One of the hottest challenges in automotive industry is related to weight reduction in sheet metal forming processes, in order to produce a high quality metal part with minimal material cost. Stamping is the most widely used sheet metal forming process; but its implementation comes with several fabrication flaws such as springback and failure. A global and simple approach to circumvent these unwanted process drawbacks consists in optimizing the initial blank shape with innovative methods. The aim of this paper is to introduce an efficient methodology to deal with complex, computationally expensive multicriteria optimization problems. Our approach is based on the combination of methods to capture the Pareto Front, approximate criteria (to save computational costs) and global optimizers. To illustrate the efficiency, we consider the stamping of an industrial workpiece as test-case. Our approach is applied to the springback and failure criteria. To optimize these two criteria, a global optimization algorithm was chosen. It is the Simulated Annealing algorithm hybridized with the Simultaneous Perturbation Stochastic Approximation in order to gain in time and in precision. The multicriteria problems amounts to the capture of the Pareto Front associated to the two criteria. Normal Boundary Intersection and Normalized Normal Constraint Method are considered for generating a set of Pareto-optimal solutions with the characteristic of uniform distribution of front points. The computational results are compared to those obtained with the well-known Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II. The results show that our proposed approach is efficient to deal with the multicriteria shape optimization of highly non-linear mechanical systems.
International Journal of Fluid Machinery and Systems
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제3권2호
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pp.150-159
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2010
Laidback fan shaped film-cooling hole is formulated numerically and optimized with the help of three-dimensional numerical analysis, surrogate methods, and the multi-objective evolutionary algorithm. As Pareto optimal front produces a set of optimal solutions, the trends of objective functions with design variables are predicted by hybrid multi-objective evolutionary algorithm. The problem is defined by four geometric design variables, the injection angle of the hole, the lateral expansion angle of the diffuser, the forward expansion angle of the hole, and the ratio of the length to the diameter of the hole, to maximize the film-cooling effectiveness compromising with the aerodynamic loss. The objective function values are numerically evaluated through Reynolds- averaged Navier-Stokes analysis at the designs that are selected through the Latin hypercube sampling method. Using these numerical simulation results, the Response Surface Approximation model are constructed for each objective function and a hybrid multi-objective evolutionary algorithm is applied to obtain the Pareto optimal front. The clustered points from Pareto optimal front were evaluated by flow analysis. These designs give enhanced objective function values in comparison with the experimental designs.
기존의 큐잉분석은 네트워크 용량설계 및 성능 예측시 상당히 유용하지만, 실제의 경우 큐잉 분석으로부터 예측된 결과는 실제 관측된 성능과는 상당히 다르다. 또한 LAM, WAN 및 VBR 트래픽 특성에 관한 최근의 실험적 연구들은 기존의 Poisson 가정에 의한 모델들이 네트워크 트래픽의 장기간 의존성 및 self-similar 특성을 과소평가 함으로써, 실제 트래픽의 특성을 제대로 나타낼 수 없다는 것을 지적해 왔다. 본 논문에서는 exactly self-similar 모델링인 Pareto-like ON/OFF 소스 모델링에 의한 트래픽과 기존의 Poisson 모델링에 의한 트래픽을 비교 분석함으로써, self-similar 트래픽이 실제의 Ethernet 트래픽 특성을 잘 반영한다는 것을 보임으로써 최적화된 ATM 네트워크 설계 및 성능분석을 이루고자 한다.
The Optimal solutions of the design variables in internally finned tubes have been obtained for three-dimensional periodically fully developed turbulent flow and heat transfer. For a trapezoidal fin profile, performances of the heat exchanger are determined by considering the heat transfer rate and pressure drop, simultaneously, that are interdependent quantities. Therefore, Pareto frontier sets of a heat exchanger can be acquired by integrating CFD and a multi-objective optimization technique. The optimal values of fin widths $(d_1,\;d_2)$, fin height(h) and helix angle$(\gamma)$ are numerical1y obtained by minimizing the pressure loss and maximizing the heat transfer rate within ranges of $d_1=0.5\sim1.5mm$, $d_2=0.5\sim1.5mm$, $h=0.5\sim1.5mm$, and $\gamma=0\sim20^{\circ}$. For this, a general CFD code and a global genetic algorithm(GA) are used. The Pareto sets of the optimal solutions can be acquired after $30^{th}$ generation.
This paper describes an integrated optimization design using multilevel decomposition technique on the base of the parametric distribution and independent axiom at the stages of lower level. Based on Pareto optimum solution, the detailed parameters at the lower level can be defined into the independent axiom. The suspension design is used as the simulation example.
Congestion management is one of the technical challenges in power system deregulation. This paper presents single objective and multi-objective optimization approaches for optimal choice, location and size of Static Var Compensators (SVC) and Thyristor Controlled Series Capacitors (TCSC) in deregulated power system to improve branch loading (minimize congestion), improve voltage stability and reduce line losses. Though FACTS controllers offer many advantages, their installation cost is very high. Hence Independent System Operator (ISO) has to locate them optimally to satisfy a desired objective. This paper presents optimal location of FACTS controllers considering branch loading (BL), voltage stability (VS) and loss minimization (LM) as objectives at once using GA. It is observed that the locations that are most favorable with respect to one objective are not suitable locations with respect to other two objectives. Later these competing objectives are optimized simultaneously considering two and three objectives at a time using multi-objective Strength Pareto Evolutionary Algorithms (SPEA). The developed algorithms are tested on IEEE 30 bus system. Various cases like i) uniform line loading ii) line outage iii) bilateral and multilateral transactions between source and sink nodes have been considered to create congestion in the system. The developed algorithms show effective locations for all the cases considered for both single and multiobjective optimization studies.
In this paper, we present a symbiotic evolutionary algorithm for multi-objective optimization. The goal in multi-objective evolutionary algorithms (MOEAs) is to find a set of well-distributed solutions close to the true Pareto optimal solutions. Most of the existing MOEAs operate one population that consists of individuals representing the entire solution to the problem. The proposed algorithm has a two-leveled structure. The structure is intended to improve the capability of searching diverse and food solutions. At the lower level there exist several populations, each of which represents a partial solution to the entire problem, and at the upper level there is one population whose individuals represent the entire solutions to the problem. The parallel search with partial solutions at the lower level and the Integrated search with entire solutions at the upper level are carried out simultaneously. The performance of the proposed algorithm is compared with those of the existing algorithms in terms of convergence and diversity. The optimization problems with continuous variables and discrete variables are used as test-bed problems. The experimental results confirm the effectiveness of the proposed algorithm.
본 연구는 강상판교량의 합리적인 설계를 위한 다목적 최적설계 방법을 제안하였다. 다목적 최적설계 방법은 기존의 제작비용만을 목적함수로 사용하는 최적설계와는 달리 제작비용과 처짐을 동시에 고려함으로써 보다 합리적인 설계를 유도하고자 하였다. 강상판교량은 많은 부재를 가지고 있고 구조거동이 복잡한 이유로 기존의 최적설계 알고리즘을 이용하면 매우 비효율적이다. 따라서, 매우 효율적인 다단계 최적설계를 이용하였다. 강상판교량의 합리적이고 경제적인 설계를 위해 최적의 제작비용과 처짐과의 관계를 파레토 곡선으로 표현하고 이를 이용하여 합리적인 설계 수준을 정하는 척도로 사용하였다. 이러한 방법은 기존의 단일목적 최적설계에 비해 매우 합리적인 설계결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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