Design of shape fur visco-elastic vibration isolation elements, which are very cost-effective and so popular in many applications is fi?equently based on experiences, intuitions, or trial and errors. Such traditions in shape design make it difficult for drastic changes or new concepts to come out. In this paper, both topological method and shape optimization method are combined together to find out a most desirable isolator shape efficiently by using two commercial engineering programs, ABAQUS and MATLAB. The procedure is divided into two steps. At the first step, a topology optimization method is employed to find an initial shape, where density of either 0 or 1 for finite elements is used fur physical realizability. At the second step, based on the initial shape, finer tuning of the shape is done by boundary movement method. An illustration of the procedure is presented fur a mount of an air-conditioner compressor system and the effectiveness is discussed.
In this study the optimization of plate-fin type heat sink with vortex generator for the thermal stability is performed numerically. The optimum solutions in the heat sink are obtained when the temperature rise and the pressure drop are minimized simultaneously. Thermal performance of heat sink is influenced by the heat sink shape such as the base-part fin width, lower-part fin width, and basement thickness. To acquire the optimal design variables automatically, CFD and mathematical optimization are integrated. The flow and thermal fields are predicted using the finite volume method. The optimization is carried out by means of the sequential quadratic programming (SQP) method which is widely used for the constrained nonlinear optimization problem. The results show that the optimal design variables are as follows; B$_1$=2.584 mm, B$_2$=1.741 mm, and t=7.914 mm when the temperature rise is less than 40 K. Comparing with the initial design, the temperature rise is reduced by 4.2 K, while the pressure drop is increased by 9.43 Pa. The relationship between the pressure drop and the temperature rise is also presented to select the heat sink shape for the designers.
본 논문에서는 2차유동손실을 일으키는 주요 요인 중의 하나인 말굽와류의 강도를 감쇄시키기 위해 일반적인 날개 앞전의 형상을 결정하는 변수를 정하고 이를 최적화 하였다. 근사최적설계 기법을 이용최적화를 수행하였다. 유동해석과 최적화 프로그램으로는 $FLUENT^{TM}$과 $iSIGHT^{TM}$를 이용하였다. 최적화 수행결과, 기준 모델의 경우보다 전압력 계수가 약 9.79% 감소하였다.
In this paper, a 3D shape optimization algorithm which guarantees a smooth optimal shape is presented using parameterized sensitivity analysis. The design surface is parameterized using Bezier spline and B-spline, and the control points of the spline are taken as the design variables. The parameterized sensitivity for the control points are found from that for nodal points. The design sensitivity and adjoint variable formulae are also derived for the 3D non-linear problems. Through an application to the shape optimization of 3D electromagnet to get a uniform magnetic field, the effectiveness of the proposed algorithm is shown.
In this study, the shape design optimization of a refrigerator door hinge stopper was performed to reduce the discrepancy in the opening forces of the left and right doors of a double-door refrigerator. A finite element model was constructed and analyzed by quasi-static analyses to evaluate the structural performance of the door hinge stopper. The reaction moment calculated at the hinge axis was used as a measure of the door opening and closing forces. The design objective is to increase the door opening force by 50% while maintaining the door closing force and the maximum stress calculated in the body of the hinge stopper at the current level. A new design concept with a contacting slot was proposed to decouple the door closing and opening forces. Shape optimization was performed to determine the dimensions of the new design of the hinge stopper, and the rib pattern was determined by topological optimization to further increase the door opening force. It was observed that the new design met all design requirements.
Direct-acting solenoid valves are used in the automotive industry due to their simple structure and quick response in controlling the flow of fluid. We performed an optimization study of response time in order to improve the dynamic performance of a direct-acting solenoid valve. For the optimal design process, we used the commercial optimization software PIAnO, which provides various tools for efficient optimization including design of experiments (DOE), approximation techniques, and a design optimization algorithm. 35 sampling points of computational experiments are performed to find the optimum values of the design variables. In all cases, ANSYS Maxwell electromagnetic analysis software was used to model the electromagnetic dynamics. An approximate model generated from the electromagnetic analysis was estimated and used for the optimization. The best optimization model was selected using the verified approximation model called the Kriging model, and an optimization algorithm called the progressive quadratic response surface method (PQRSM).
An efficient method is developed for the shape optimization of 2-D structures. The sequential linear programming is used for minimization problems. Selected set of master nodes are employed as design variables and assigned to move towards the normal direction. After adapting the nodes on the design boundary, the B-spline curves and mesh smoothing schemes are used to maintain the finite element in good quality. Finally, a numerical implementation of optimum design of an automobile torque converter piston subjected to pressure and centrifugal loads is presented. The results shows additional weight up to 13% may be saved after the shape optimization.
This paper presents a 3D shape optimization algorithm for electromagnetic devices using the design sensitivity analysis with finite element method. The structural deformation analysis based on the deformation theory of the elastic body under stress is used for mesh renewing. The design sensitivity and adjoint variable formulae are derived for the 3D finite element method with edge element. The results of sensitivity analysis are used as the input data of the structural analysis to calculate the relocation of the nodal points. This method makes it possible that the new mesh of analysis region can be obtained from the initial mesh without regeneration. The proposed algorithm is applied to the shape optimization of 3D electromagnet pole to net a uniform flux density at the target region.
일반적인 신뢰성 최적 설계는 결정론적 최적 설계에 비해 매우 많은 계산비용이 필요하므로 공력 형상 최적화와 같은 큰 문제에 직접 적용하기는 매우 어렵다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위하여 이점 근사화 기법과 adjoint 민감도 해석 기법을 결합한 효율적인 신뢰성 설계 과정을 제안한다. 이 방법은 계산비용은 결정론적 방법과 거의 동일하지만 계산 결과에 있어서는 기존의 신뢰성 설계 기법과 유사한 결과를 얻을 수 있다. 이를 이용하여 3차원 공력 형상 최적 설계를 매우 효율적으로 수행할 수 있었다.
In practical design process, designer needs to find an optimal solution by using full factorial discrete combination, rather than by using optimization algorithm considering continuous design variables. So, ANOVA(Analysis of Variance) based on an orthogonal array, i.e. Taguchi method, has been widely used in most parts of industry area. However, the Taguchi method is limited for the shape optimization by using CAE, because the multi-level and multi-objective optimization can't be carried out simultaneously. In this study, a combined method was proposed taking into account of multi-level computational orthogonal array and TOPSIS(Technique for Order preference by Similarity to Ideal Solution), which is known as a classical method of multiple attribute decision making and enables to solve various decision making or selection problems in an aspect of multi-objective optimization. The proposed method was applied to a case study of the multi-level shape optimization of lower arm used to automobile parts, and the design space was explored via an efficient application of the related CAE tools. The multi-level shape optimization was performed sequentially by applying both of the neural network model generated from seven-level four-factor computational orthogonal array and the TOPSIS. The weight and maximum stress of the lower arm, as the objective functions for the multi-level shape optimization, showed an improvement of 0.07% and 17.89%, respectively. In addition, the number of CAE carried out for the shape optimization was only 55 times in comparison to full factorial method necessary to 2,401 times.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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