the weight of steel frames and the constraint functions which account for the requirements of load-carrying capacity, serviceability, ductility, and construction workability. To verify the appropriateness of the present method, the optimum design results of two plane steel frames with fully and partially restrained connections were compared.
Lee In-Tae;Oh Sung-Kwun;Kim Hyun-Ki;Pedrycz Witold
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제6권1호
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pp.33-38
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2006
In this paper, we propose a new architecture of Fuzzy Polynomial Neural Networks(FPNN) by means of genetically optimized Fuzzy Polynomial Neuron(FPN) and discuss its comprehensive design methodology involving mechanisms of genetic optimization, especially Genetic Algorithms(GAs). The conventional FPNN developed so far are based on mechanisms of self-organization and evolutionary optimization. The design of the network exploits the extended Group Method of Data Handling(GMDH) with some essential parameters of the network being provided by the designer and kept fixed throughout the overall development process. This restriction may hamper a possibility of producing an optimal architecture of the model. The proposed FPNN gives rise to a structurally optimized network and comes with a substantial level of flexibility in comparison to the one we encounter in conventional FPNNs. It is shown that the proposed advanced genetic algorithms based Fuzzy Polynomial Neural Networks is more useful and effective than the existing models for nonlinear process. We experimented with Medical Imaging System(MIS) dataset to evaluate the performance of the proposed model.
We present an approach to high-level synthesis for a specific target architecture-partitioned bus architecture. In this approach, we have specific goals of minimizing data transfer length and number of buses in addition to common synthesis goals such as minimizing number of control steps and satisfying given resource constraint. Minimizing data transfer length and number of buses can be very important design goals in the era of deep submicron technology in which interconnection delay and area dominate total delay and area of the chip to be designed. in partitioned bus architecture, to get optimal solution satisfying all the goals, partitioning of operation nodes among segments and ordering of segments as well as scheduling and allocation/binding must be considered concurrently. Those additional goals may impose much more complexity on the existing high-level synthesis problem. To cope with this increased complexity and get reasonable results, we have employed two ideas in ur synthesis approach-extension of the target architecture to alleviate bus requirement for data transfer and adoption of genetic algorithm as a principal methodology for design space exploration. Experimental results show that our approach is a promising high-level synthesis mehtodology for partitioned bus architecture.
Kim, Kookhyun;Park, Sungju;Lee, Sangjoong;Hwang, Seongjun;Kim, Sumin;Lee, Yonghee
한국해양공학회지
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제34권6호
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pp.481-488
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2020
Composite materialsuch as glass-fiber reinforced plastic and carbon-fiber reinforced plastic (CFRP) shows anisotropic property and have been widely used for structural members and outfitings of ships. The structural safety of composite structures has been generally evaluated via finite element analysis. This paper presents a technique for updating the finite element model of anisotropic beams or plates via natural frequencies. The finite element model updates involved a compensation process of anisotropic material properties, such as the elastic and shear moduli of orthotropic structural members. The technique adopted was based on a discrete genetic algorithm, which is an optimization technique. The cost function was adopted to assess the optimization problem, which consisted of the calculated and referenced low-order natural frequencies for the target structure. The optimization process was implemented with MATLAB, which includes the finite element updates and the corresponding natural frequency calculations with MSC/NASTRAN. Material properties of a virtual cantilevered orthotropic beam were estimated to verify the presented method and the results obtained were compared with the reference values. Furthermore, the technique was applied to a cantilevered CFRP beam to successfully estimate the unknown material properties.
This paper describes the design of a full-spade twisted rudder section by using the genetic algorithm based on VLM(Vortex Lattice Method) and panel method. The developed propeller- rudder analysis program has been validated by comparing with experimental data. The developed code has been used for the design of a twisted full-spade rudder especially for finding out optimum section. The optimization has been firstly carried out by the genetic algorithm. The more detail variation of a rudder section has been also conducted by changing section profile in more detail to confirm the most optimum section profile. The developed new twisted rudder has been compared with existing twisted rudder by cavitation testing in the cavitation tunnel at MOERI. It is concluded that the developed twisted rudder has a lower cavity in comparison with existing twisted rudder. The verification of efficiency gain is expected to be carried out through self-propulsion tests in the near future.
This paper deals with the global path planning problem for AUVs (autonomous underwater vehicles) in a tidal current field. The previous researches in the field were unsuccessful at simultaneously addressing the two issues of obstacle avoidance and tidal current-based optimization. The use of a genetic algorithm is proposed in this paper to move past this limitation and solve both issues at once. Simulation results showed that the genetic algorithm could be applied to generate an optimal path in the field of a tidal current with multiple obstacles.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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