This paper presents a robust and computationally efficient optimal design algorithm for electromagnetic devices by combining an adaptive response surface approximation of the objective function and($1+{\lambda}$) evolution strategy. In the adaptive response surface approximation, the design space is successively reduced with the iteration, and Pareto-optimal sampling points are generated by using Latin hypercube design with the Max Distance and Min Distance criteria. The proposed algorithm is applied to an analytic example and TEAM problem 22, and its robustness and computational efficiency are investigated.
In this paper, an integrated S/W system from CAD to optimal design has been suggested and an application to a precision machine tool structure shown. The integrated system is so designed to reduce manual interfacing effort. An object-oriented programming language is used for combining 3-D CAD program, FEM and optimal design tools. In this system parametric modelling technique is applied and users can get the optimum design iteratively without much user intervention. The CAD model is automatically updated when the design parameters are transferred back to the CAD program. Not only design time can be dramatically reduced but unnecessary operation errors avoided by the integration.
In this work, we propose combining an advanced optimal control algorithm with a geometrically exact beam model. For simplicity, the 2D Reissner beam model is chosen to represent large displacements and rotations. The difficulty pertains to the nonlinear nature of beam kinematics affecting the tangent stiffness matrix, making it non-constant, which compromises direct use of optimal control methods for linear problems. Thus, we seek to accommodate a time varying control using linear-quadratic regulator (LQR) algorithm with the proposed geometrically nonlinear beam model. We provide a detailed theoretical formulation and its numerical implementation in a variational format form. Several illustrative numerical examples are provided to confirm an excellent performance of the proposed methodology.
In this study, the optimal location of the MR fluid segments in a partially treated laminated composite sandwich plate has been identified to maximize the natural frequencies and the loss factors. The finite element formulation is used to derive the governing differential equations of motion for a partially treated laminated composite sandwich plate embedded with MR fluid and rubber material as the core layer and laminated composite plate as the face layers. An optimization problem is formulated and solved by combining finite element analysis (FEA) and genetic algorithm (GA) to obtain the optimal locations to yield maximum natural frequency and loss factor corresponding to first five modes of flexural vibration of the sandwich plate with various combinations of weighting factors under various boundary conditions. The proposed methodology is validated by comparing the natural frequencies evaluated at optimal locations of MR fluid pockets identified through GA coupled with FEA and the experimental measurements. The converged results suggest that the optimal location of MR fluid pockets is strongly influenced not only by the boundary conditions and modes of vibrations but also by the objectives of maximization of natural frequency and loss factors either individually or combined. The optimal layout could be useful to apply the MR fluid pockets at critical components of large structure to realize more efficient and compact vibration control mechanism with variable damping.
Kim, Dong Kyue;Choi, Piljoo;Lee, Mun-Kyu;Park, Heejin
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제16권5호
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pp.564-581
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2016
We present an efficient hardware prime generator that generates a prime p by combining trial division and Fermat test in parallel. Since the execution time of this parallel combination is greatly influenced by the number k of the smallest odd primes used in the trial division, it is important to determine the optimal k to create the fastest parallel combination. We present probabilistic analysis to determine the optimal k and to estimate the expected running time for the parallel combination. Our analysis is conducted in two stages. First, we roughly narrow the range of optimal k by using the expected values for the random variables used in the analysis. Second, we precisely determine the optimal k by using the exact probability distribution of the random variables. Our experiments show that the optimal k and the expected running time determined by our analysis are precise and accurate. Furthermore, we generalize our analysis and propose a guideline for a designer of a hardware prime generator to determine the optimal k by simply calculating the ratio of M to D, where M and D are the measured running times of a modular multiplication and an integer division, respectively.
협력 스펙트럼 센싱은 스펙트럼 센싱의 신뢰성 및 정확도를 높이기 위해 다수의 CR 기기들이 정보를 공유하여 면허 사용자를 검출하는 방식이다. 이때, CR 기기의 센싱 결과를 융합하는 방식에 따라 경판정 방식(hard decision method)과 연판정 방식(soft decision method)으로 구별할 수 있다. 본 논문은 면허 사용자와 CR 기기 사이의 거리에 따른 가중치가 적용된 결합 방식(Distance based Weight Combining: DWC)을 사용하여 에너지 검출기반 협력 스펙트럼 센싱을 제안하고, 이에 따른 분석 및 모의 실험 결과를 나타낸다. 면허 사용자의 신호는 OFDM 기반의 시스템을 가정하였으며, 면허 사용자와 CR 기기 사이의 무선 채널은 가우시안(Gaussian) 채널로 모델링하였다. 에너지 검출법을 위한 임계값은 각 채널의 SNR(Signal to Noise Ratio)에 따라 다르게 적용되었으며, 각 채널의 잡음 신호의 평균값으로 가정하였다. DWC를 적용한 협력 스펙트럼 센싱을 수행한 결과, 거리에 따라 다양한 검출 확률을 나타낸 단일 센싱에 비해 비교적 안정된 검출 확률을 나타내는 것으로 알 수 있었으며, 동일 이득 결합을 반영하여 협력 스펙트럼 센싱을 수행한 것보다 우수한 스펙트럼 센싱을 나타내었다.
In this paper, a hybridization of Evolutionary Strategy (ES) and a Two-Phase Neural Network(TPNN) is applied to the optimal environmental and economic operation. As the evolutionary computation, ES is to search for the global optimum based on natural selection and genetics but it shows a defect of reducing the convergence rate in the latter part of search, and often does not search the exact solution. Also, neural network theory as a local search technique can be used to search a more exact solution. But it also has the defect that a solution frequently sticks to the local region. So, new algorithm is presented as hybrid methods by combining merits of two methods. The hybrid algorithm has been tested on Emission Constrained Economic Dispatch (ECED) problem and Weighted Emission Economic Dispatch (WEED) problem for optimal environmental and economic operation. The result indicated that the hybrid approach can outperform the other computational efficiency and accuracy.
This paper proposes an optimal design scheme to improve the muffler's capacity of noise reduction of the exhaust system by combining the Taguchi method and a fractional factorial design. As a measuring tool for the performance of a muffler, the performance prediction software which is developed by Oh, Lee and Lee (1996) is used. In the first stage of a design, the length and radius of each component of the current muffler system are selected as control factors. Then, the $L_{18}$ table of orthogonal arrays is adopted to extract the effective main factors. In the second stage, the fractional factorial design is adopted to take interactions into consideration, which the $L_{18}$ table of orthogonal arrays can not consider. For an optimal design, the $L_{27}$ table of orthogonal arrays with main and interaction effects is proposed and the noise factors such as temperature, background noise and humidity are analyzed for more efficient design simultaneously.
Given a fixed production process and facility capacity, the ability to respond to market fluctuations in terms of changes in production, work force, and inventory is the major task of production management. The costs involved are primarily payroll (regular and overtime), inventory carrying, and hiring and firing. The magnitude of these costs is usually a significant portion of the operating costs of the firm and consequently a small percentage saving due to astute aggregate scheduling can mean substantial absolute saving. At least three demonstrably optimal techniques have been developed for solving this aggregate scheduling problem. These three optimal are apparently LDR, PPP, and SDR. By combining these three different approaches, another optimal solution was obtained by me. I call this CDR (Combined Decision Rule). This approach appears to be useful. This approach may be generalizable to aggregate scheduling involving a short term resources.
In this study, we propose an optimal design and new fabrication method for a slim tactile sensor. Slim tactile sensor can detect 3-axial forces and has suitable flexibility for intelligent robot fingers. To amplify the contact signal, a unique table-shaped structure was attempted. A new layer-by-layer fabrication process for polymer micromachining that can make a 3D structure by using a sacrificial layer was proposed. A table-shaped epoxy sensing plate with four legs was built on top of a flexible polymer substrate. The plate can convert an applied force to a concentrated stress. Normal and shear forces can be detected by combining responses from metal strain gauges embedded in the polymer substrate. The optimal positions of the strain gauges are determined using the strain distribution obtained from finite element analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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