Optimization scheme is presented for the design of precast prestressed double-tee beams used as slabs in the parking or market structures. The objective considered is defined by a function that minimizes the hight of the double-tee beam, including the prefabricated element and the concrete topping poured in a second phase. The Sequential Quadratic Programming method is adopted to solve the problem. As an example 12 double-tee beams are designed with the design loads of the current design code of our country. The results from optimization process show that at least 29cm less in overall height than that designed by PCI design handbook. The section determined from the optimization process was refined for practical considerations. A MathCad 7.0 Pro Spreadsheet was prepared to verify all ACI requirements for flexure, shear and deflections. Flexural tests are performed on four full-scale 12.5m prototype models and show that all the specimens are fully comply the flexural strength requirements as specified by ACI 318-95. The present optimization scheme can be used for wider application of the design of precast prestressed double-tee beams with different materials and configurations particularly for in a large scale or for important designs.
An analysis methodology of Decentralized Dynamic Surface Control (DDSC) for the large-scale interconnected nonlinear systems is presented in this paper. While the centralized DSC approach proposed in [14] has a difficulty to check the quadratic stability for the large-scale systems numerically due to dramatic increases of the order of overall augmented error dynamics, DDSC is relatively easy to check the quadratic stability since lower order error dynamics of individual subsystems are used. Then, a systematic procedure for designing DDSC will be developed. Furthermore, after a quadratic function containing a reachable set is defined, it will be calculated numerically to indicate the performance of DDSC in the framework of convex optimization. Finally an illustrative example will be given for showing the advantages of DDSC compared with other decentralized nonlinear control techniques.
This paper presents a new approach to large-scale optimal generator maintenance scheduling. To do this, we developed a kind of discrete sensitivity index of each generator by using difference of objective fuction when it is on and off status. Based on the sensitivity value, we applied the conventional priority approach as an optimization method in the order of each generator's sensitivity measure. By applying the developed method, we can efficiently search the state space and dramatically reduce the computation time in a large scale power system.
Structural optimization involves a large number of structural analyses. When optimizing large structures, these analyses require a considerable amount of computational time and effort. However, there are specific types of structure for which the results of the analysis can be achieved in a much simpler and quicker way thanks to their special repetitive patterns. In this paper, frequency constraint optimization of cyclically repeated space trusses is considered. An efficient technique is used to decompose the large initial eigenproblem into several smaller ones and thus to decrease the required computational time significantly. Some examples are presented in order to illustrate the efficiency of the presented method.
This paper presents a new approach for large-scale generator maintenance scheduling optimizations. The generator preventive maintenance scheduling problems are typical discrete dynamic n-dimensional vector optimization ones with several inequality constraints. The considered objective function to be minimized a subset of{{{{ { R}^{n } }}}} space is the variance (i.g., second-order momentum) of operating reserve margin to levelize risk or reliability during a year. By its nature of the objective function, the optimal solution can only be obtained by enumerating all combinatorial states of each variable, a task which leads to computational explosion in real-world maintenance scheduling problems. This paper proposes a new priority search mechanism based on each generator's discrete sensitivity value which was analytically developed in this study. Unlike the conventional capacity-based priority search, it can prevent the local optimal trap to some extents since it changes dynamically the search tree in each iteration. The proposed method have been applied to two test systems (i.g., one is a sample system with 10 generators and the other is a real-world lage scale power system with 280 generators), and the results anre compared with those of the conventional capacith-based search method and combinatorial optimization method to show the efficiency and effectiveness of the algorithm.
An optimization method has been developed to find the minimum weight design of steel building structures which consist of the commercially available discrete sections. In this study, an emphasis was particularly placed on the practical applicability of optimization algorithm in engineering practice. The structure Is optimized through element optimization under the element level constraints first and then, if there is any violation of structural level constraints, it is adequately compensated by the constraint error correction vector obtained through the sensitivity analysis. A scaling procedure is introduced for the problems of large violated displacement constraint. The oscillation control in the objective function is also discussed. By dividing the available H-sections into two groups based on their section characteristics, much improved relationships between section variables were obtained and used efficiently in searching the optimum section in the section table.
In order to find the optimum design of structures that have characteristic natural frequency range, a numerical optimization method to solving eigenvalue problems is a widely used approach. However in the most cases, it is difficult to decide the accurate thickness and shape of structures that have allowable natural frequency in design constraints. Parallel analysis algorithm involving the feasible direction optimization method and Rayleigh-Ritz eigenvalue solving method is developed. The method is implemented by using finite element method. It calculates the optimal thickness and the thickness ratio of individual elements of the 2-D plane element through a parallel algorithm method which satisfy the design constraint of natural frequency. As a result this method of optimization for natural frequency by using finite element method can determine the optimal size or its ratio of geometrically complicated shape and large scale structure.
The present paper focuses on size optimization of double layer barrel vaults considering nonlinear behavior. In order to tackle the optimization problem an improved colliding bodies optimization (ICBO) algorithm is proposed. The important task that should be achieved before optimization of structural systems is to determine the best form having the least cost. In this study, an attempt is done to find the best form then it is optimized considering linear and non-linear behaviors. In the optimization process based on nonlinear behavior, the geometrical and material nonlinearity effects are included. A large-scale double layer barrel vault is presented as the numerical example of this study and the obtained results indicate that the proposed ICBO has better computational performance compared with other algorithms.
In this study, large-scale distributed design approach for a life cycle cost (LCC) optimization of steel box girder bridges was implemented. A collaborative optimization approach is one of the multidisciplinary design optimization approaches and it has been proven to be best suited for distributed design environment. The problem of optimum LCC design of steel box girder bridges is formulated as that of minimization of the expected total LCC that consists of initial cost maintenance cost expected retrofit costs for strength, deflection and crack. To discuss the possibility of the application for the collaborative optimization of steel box girder bridges, the results of this algorithm are compared with those of single level algorithm. From the numerical investigations, the collaborative optimization approach proposed in this study may be expected to be new concepts and design methodologies associated with the LCC approach.
The paper describes the study of concurrent subspace optimization(CSSO) for coupled multidisciplinary design optimization (MDO) techniques in mechanical systems. This method is a solution to large scale coupled multidisciplinary system, wherein the original problem is decomposed into a set of smaller, more tractable subproblems. Key elements in CSSO are consisted of global sensitivity equation(GSE), subspace optimization (SSO), optimum sensitivity analysis(OSA), and coordination optimization problem(COP) so as to inquiry valanced design solutions finally, Automatic differentiation has an ability to provide a robust sensitivity solution, and have shown the numerical numerical effectiveness over finite difference schemes wherein the perturbed step size in design variable is required. The present paper will develop the automatic differentiation based concurrent subspace optimization(AD-CSSO) in MDO. An automatic differentiation tool in FORTRAN(ADIFOR) will be employed to evaluate sensitivities. The use of exact function derivatives in GSE, OSA and COP makes Possible to enhance the numerical accuracy during the iterative design process. The paper discusses how much influence on final optimal design compared with traditional all-in-one approach, finite difference based CSSO and AD-CSSO applying coupled design variables.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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