The objective of this study is the development of size, shape and topology discrete optimum design algorithm which is based on the genetic algorithms. The algorithm can perform both shape and topology optimum designs of trusses. The developed algerian was implemented in a computer program. For the optimum design, the objective function is the weight of trusses and the constraints are stress and displacement. The basic search method for the optimum design is the genetic algorithms. The algorithm is known to be very efficient for the discrete optimization. The genetic algorithm consists of genetic process and evolutionary process. The genetic process selects the next design points based on the survivability of the current design points. The evolutionary process evaluates the survivability of the design points selected from the genetic process. The efficiency and validity of the developed size, shape and topology discrete optimum design algorithms were verified by applying the algorithm to optimum design examples
This paper describes a method for size optimization of the major design variables for solar water heating systems at the stage of concept design. The widely used RETScreen simulation tool was used for optimization. Currently, the RETScreen tool itself does not provide a function for optimization of the design parameters. In this study, an optimizer was combined with the software. A comparative study was performed to evaluate the RETScreen-based approach with the case study of a solar heating system in an office building. The optimized results using the RETScreen model were compared to previously published results with the TRNSYS model. The objective function of the optimization is the life-cycle cost of the system. The optimized design results from the RETScreen model showed good agreement with the optimized TRNSYS results for the solar collector area and storage volume, but presented a slight difference for the collector slope angle in terms of the converged direction of the solutions. The energy cost, life-cycle cost, and thermal performance regarding collector efficiency, system efficiency, and solar fraction were compared as well, and the RETScreen model showed good agreement with the TRNSYS model for the conditions of the base case and optimized design.
The automobile suspension system is composed of parts that affect performances of a vehicle such as ride quality, handling characteristics, straight performance and steering effort, etc. Moreover, by using the finite element analysis the cost for the initial design step can be decreased. In the design of a suspension system, usually system vibration and structural rigidity must be considered simultaneously to satisfy dynamic and static requirements simultaneously. In this paper, we consider the weight reduction and the increase of the first eigen-frequency of a suspension part, the upper control arm, especially using topology optimization and size optimization. Firstly, we obtain the initial design to maximize the first eigen-frequency using topology optimization. Then, we apply the multi-objective parameter optimization method to satisfy both the weight reduction and the increase of the first eigen-frequency. The design variables are varying during the optimization process for the multi-objective. Therefore, we can obtain the deterministic values of the design variables not only to satisfy the terms of variation limits but also to optimize the two design objectives at the same time. Finally, we have executed reliability based optimal design on the upper control arm using the Monte-Carlo method with importance sampling method for the optimal design result with 98% reliability.
Composite steel-concrete box girders are frequently used in bridge construction for their economic and structural advantages. An integrated metaheuristic based optimization procedure is proposed for discrete size optimization of straight multi-span steel box girders with the objective of minimizing the self-weight of girder. The metaheuristic algorithm of choice is the Cuckoo Search (CS) algorithm. The optimum design of a box girder is characterized by geometry, serviceability and ultimate limit states specified by the American Association of State Highway and Transportation Officials (AASHTO). Size optimization of a practical design example investigates the efficiency of this optimization approach and leads to around 15% of saving in material.
Metaheuristic algorithm is used to solve the weight minimization problem of truss structures considering shape, and sizing design variables. The cross-sectional areas of the line element in trusses are the design variables for size optimization and the changeable joint coordinates are the shape optimization used in this study. The design of plane and spatial truss structures are optimized by metaheuristic technique named Teaching-Learning-Based Optimization (TLBO). Finite element analyses of structures and optimization process are carried out by the computer program visually developed by the authors coded in MATLAB. The four benchmark problems (trusses 2D ten-bar, 3D thirty-seven-bar, 3D seventy-two-bar and 2D two-hundred-bar) taken from literature are optimized and the optimal solution compared the results given by previous studies.
본 연구의 목적은 평면 트러스의 단면치수 및 형 상 최적화 알고리즘을 개발 하는 것이다. 본 연구에 적용된 최적화 기법은 무제약 축차선형화기법(SUMT)의 extended penalty method와 다변수(多變數)를 가지는 직접탐사법인 Hooke & Jeeves method이다. 상기(上記) 언급된 두 방법은 단면최적화와 형상최적화 과정의 각 단계에서 반복적 다 최적설계 과정에서 최종의 최적값이 구해질 때까지 단면최적화와 형상최적화 과정이 반복적으로 상호작용하게 된다. 트러스의 형상최적화에 관한 기존의 연구문헌에서는 최적화의 설계변수로서 부재의 단면적과 절점좌표를 사용하였다. 이렇게 할 경우, 압축재의 좌굴특성을 제대로 반영하기 어려우므로 한정된 조건으로 좌굴특성을 부여하게 되어 보다 실제적인 최적설계에 많은 제약을 가져오게 되므로 본 연구에서는 부재의 실제치수와 절점좌표를 최적화의 설계 변수로 취하게 되므로 부재치수의 변화에 따른 좌굴특성의 변화를 최대한 반영할 수 있다.
본 논문의 목적은 소재대체법과 치수최적화 기법을 이용한 2층 고속열차 알루미늄 압출재 차체의 경량 설계를 제시하는 것이다. 소재대체법을 수행하기 위해 위상최적화 기법을 이용하여 차체 구조물의 샌드위치 복합재 적용 부위를 결정하였다. 해석결과, 루프와 2층 언더프레임에 샌드위치 복합재가 적용 가능함을 보여주었다. 치수최적화는 알루미늄 압출재와 카본/에폭시 복합재의 두께를 결정하는데 사용되었다. 치수최적화를 수행하기 위해, 설계변수, 제약조건, 목적함수를 정식화 하였으며 이러한 조건에 의해 유효설계를 도출하였다. 경량 설계의 결과로 2층 고속열차 하이브리드 차체의 무게를 2.18 ton(17.70%)까지 줄일 수 있음을 보여주었다.
The objective of this study is the development of size, shape and topology discrete optimum design algorithm which is based on the genetic algorithms. The algorithm can perform both shape and topology optimum designs of trusses. The developed algorithm was implemented in a computer program. For the optimum design, the objective function is the weight of trusses and the constraints are stress and displacement. The basic search method for the optimum design is the genetic algorithms. The algorithm is known to be very efficient for the discrete optimization. The genetic algorithm consists of genetic process and evolutionary process. The genetic process selects the next design points based on the survivability of the current design points. The evolutionary process evaluates the survivability of the design points selected from the genetic process. The efficiency and validity of the developed size, shape and topology discrete optimum design algorithms were verified by applying the algorithm to optimum design examples
The size and topology of geometrically nonlinear dome structures are optimized thereby minimizing both its entire weight & joint (node) displacements and maximizing load-carrying capacity. Design constraints are implemented from provisions of American Petroleum Institute specification (API RP2A-LRFD). In accordance with the proposed design constraints, the member responses computed by use of arc-length technique as a nonlinear structural analysis method are checked at each load increment. Thus, a penalization process utilized for inclusion of unfeasible designations to genetic search is correspondingly neglected. In order to solve this complex design optimization problem with multiple objective functions, Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA II) approach is employed as a multi-objective optimization tool. Furthermore, the flexibility of proposed optimization is enhanced thereby integrating an automatic dome generating tool. Thus, it is possible to generate three distinct sphere-shaped dome configurations with varying topologies. It is demonstrated that the inclusion of brace (diagonal) members into the geometrical configuration of dome structure provides a weight-saving dome designation with higher load-carrying capacity. The proposed optimization approach is recommended for the design optimization of geometrically nonlinear dome structures.
The purpose of this paper is to present a new and efficient optimization algorithm called Jaya for optimum design of steel grillage structure. Constrained size optimization of this type of structure based on the LRFD-AISC is carried out with integer design variables by using cross-sectional area of W-shapes. The objective function of the problem is to find minimum weight of the grillage structure. The maximum stress ratio and the maximum displacement in the inner point of steel grillage structure are taken as the constraint for this optimization problem. To calculate the moment and shear force of the each member and calculate the joint displacement, the finite elements analysis is used. The developed computer program for the analysis and design of grillage structure and the optimization algorithm for Jaya are coded in MATLAB. The results obtained from this study are compared with the previous works for grillage structure. The results show that the Jaya algorithm presented in this study can be effectively used in the optimal design of grillage structures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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