본 논문에서는 초기 변형소재가 이미 결정된 상태에서 제품의 최적 성형 방향 을 구하는 방법을 기술하였다. 초기 변형소재는 블랭크 호울더 곡면에 의해 변형된 중간 단면들에서의 형상을 에너지 최소화 개념을 적용하여 스플라인 곡선으로 나타내 고 이것들로 부터 곡선망을 구성한 후 최종적으로 양방향 스키닝기법(bi-directional skinning technique)에 의해 구현 하였다.
In this study, we conducted a design optimization of the Type 4 composite pressure vessels to enhance the pressure-resistant performance of the vessels while keeping the thickness of the composite layer. The design variables for the optimization were the stacking angles of the helical layers of the vessels to improve the performance. Since the carbon fibers are expensive material, it is desirable to reduce the use of the carbon fibers by applying an optimal design of the composite pressure vessel. The structural analysis and optimization process for the design of Type 4 composite pressure vessels were carried out using a commercial finite element analysis software, Abaqus and a plug-in for automated simulation, Isight, respectively. The optimization results confirmed the performance and safety of the optimized Type 4 composite pressure vessels was enhanced by 12.84% compared to the initial design.
This paper describes a new stochastic heuristic algorithm in engineering problem optimization especially in power system applications. An improved particle swarm optimization (PSO) called adaptive particle swarm optimization (APSO), mixed with simulated annealing (SA), is introduced and referred to as APSO-SA. This algorithm uses a novel PSO algorithm (APSO) to increase the convergence rate and incorporate the ability of SA to avoid being trapped in a local optimum. The APSO-SA algorithm efficiency is verified using some benchmark functions. This paper presents the application of APSO-SA to find the optimal location, type and size of flexible AC transmission system devices. Two types of FACTS devices, the thyristor controlled series capacitor (TCSC) and the static VAR compensator (SVC), are considered. The main objectives of the presented method are increasing the voltage stability index and over load factor, decreasing the cost of investment and total real power losses in the power system. In this regard, two cases are considered: single-type devices (same type of FACTS devices) and multi-type devices (combination of TCSC, SVC). Using the proposed method, the locations, type and sizes of FACTS devices are obtained to reach the optimal objective function. The APSO-SA is used to solve the above non.linear programming optimization problem for better accuracy and fast convergence and its results are compared with results of conventional PSO. The presented method expands the search space, improves performance and accelerates to the speed convergence, in comparison with the conventional PSO algorithm. The optimization results are compared with the standard PSO method. This comparison confirms the efficiency and validity of the proposed method. The proposed approach is examined and tested on IEEE 14 bus systems by MATLAB software. Numerical results demonstrate that the APSO-SA is fast and has a much lower computational cost.
The injection molding process is a process in which thermoplastic resin is heated and made into a fluid state, injected under pressure into the cavity of a mold, and then cooled in the mold to produce a product identical to the shape of the cavity of the mold. It is a process that enables mass production and complex shapes, and various factors such as resin temperature, mold temperature, injection speed, and pressure affect product quality. In the data collected at the manufacturing site, there is a lot of data related to good products, but there is little data related to defective products, resulting in serious data imbalance. In order to efficiently solve this data imbalance, undersampling, oversampling, and composite sampling are usally applied. In this study, oversampling techniques such as random oversampling (ROS), minority class oversampling (SMOTE), ADASYN(Adaptive Synthetic Sampling), etc., which amplify data of the minority class by the majority class, and complex sampling using both undersampling and oversampling, are applied. For composite sampling, SMOTE+ENN and SMOTE+Tomek were used. Artificial neural network techniques is used to predict product quality. Especially, MLP and RNN are applied as artificial neural network techniques, and optimization of various parameters for MLP and RNN is required. In this study, we proposed an SA technique that optimizes the choice of the sampling method, the ratio of minority classes for sampling method, the batch size and the number of hidden layer units for parameters of MLP and RNN. The existing sampling methods and the proposed SA method were compared using accuracy, precision, recall, and F1 Score to prove the superiority of the proposed method.
We consider the channel allocation problem for the earth orbit (LEO) satellite systems. This problm is known to be NP-complete and a couple of heuristic algorithms have been developed. In this paper, we convert the problem into a simpler form through the concept of pattern. And we suggest another algorithm based on Simulated Annealing for this simplified problem. The results of performance comparison show that our method works very well. Simulation results are reported.
본 논문은 종속변수가 중도 절단된 경우 역추정을 베이지안 방법으로 접근하였는데 이때 특별히 Gibbs Sampling을 응용하여 사후분포를 계산하는 것을 토의하였다. 적용의 예로서 실제 자료에서의 점추정 및 Simulated Annealing을 이용한 구간추정도 하였다.
The H$_{\infty}$ algorithms of the mixed weight sensitivity is used for the robust design of the reactor power control system. The mixed weight sensitivity method requires the selection of the proper weighting functions for the loop shaping in frequency domain. The complexity of the system equation and the non-convexity of the problem make it very difficult to determine the weighting functions. The genetic algorithm which is improved and hybridized with the simulated annealing is applied to determine the weighting functions. This approach permits an automatic calculation and the resultant system shows good robustness and performance.
As evolution of the process technology, we proposed the Over-The-Cell channel routing algorithm for the advanced three-layer process. The proposed algorithm simplifies the channel routing problem, and then makes use of Simulated Annealing Technique to converge at global optimal solution. Also, we proposed a new method to remove the cyclic vertical constraints which are known to be the hardest element in the channel routing problem and a way to detect the local minimal solution and escape from it successfully.
사출성형공정은 대표적인 고분자 가공공정으로 그 복잡한 특성으로 인하여 공정변 수를 최적화하는 것을 주로 경험에 의존해 왔다. 본 연구에서는 사출성형공정의 보압과정 중에 보압의 이력을 최적화하여 제품각 부분의 부피수축율차이를 최소가 되게 하는 최적화 시스템을 개발하였다. 최적화 알고리즘으로는 GA방법을 사용하였으며 본 연구에서 제안한 최적화 시스템으로 보압과정의 최적화를 수행한 결과 부피수축율의 차이가 현저히 감소하는 것을 알수 있었다. 특히 SA방법을 사용하는 경우 초기의 최적화 속도가 GA를 사용하는 경 우에 비해서 뛰어남을 알수 있었다. 또한 충전과정과 보압과정을 함께 최적화하여 보압과정 만 최적화한 결과와 비교하여 보았다.
수위-유량 관계 곡선을 나타내는 곡선식에 포함되어 있는 매개변수의 추정을 위해 많이 사용되는 로그선형 회귀분석은 잔차의 비등분산성(heteroscedasticity)을 고려하지 못하므로 본 연구에서는 의사우도추정법(pseudolikelihood estimation, P-LE)에 의해 분산함수를 추정하고 이와 함께 회귀계수를 추정할 수 있는 방법을 제시하였다. 이 과정에서 제시된 회귀잔차를 최소화하기 위하여 SA(simulated annealing)이라는 전역 최적화 알고리즘을 적용하였다. 또한 수위-유량 관계 곡선은 단면 등의 영향으로 인해 구간에 따라 각각 다르게 구축되어져야 하므로 이를 보다 객관적으로 판단하고 분리 위치를 추정하기 위하여 Heaviside 함수를 의사우도함수에 포함시켜 결과를 추정하도록 하였으며, 2개의 구간을 가지는 유량자료를 이용하여 제시된 방법의 합리성을 통계적으로 실험하였다. 이와 같이 통계적 실험을 통해 제시된 방법들이 기존 방법과 비교하여 가질 수 있는 장점을 파악하였으며, 제시된 방법들을 금강유역 5개 지점에서 대해 수행하여 효율성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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