International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제12권1호
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pp.711-722
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2020
An optimization framework using genetic algorithms has been developed towards an automated parametric optimization of the Octabuoy semi-submersible design. Compared with deep draft production units, the design of the shallow draught Octabuoy semi-submersible provides a floating system with improved motion characteristics, being less susceptible to vortex induced motions in loop currents. The relatively large water plane area results in a decreased natural heave period, which locates the floater in the wave period range with more wave energy. Considering this, the hull design of Octabuoy semi-submersible has been optimized to improve the floater's motion performance. The optimization has been conducted with optimized parameters of the pontoon's rectangular cross section area, the cone shaped section's height and diameter. Through numerical evaluations of both the 1st-order and 2nd-order hydrodynamics, the optimization through genetic algorithms has been proven to provide improved hydrodynamic performance, in terms of heave and pitch motions. This work presents a meaningful framework as a reference in the process of floating system's design.
This paper introduces the process for Multi-objective Optimization Framework (MOF) which mediates multiple conflicting design targets. Even though the extensive researches have shown the benefits of optimization in engineering and design disciplines, most optimizations have been limited to the performance-related targets or the single-objective optimization which seek optimum solution within one design parameter. In design practice, however, designers should consider the multiple parameters whose resultant purposes are conflicting. The MOF is a BIM-integrated and simulation-based parametric workflow capable of optimizing the configuration of building components by using performance and non-performance driven measure to satisfy requirements including build programs, climate-based daylighting, occupant's experience, construction cost and etc. The MOF will generate, evaluate all different possible configurations within the predefined each parameter, present the most optimized set of solution, and then feed BIM environment to minimize data loss across software platform. This paper illustrates how Multi-objective optimization methodology can be utilized in design practice by integrating advanced simulation, optimization algorithm and BIM.
이 논문은 여러 개의 집중하중을 받는 깊은 보의 최적위상을 조사 분석하고 그 결과를 기술하였다. 본 연구에서는 최소화해야하는 변형에너지를 목적함수로 가정하고 구조물의 초기부피를 제약함수로 사용하였다. 물질내부에 존재하는 구멍의 크기를 조절하기 위하여 최적정기준법을 바탕으로 한 크기조절알고리듬을 도입하였다. 수치해석을 통하여 길은 보의 최적위상과 관련한 위상최적화 파라미터의 민감도를 조사하였고, 필터링과정이 최적위상에 끼치는 영향을 심도 있게 조사하였다. 수치해석결과로부터 깊은 보의 최적위상은 최적화 파라미터와 깊은 연관되어 있고 필터링과정이 최적위상을 찾는데 매우 중요한 역할을 하는 것으로 나타났다.
A derivative based approach to process optimal design in powder forging is presented. The process model, the formulation for process optimal design, and the schemes for the evaluation of the design sensitivity, and an iterative procedure for the optimization are described in detail. The validity of the schemes for the evaluation of the design sensitivity is examined by performing numerical tests. The capability of the proposed approach to deal with diverse process parameters and objective functions is demonstrated through applications to some selected process design problems.
This study is focused on simulation-based dimensional tolerance optimization process (DTOP) to minimize vehicle pulls by reduction of dimensional variation in front suspension system. In previous studies, the effect of tires and wheel alignment sensitivity have mainly been investigated to eliminate vehicle pulls in nominal design condition without allocating optimal tolerance level for selected components, among various factors regarding vehicle pulls such as vehicle design parameters, vehicle weight balance, tires, and environmental factors. Unfortunately, there are wide variations in the real vehicle, and these have impacted actual vehicle pulls, especially wheel alignment effects from suspension geometry variation has not been considered in the previous studies. In the tolerance design of suspension, tolerance variables with the uncertainty such as parts dimensional variation, assembly process, datum position and direction, and assembly tool tolerance has a great influence on the variation of the suspension dimensional performances. This study introduces total vehicle pull prediction model in considering major key factors for vehicle pull sensitivity. The Monte Carlo-based tolerance analysis model using Taguchi robust method is developed to optimize dimensional tolerance parameters, satisfying on the target variation level.
In this study, a novel systematic design procedure by Genetic Algorithm of a two stage relief valve is proposed. First of all, a mathematical model describing the dynamics of a balanced piston type relief valve has been derived. Governing equations such as dynamic equations for the main spool and the pilot spool and flow equations for each orifice are established. The mathematical model is verified by comparing the results of simulation with that of experiments. Furthermore, influences of the parameters on the dynamic characteristics of a relief valve have been investigated by simulation of the proposed model. Major design parameters on the valve response are determined, which affect the system response significantly. And then, using the determined parameters, the optimization of the two stage relief valve by Genetic Algorithm, which is a random search algorithm can find the global optimum without converging local optimum, is performed. The optimal design process of a two stage relief valve is presented to determine the major design parameters. Fitness function reflects the changing pressure according to parameters. It is shown that the genetic algorithms satisfactorily optimized the major design parameters of the two stage relief valve.
In this study, a novel systematic design procedure by Genetic Algorithm of a two stage relief valve is proposed. First of all. a mathematical model describing the dynamics of a balanced piston type relief valve has been derived. Governing equations such as dynamic equations for the main spool and the pilot spool and flow equations for each orifice are established. The mathematical model is verified by comparing the results of simulation with that of experiments. Furthermore, influences of the parameters on the dynamic characteristics of a relief valve have been investigated by simulation of the proposed model. Major design parameters on the valve response are determined, which affect the system response significantly. And then, using the determined parameters, the optimization of the two stage relief valve by Genetic Algorithm, which is a random search algorithm can find the global optimum without converging local optimum, is performed. The optimal design process of a two stage relief valve is presented to determine the major design parameters. Fitness function reflects the changing pressure according to parameters. It is shown that the genetic algorithms satisfactorily optimized the major design parameters of the two stage relief valve.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제5권3호
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pp.183-188
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2005
Although it is widely used to find an optimum setting of manufacturing process parameters in a variety of engineering fields, the Taguchi method has a difficulty in dealing with multi-response situations in which several response variables should be considered at the same time. For example, electrode wear, surface roughness, and material removal rate are important process response variables in an electrical discharge machining (EDM) process. A simultaneous optimization should be accomplished. Many researches from various disciplines have been conducted for such multi-response optimizations. One of them is a fuzzy logic approach presented by Lin et al. [1]. They showed that two response characteristics are converted into a single performance index based upon fuzzy logic. However, it is pointed out that information regarding relative importance of response variables is not considered in that method. In order to overcome this problem, a desirability function can be adopted, which frequently appears in the statistical literature. In this paper, we propose a novel approach for the multi-response optimization by incorporating fuzzy logic into desirability function. The present method is illustrated by an EDM data of Lin and Lin [2].
Chemical mechanical polishing (CMP) is one of the most important processes for enabling sub-14 nm semiconductor manufacturing. Moreover, post-CMP defect control is a key process parameter for the purpose of yield enhancement and device reliability. Due to the complexity of device with sub-14 nm node structure, CMP-induced defects need to be fixed in the CMP in-situ cleaning module instead of during post ex-situ wet cleaning. Therefore, post-CMP in-situ cleaning optimization and cleaning efficiency improvement play a pivotal role in post-CMP defect control. CMP in-situ cleaning module normally consists of megasonic and brush scrubber processes. And there has been an increasing effort for the optimization of cleaning chemistry and brush scrubber cleaning in the CMP cleaning module. Although there have been many studies conducted on improving particle removal efficiency by brush cleaning, these studies do not consider the effects of brush contamination. Depending on the process condition and brush condition, brush cross contamination effects significantly influence post-CMP cleaning defects. This study investigates brush cross contamination effects in the CMP in-situ cleaning module by conducting experiments using 300mm tetraethyl orthosilicate (TEOS) blanket wafers. This study also explores brush pre-treatment in the CMP tool and proposes recipe effects, and critical process parameters for optimized CMP in-situ cleaning process through experimental results.
최근 구조최적화분야에서 활발하게 사용되고 있는 유전알고리즘은 해집단을 운용하기 때문에, 많은 반복수와 적응도 평가를 위하여 해집단의 수에 해당하는 구조해석을 필요로 하며, 또한 교배율과 돌연변이율 등의 파라미터에 따라 알고리즘의 성능이 변화하므로 문제에, 따라 적합한 파라미터 설정이 필요한 근본적인 단점을 지니고 있다. 본 연구에서는 기존 유전알고리즘의 단점을 극복할 수 있는 복합유전알고리즘을 마이크로유전알고리즘과 단순유전알고리즘을 결합한 형식으로 그리고, 최적화에 요구되는 연산을 다수의 개인용 컴퓨터에서 동시에 분산하여 수행할 수 있는 고성능 분산 복합유전알고리즘으로 개발하였다. 개발된 알고리즘은 철골 가새골조 구조물의 최소중량설계에 적용하여 그 성능을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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