The demands for small, high performance and high loaded aircraft compressor are increased in the world. But the design requirements become increasingly complex to design these high technical engines, the requirement of the design optimization become increased. The optimal design result of several disciplines show different tendencies and nonlinear characteristics of the compressor design, the multidisciplinary design optimization method must be considered in compressor design. Therefore, the artificial Neural Net method is adapted to make the approximation model of 3-stage axial compressor design optimization for considering the nonlinear characteristic. At last, the optimal result of this study is compared to that of previous study.
This paper proposes a deformation method for solving practical nonlinear programming problems. Utilizing the nonlinear parametric programming technique with Quasi-Newton method [6,7], the method solves the problem by imbedding it into a suitable one-parameter family of problems. The approach discussed in this paper was originally developed with the aim of solving a system of structural optimization problems with frequently appears in various kind of engineering design. It is assumed that we have to solve more than one structural problem of the same type. It an optimal solution of one of these problems is available, then the optimal solutions of thel other problems can be easily obtained by using this known problem and its optimal solution as the initial problem of our parametric method. The method of nonlinear programming does not generally converge to the optimal solution from an arbitrary starting point if the initial estimate is not sufficiently close to the solution. On the other hand, the deformation method described in this paper is advantageous in that it is likely to obtain the optimal solution every if the initial point is not necessarily in a small neighborhood of the solution. the Jacobian matrix of the iteration formula has the special structural features [2, 3]. Sectioon 2 describes nonlinear parametric programming problem imbeded into a one-parameter family of problems. In Section 3 the iteration formulas for one-parameter are developed. Section 4 discusses parametric approach for Quasi-Newton method and gives algorithm for finding the optimal solution.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.10
no.2
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pp.152-160
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2000
This paper addresses the analysis and design of fuzzy-model-based controller for nonlinear systems using
extended PDC and optimal pole-placement schemes. In the design procedure, we represent the nonlinear
system using a Takagi-Sugeno fkzy model and formulate the controller rules by using the extended parallel
distributed compensator (EPDC) and construct an overall fuzzy logic controller by blending all local state
feedback controllers with an optimal pole-placement scheme. Unlike the commonly used parallel distributed
compensation technique, by blending a newly extended parallel distributed compensator and the optimal poleplacement
schemes, we can design not only a local stable k z y controller but also an overall stable fuzzy
controller to perform the tacking control objective. Furthermore, a stability analysis is carried out not only for
the fuzzy model but also for a real nonlinear system. Finally. the effectiveness and feasibility of the proposed
fizzy model-based controller design method has been shown through a simulation example.
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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1998.10b
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pp.718-723
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1998
The program which could determine cross-sectional dimension of the prestressed concrete box girder bridges at the stage of preliminary design was developed using the optimal technique in this study. It could minimize the cost required in the design of box girder bridges and the construction with the full staging method. Objective cost function consisted of six independent variables such as height of cross-section, jacking force and thickness of web and bottom flange. The SUMT(Sequntial Unconstrained minimization Technique) was used to solve the constrained nonlinear minimization optimal problem. Using the program developed in this study, optimum design was performed for existing bridges with one cell cross section of constant depth. The result verify the compatibility of the program.
Though the standard element density-based topology optimization method has been applied for the optimal design of multiphysics systems, some theoretical problems, such as material interpolation, undershoot temperature prediction, and unstable elements, still remain to be overcome. The objective of this investigation is to present a new topology optimization formulation based on the element connectivity parameterization (ECP) in order to avoid the numerical problems in multiphysics system design and improve optimization results. To show the validity of the proposed approach, the designs of an optimal thermal dissipation and an electro-thermal-compliant actuator were considered.
A new Riemannian geometric model for the controlled plant is proposed by imbedding the control vector space in the state space, so as to reduce the dimension of the model. This geometric model is derived by replacing the orthogonal straight coordinate axes on the state space of a linear system with the curvilinear coordinate axes. Therefore the integral manifold of the geometric model becomes homeomorphic to that of fictitious linear system. For the lower dimensional Riemannian geometric model, a nonlinear optimal regulator with a quadratic form performance index which contains the Riemannian metric tensor is designed. Since the integral manifold of the nonlinear regulator is determined to be homeomorphic to that of the linear regulator, it is expected that the basic properties of the linear regulator such as feedback structure, stability and robustness are to be reflected in those of the nonlinear regulator. To apply the above regulator theory to a real nonlinear plant, it is discussed how to distort the curvilinear coordinate axes on which a nonlinear plant behaves as a linear system. Consequently, a partial differential equation with respect to the homeomorphism is derived. Finally, the computational algorithm for the nonlinear optimal regulator is discussed and a numerical example is shown.
In this paper, stabilization inverse optimal control for nonlinear systems with structural uncertainty is considered. Based on the control Lyapunov function, a theorem for the globally asymptotic stability is presented. From this a less conservative condition for the inverse optimal control is derived. The result is used to design an inverse optimal controller for a class of nonlinear systems, that improves and extends the existing results. The class of nonlinear system considered is also enlarger. The simulation results show the effectiveness of the method.
The present article encompasses a nonlinear finite element (FE) and genetic algorithm (GA) based optimal vibration energy harvesting from nonprismatic piezo-laminated cantilever beams. Three cases of cross section profiles (such as linear, parabolic and cubic) are modelled to analyse the geometric nonlinear effects on the output responses such as displacement, voltage, and power. The simultaneous effects of taper ratios (such as breadth and height taper) on the output power are also studied. The FE based nonlinear dynamic equation of motion has been solved by an implicit integration method (i.e., Newmark method in conjunction with the Newton-Raphson method). Besides this, a real coded GA based constrained optimization scheme has also been proposed to determine the best set of design variables for optimal harvesting of power within the safe limits of beam stress and PZT breakdown voltage.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1996.10a
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pp.310-312
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1996
In this paper, we propose a design method for nonlinear SISO system using Takagi-Sugeno fuzzy model and Genetic Algorithm. Our method can reduce the number of design parameters and has advantage of small search space of Genetic Algorithm. The proposed nonlinear controller, which can be implemented by fuzzy controller and simple nonlinear controller, cancels the original nonlinear dynamics and gives the optimal nonlinear dynamics. We illustrated the performance of the proposed controller by simple simulation example.
Design of safe structures with resistance to progressive collapse is of paramount importance in structural engineering. In this paper, an efficient optimization technique is used for optimal design of steel moment frames subjected to progressive collapse. Seismic design specifications of AISC-LRFD code together with progressive collapse provisions of UFC are considered as the optimization constraints. Linear static, nonlinear static and nonlinear dynamic analysis procedures of alternate path method of UFC are considered in design process. Three design examples are solved and the results are discussed. Results show that frames, which are designed solely considering the AISC-LRFD limitations, cannot resist progressive collapse, in terms of UFC requirements. Moreover, although the linear static analysis procedure needs the least computational cost with compared to the other two procedures, is the most conservative one and results in heaviest frame designs against progressive collapse. By comparing the results of this work with those reported in literature, it is also shown that the optimization technique used in this paper significantly reduces the required computational effort for design. In addition, the effect of the use of connections with high plastic rotational capacity is investigated, whose results show that lighter designs with resistance to progressive collapse can be obtained by using Side Plate connections in steel frames.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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