It is one of the most important things to determinate optimized cutting conditions which satisfy productivity and cost simultaneously in production and CAPP systems. These days many researchers have figured out the optimizing way for solutions of multi-object function to find the approach methods using algorithm such as genetic algorithm or tabu search, etc., instead of mathematical methods. The main creation of objective function is proposed by empirical method but which is difficult to set it up and to analysis. In this paper, an optimization method of cutting condition is shown using the ANN and GA for the multi-objective function in high speed machining.
Taguchi's robust parameter design is an approach to reduce the performance variation of quality characteristics in products and processes. In robust design, the signal-to-noise ratio (SN ratio) was used to find the optimum condition to minimize the variation of quality characteristics as much as possible and bring the average of quality characteristics closer to the target value. In this paper, we propose a simultaneous optimization method based on a linear model of the SN ratio as a method to find the optimal condition of the control factor in case of multi-characteristics. In addition, the proposed method and the existing method were compared and studied by taking actual cases.
MDO (Multidisciplinary Design Optimization) methodology is an emerging new technology to solve a complicate structural analysis and design problem with a large number of design variables and constraints. In this paper MDO methodology is adopted through the use of computer aided systems such as Geometric Solid Modeller, Mesh Generator, CAD system and CAE system. And this paper introduces MDO methodology as a new method for structural analysis and design through the application to the structural design of flap drive system. In a MDO methodology application to the structural design of flap drive system, kinetodynamic analysis is done using a simple aerodynamic analysis model for the air flow over the flap surface instead of difficult aerodynamic analysis. Simultaneously the structural static analysis is done to obtain the optimum structural condition. And the structural buckling analysis for push pull rod is also done to confirm the optimum structural condition (optimum cross section shape of push pull rod).
This paper is concerned with the structural optimization problem of maximizing the compressive buckling load of orthotropic rectangular plates for a given volume of material. The optimality condition is first derived via variational calculus. It states that the thickness distribution is proportional to the strain energy density contrary to popular claims of constant strain energy density at the optimum. An engineers physical meaning of the optimality condition would be to make the average strain energy density with respect to the depth a constant. A double cosine thickness varying plate and a double sine thickness varying plate are then fine tuned in a one parameter optimization using the Rayleigh-Ritz method of analysis. Results for simply supported square plates indicate an increase of 89% in capacity for an orthotropic plate having 100% of its fibers in $0^{\circ}$ direction.
Malik, Maulana;Sulaiman, Ibrahim Mohammed;Mamat, Mustafa;Abas, Siti Sabariah;Sukono, Sukono
Nonlinear Functional Analysis and Applications
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제26권4호
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pp.811-837
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2021
In this paper, we propose a new conjugate gradient method for solving unconstrained optimization models. By using exact and strong Wolfe line searches, the proposed method possesses the sufficient descent condition and global convergence properties. Numerical results show that the proposed method is efficient at small, medium, and large dimensions for the given test functions. In addition, the proposed method was applied to solve practical application problems in portfolio selection.
Double-deck train has been attracted growing attention as next generation transportation around metropolis because of high passenger carrying capacity. To develop high-speed double-deck train with low operational costs, the carbody must be designed as light as possible. In addition, the carbody must be strong enough to ensure the safety of passengers. To meet these design requirements, we perform systematically weight minimization that determines thickness of aluminum extruded panels of the carbody. First, to reduce the design variables, we carry out the screening process that select sensitive or/and important design variables through design exploration. Then, weight minimization is accomplished under multi-loading condition such as vertical, compressive and torsional loads, while satisfying strength constraints of the design regulations. Finally, the result of design optimization is discussed by comparison with its initial design.
Lim, Zi-Jie;Mustafa, Mohd Wazir;Jamian, Jasrul Jamani
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제10권3호
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pp.877-887
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2015
Rapid development of cities with constant increasing load and deregulation in electricity market had forced the transmission lines to operate near their threshold capacity and can easily lead to voltage instability and caused system breakdown. To prevent such catastrophe from happening, accurate readings of voltage stability condition is required so that preventive equipment and operators can execute security procedures to restore system condition to normal. This paper introduced Enhanced Hybrid Particle Swarm Optimization algorithm to estimate the voltage stability condition which utilized Fast Voltage Stability Index (FVSI) to indicate how far or close is the power system network to the collapse point when the reactive load in the system increases because reactive load gives the highest impact to the stability of the system as it varies. Particle Swarm Optimization (PSO) had been combined with the ANN to form the Enhanced Hybrid PSO-ANN (EHPSO-ANN) algorithm that worked accurately as a prediction algorithm. The proposed algorithm reduced serious local minima convergence of ANN but also maintaining the fast convergence speed of PSO. The results show that the hybrid algorithm has greater prediction accuracy than those comparing algorithms. High generalization ability was found in the proposed algorithm.
용접작업시 적정용접조건의 설정과 용접결과의 개선을 위한 용접변수의 최적화는 용접품질 및 생산성과 직결되는 중요한 과제이다. 본 연구에서는 복잡한 용접변수 및 용접결과의 상호관계를 관련이론식의 분석과 실험결과의 통계적 분식 및 경험적 지식의 분석을 통하여 체계적으로 조사하였고 조사된 결과는 경험식과 퍼지룰 및 인공지능적 지식의 형태로 표현되어 지식베이스로 구축되었다. 또한 퍼지 전문가시스템의 근접추론기법을 활용하여 지식베이스에 포함된 정보로부터 적절한 용접조건의 제안과 주어진 용접결과에 대한 사용자의 평가에 기초하여 보다 개선된 용접결과를 얻기 위한 용접변수의 최적화 과정을 실현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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