Simultaneous optimization of trusses which concurrently takes into account design variables related to the size, shape and topology of the structure is recognized as highly complex optimization problems. In this class of optimization problems, it is possible to encounter several unstable mechanisms throughout the solution process. However, to obtain a feasible solution, these unstable mechanisms somehow should be rejected from the set of candidate solutions. This study proposes triangular unit based method (TUBM) instead of ground structure method, which is conventionally used in the topology optimization, to decrease the complexity of search space of simultaneous optimization of the planar truss structures. TUBM considers stability of the triangular units for 2 dimensional truss systems. In addition, integrated particle swarm optimizer (iPSO) strengthened with robust technique so called improved fly-back mechanism is employed as the optimizer tool to obtain the solution for these class of problems. The results obtained in this study show the applicability and efficiency of the TUBM combined with iPSO for the simultaneous optimization of planar truss structures.
There are generally three folds when developing neural network classifiers. They are as follows: 1) discriminant function; 2) lots of parameters in the design of classifier; and 3) high dimensional training data. Along with this viewpoint, we propose space search optimized polynomial neural network classifier (PNNC) with the aid of data preprocessing technique and simultaneous tuning strategy, which is a balance optimization strategy used in the design of PNNC when running space search optimization. Unlike the conventional probabilistic neural network classifier, the proposed neural network classifier adopts two type of polynomials for developing discriminant functions. The overall optimization of PNNC is realized with the aid of so-called structure optimization and parameter optimization with the use of simultaneous tuning strategy. Space search optimization algorithm is considered as a optimize vehicle to help the implement both structure and parameter optimization in the construction of PNNC. Furthermore, principal component analysis and linear discriminate analysis are selected as the data preprocessing techniques for PNNC. Experimental results show that the proposed neural network classifier obtains better performance in comparison with some other well-known classifiers in terms of accuracy classification rate.
Robust parameter design is an off-line production technique for reducing variation and improving the quality of products and processes by using product arrays. However, the use of the product arrays usually requires a large number of runs. To overcome the drawback of the product array, the combined array can be used. Also optimizing multiple responses is increasingly important in industry. Using simultaneous optimization measures, we can deal with the multiple response case. In this paper we compare the simultaneous optimization using the Taguchi's product array with using the combined array. And models possible to set on combined arrays are also investigated and compared with the cases of product arrays.
Jamian, Jasrul Jamani;Dahalan, Wardiah Mohd;Mokhlis, Hazlie;Mustafa, Mohd Wazir;Lim, Zi Jie;Abdullah, Mohd Noor
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제9권4호
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pp.1229-1239
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2014
Optimal Distributed Generation (DG) output and reconfiguration are among the well accepted approach to reduce power loss in a distribution network. In the past, most of the researchers employed optimal DG output and reconfiguration separately. In this work, a simultaneous DG output and reconfiguration analysis is proposed to maximize power loss reduction. The impact of the separated analysis and simultaneous analysis are investigated. The test result on the 33 bus distribution network with 3 units of DG operated in PV mode showed the simultaneous analysis gave the lowest power loss (global optimal) and faster results compared to other combined methods. All the analyses for optimizing the DG as well as reconfiguration are used the Artificial Bee Colony Optimization technique.
A hybrid mid-story seismic isolation system with a smart damper has been proposed to mitigate seismic responses of tall buildings. Based on previous research, a hybrid mid-story seismic isolation system can provide effective control performance for reduction of seismic responses of tall buildings. Structural design of the hybrid mid-story seismic isolation system is generally performed after completion of structural design of a building structure. This design concept is called as an iterative design which is a general design process for structures and control devices. In the iterative design process, optimal design solution for the structure and control system is changed at each design stage. To solve this problem, the integrated optimal design method for the hybrid mid-story seismic isolation system and building structure was proposed in this study. An existing building with mid-story isolation system, i.e. Shiodome Sumitomo Building, was selected as an example structure for more realistic study. The hybrid mid-story isolation system in this study was composed of MR (magnetorheological) dampers. The stiffnessess and damping coefficients of the example building, maximum capacity of MR damper, and stiffness of isolation bearing were simultaneously optimized. Multi-objective genetic optimization method was employed for the simultaneous optimization of the example structure and the mid-story seismic isolation system. The optimization results show that the simultaneous optimization method can provide better control performance than the passive mid-story isolation system with reduction of structural materials.
In this paper, the Colliding Bodies Optimization (CBO), Enhanced Colliding Bodies Optimization (ECBO) and Vibrating Particles System (VPS) algorithms and the force method are used for the simultaneous analysis and design of truss structures. The presented technique is applied to the design and analysis of some planer and spatial trusses. An efficient method is introduced using the CBO, ECBO and VPS to design trusses having members of prescribed stress ratios. Finally, the minimum weight design of truss structures is formulated using the CBO, ECBO and VPS algorithms and applied to some benchmark problems from literature. These problems have been designed by using displacement method as analyzer, and here these are solved for the first time using the force method. The accuracy and efficiency of the presented method is examined by comparing the resulting design parameters and structural weight with those of other existing methods.
Optimization of engine desist and operation parameters using a genetic algorithm was demonstrated for direct injection diesel engine combustion. A micro genetic algorithm and a modified KIVA-3V code were used for the analysis and optimization of the engine combustion. At each generation of the optimization step the micro genetic algorithm generated five groups of parameter sets, and the five cases of KIVA-3V analysis were to be performed either in series or in parallel. The micro genetic algorithm code was also parallelized by using MPI programming, and a multi-CPU parallel supercomputer was used to speed up the optimization process by four times. An example case for a fixed engine speed was performed with six parameters of intake swirl ratio, compression ratio, fuel injection included angle, injector hole number, SOI, and injection duration. A simultaneous optimization technique for the whole range of engine speeds would be suggested for further studies.
When a projectile travels at high speed underwater, supercavitating flow arises, in which a huge cavity is generated behind the projectile so that only the nose, i.e., the cavitator, of the projectile is wetted, while the rest of it should be surrounded by the cavity. In that case, the projectile can achieve very high speed due to the reduced drag. Furthermore if the nose of the body is shaped properly, the attendant pressure drag can be maintained at a very low value, so that the overall drag is also reduced dramatically. In this study, shape optimization technique is employed to determine the optimum cavitator shape for minimum drag, given certain operating conditions. Shape optimization technique is also used to solve the potential flow problem fur any given cavitator, which is a free boundary value problem having the cavity shape as unknown a priori. Analytical sensitivities are derived for various shape parameters in order to implement a gradient-based optimization algorithm. Simultaneous optimization technique is proposed for efficient cavitator shape optimization, in which the cavity and cavitator shape are determined in a single optimization routine.
When a projectile travels at high speed underwater, supercavitating flow arises, in which a huge cavity is generated behind the projectile so that only the nose, i.e., the cavitator, of the projectile is wetted, while the rest of it should be surrounded by the cavity. In that case, the projectile can achieve very high speed due to the reduced drag. Furthermore if the nose of the body is shaped properly, the attendant pressure drag can be maintained at a very low value, so that the overall drag is also reduced dramatically. In this study, shape optimization technique is employed to determine the optimum cavitator shape for minimum drag, given certain operating conditions. Shape optimization technique is also used to solve the potential flow problem for any given cavitator, which is a free boundary value problem having the cavity shape as unknown a priori. Analytical sensitivities are derived for various shape parameters in order to implement a gradient-based optimization algorithm. Simultaneous optimization technique is proposed for efficient cavitator shape optimization, in which the cavity and cavitator shape are determined in a single optimization routine.
An optimal design method for hybrid structural control system of building structures subject to earthquake excitation is presented in this paper. Designing a hybrid structural control system nay be defined as a process that optimizes the capacities and configuration of passive and active control systems as well as structural members. The optimal design proceeds by formulating the optimization problem via a multi-stage goal programming technique and, then, by finding reasonable solution to the optimization problem by means of a goal-updating genetic algorithm. The process of the integrated optimization design is illustrated by a numerical simulation of a nine-story building structure subject to earthquake excitation. The effectiveness of the proposed method is demonstrated by comparing the optimally designed results with those of a hybrid structural control system where structural members, passive and active control systems are uniformly distributed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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