For the conventional computational methods for structural reliability analysis, the common limitations are long computational time, large number of iteration and low accuracy. Thus, a new novel method for structural reliability analysis has been proposed in this paper based on response surface method incorporated with an improved genetic algorithm. The genetic algorithm is first improved from the conventional genetic algorithm. Then, it is used to produce the response surface and the structural reliability is finally computed using the proposed method. The proposed method can be used to compute structural reliability easily whether the limit state function is explicit or implicit. It has been verified by two practical engineering cases that the algorithm is simple, robust, high accuracy and fast computation.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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v.7
no.4
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pp.750-769
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2015
The geometry of engineering systems affects their performances. For this reason, the shape of engineering systems needs to be optimized in the initial design stage. However, engineering system design problems consist of multi-objective optimization and the performance analysis using commercial code or numerical analysis is generally time-consuming. To solve these problems, many engineers perform the optimization using the approximation model (response surface). The Response Surface Method (RSM) is generally used to predict the system performance in engineering research field, but RSM presents some prediction errors for highly nonlinear systems. The major objective of this research is to establish an optimal design method for multi-objective problems and confirm its applicability. The proposed process is composed of three parts: definition of geometry, generation of response surface, and optimization process. To reduce the time for performance analysis and minimize the prediction errors, the approximation model is generated using the Backpropagation Artificial Neural Network (BPANN) which is considered as Neuro-Response Surface Method (NRSM). The optimization is done for the generated response surface by non-dominated sorting genetic algorithm-II (NSGA-II). Through case studies of marine system and ship structure (substructure of floating offshore wind turbine considering hydrodynamics performances and bulk carrier bottom stiffened panels considering structure performance), we have confirmed the applicability of the proposed method for multi-objective side constraint optimization problems.
Solenoid type magnetic actuator is the device, which could translate the electromagnetic energy to mechanical force. The force generated by magnetic flux, could be calculated by Maxwell stress tensor method. Maxwell stress tensor method is influenced by the magnetic flux path. Thus, magnetic force could be improved by modification of the iron case, which is the route of the magnetic flux. Modified design is obtained by parameter optimization using by Response surface methodology.
The present study examines the micro-pattern replication on a plastic film using ultrasonic imprinting. Ultrasonic imprinting uses ultrasonic waves to generate repetitive microscale deformation in the polymer film. The resulting deformation heat on the surface of the film causes the surface region to soften sufficiently so that a replication of the micro-pattern can be obtained. To successfully replicate the micro-pattern on a large area of polymer film, a high replication ratio is needed as well as good uniformity over the entire region. In this study, a horn design is investigated by finite element analysis and is optimized through a response surface analysis. In the ultrasonic imprinting experiments, the response surface method was also used to determine the optimal processing conditions for better replication characteristics.
Weight minimization of double-deck train carbody is imperative to reduce cost and extend life-time of train. It is required to decide 36 thickness of aluminum extruded panels. However, the design variables are two many to tract. moreover, one execution of structural analysis of double-deck carbody is time-consuming. Therefore, we adopt approximation technique to save computational cost of optimization process. Response surface model is used to apporximate static response of double-deck carbody. To obtain plausible response surface model, orthogonal array is empolyed as design of experiment(DOE). Design improvement by approximate model-based optimization is described. Accuracy and efficiency of optimization by using response surface model are discussed.
Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.13
no.3
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pp.22-33
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2005
Response Surface Method (RSM) constructs approximate response surfaces using sample data from experiments or simulations and finds optimum levels of process variables within the fitted response surfaces of the interest region. It will be necessary to get the most suitable response surface for the accuracy of the optimization. The application of RSM plan experimental designs. The RSM is used in the sequential optimization process. The first goal of this study is to improve the plan of central composite designs of experiments with various locations of axial points. The second is to increase the optimal efficiency applying a modified method to update interest regions.
Park, Jang-Won;Lee, Oh-Young;Im, Jong-Bin;Lee, Soo-Yong;Park, Jung-Sun
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.36
no.5
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pp.438-447
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2008
This study is focused on reliability based design optimization (RBDO) using moving least squares. A response surface is used to derive a limit-state equation for reliability based design optimization. Response surface method (RSM) with least square method (LSM) or Kriging will be used as a response surface. RSM is fast to make the response surface. On the other hand, RSM has disadvantage to make the response surface of nonlinear equation. Kriging can make the response surface in nonlinear equation precisely but needs considerable amount of computations. The moving least square method (MLSM) is made of both methods (RSM with LSM+Kriging). Numerical results by MLSM are compared with those by LMS in Rosenbrock function and six-hump carmel back function. The RBDO of engine duct of smart UAV is pursued in this paper. It is proved that RBDO is useful tool for aerospace structural optimal design problems.
response surface method (RSM) is widely used to evaluate th e extremely smal probability of ocurence or toanalyze the reliability of very complicated structures. Althoug h Monte-Carlo Simulation (MCS) technique can evaluate any system, the procesing time of MCS dependson the reciprocal num ber of the probability of failure. The stochastic finite element method could solve thislimitation. However, it is limit ed to the specific program, in which the mean and coeficient o f random variables are programed by a perturbation or by a weigh ted integral method. Therefore, it is not aplicable when erequisite programing. In a few number of stage analyses, RSM can construct a regresion model from the response of the c omplicated structural system, thus, saving time and efort significantly. However, the acuracy of RSM depends on the dist ance of the axial points and on the linearity of the limit stat e functions. To improve the convergence in exact solution regardl es of the linearity limit of state functions, an improved adaptive response surface method is developed. The analyzed res ults have ben verified using linear and quadratic forms of response surface functions in two examples. As a result, the be st combination of the improved RSM techniques is determined and programed in a numerical code. The developed linear adapti ve weighted response surface method (LAW-RSM) shows the closest converged reliability indices, compared with quadratic form or non-adaptive or non-weighted RSMs.
Biodiesel has attracted considerable attention during the past decade as a biodegradable, nontoxic, and renewable fuel, Several processes for the production of biodiesel have been developed, among which transesterification under alkali-catalysis gives high level yield of methyl esters in short reaction times. In this research, response surface method was applied to optimize the transesterification reaction under alkali-catalysis. It was found that reaction temperature, reaction time, and agitation rate of reactor had profound effects among the seven variables affecting on biodiesel conversion. The optimal temperature, reaction time, and agitation speed were 67$^{\circ}C$, 68 minutes, and 94 rpm, respectively. Under the optimal conditions, the experimental value of biodiesel conversion was 99.7%.
Springback simulation is receiving increasing attention throughout the automotive industry and the academic world. The knowledge of the real springback of stamped parts can help the stamping technicians to modify the process parameters or die geometry in order to reduce the shape defect. This paper presents the results of springback simulation after aluminium square cup deep drawing and trimming simulation, and results of springback optimization using response surface method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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