Shape optimization of airfoil in WIG craft has been performed by considering the ground effect. The WIG craft should satisfy various aerodynamic characteristics such as lift, lift to drag ratio, and static height stability. However, they show a strong trade-off phenomenon so that it is difficult to satisfy aerodynamic properties simultaneously. Optimization is carried out through the multi-objective genetic algorithm. A multi-objective optimization means that each objective is considered separately instead of weighting. Due to the trade-off, pareto sets and non-dominated solutions can be obtained instead of the unique solution. NACA0015 airfoil is considered as a baseline model, shapes of airfoil are parameterized and rebuilt with four-Bezier curves. There are eighteen design variables and three objective functions. The range of design variables and their resolutions are two primary keys for the successful optimization. By two preliminary optimizations, the variation can be reduced effectively. After thirty evolutions, the non-dominated pareto individuals of twenty seven are obtained. Pareto sets are all the set of possible and excellent solution across the design space. At any selections of the pareto set, these are no better solutions in all design space.
In the study, investigation of fiber- reinforced composite materials that can be an alternative to conventional steel was performed by finite element analysis with the help of software. Steel and composite materials have been studied on a four axle truck chassis model. Three-dimensional finite element model was created with software, and then analyzes were performed. The analyses were performed for static and dynamic/fatigue cases. Fatigue cases are formed with the help of design spectra model and fatigue analyses were performed as static analyses with this design spectra. First, analyses were performed for steel and after that optimization analyses were made for the AS4-PEEK carbon fiber composite and Eglass-Epoxy fiber composite materials. Optimization of composite material analyzes include determining the total laminate thickness, thickness of each ply, orientation of each ply and ply stacking sequence. Analyzes were made according to macro mechanical properties of composite, micromechanics case has not been considered. Improvements in weight reduction up to %50 provided at the end of the composite optimization analyzes with satisfying stiffness performance of chassis. Fatigue strength of the composite structure depends on various factors such as, fiber orientation, ply thickness, ply stack sequence, fiber ductility, ductility of the matrix, loading angle. Therefore, the accuracy of theoretical calculations and analyzes should be correlated by testing.
Recently developed automotive components are getting lighter providing a higher fuel efficiency and performance. Following the current trend, this study proposes a structural optimization method for the lower control arm installed at the front side of a Vehicle. Lightweight design of lower control arm can be achieved through design and material technology. In this research, the shape of lower control arm was determined by applying the optimization technology and aluminum was selected as a steel-substitute material. Strength performance is the most important design requirement in the structural design of a control arm. This study considers the static strength in the optimization process. For the optimum design, the durability analysis is performed to predict its fatigue life. In this study, the kriging interpolation method is adopted to obtain the minimum weight satisfying the strength constraint. Optimum designs are obtained by the in-house program, EXCEL-Kriging. Also, based on the optimum model obtained for the static strength, the optimization of Index of Fatigue Durability is carried out to get th optimum fatigue performance.
This paper deals with a vehicle routing problem with resource repositioning (VRPRR) which is a variation of well-known vehicle routing problem with pickup and delivery (VRPPD). VRPRR in which static repositioning of public bikes is a representative case, can be defined as a multi-objective optimization problem aiming at minimizing both transportation cost and the amount of unmet demand. To obtain Pareto sets for the problem, famous multi-objective optimization algorithms such as Strength Pareto Evolutionary Algorithm 2 (SPEA2) can be applied. In addition, a linear combination of two objective functions with weights can be exploited to generate Pareto sets. By varying weight values in the combined single objective function, a set of solutions is created. Experiments accomplished with a standard benchmark problem sets show that Variable Neighborhood Search (VNS) applied to solve a number of single objective function outperforms SPEA2. All generated solutions from SPEA2 are completely dominated by a set of VNS solutions. It seems that local optimization technique inherent in VNS makes it possible to generate near optimal solutions for the single objective function. Also, it shows that trade-off between the number of solutions in Pareto set and the computation time should be considered to obtain good solutions effectively in case of linearly combined single objective function.
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.
본 논문에서는 골프클럽샤프트의 정적특성의 최적화 방법론을 제시하였다. 복합재료를 사용한 샤프트의 최적성능향상을 위한 쉬트 프리프레그의 적층순서를 구하였다. 클럽샤프트의 굽힘 강성과 비틀림 강성의 동시 최적화를 위하여 새로운 최적화 목적함수를 제시하였다. 샤프트의 정적특성 분석을 위하여 고전적층 이론을 적용하였으며 최적화 방법으로서 적층순서를 설계변수로 정의하는 유전알고리즘을 사용하였다. 또한 얻어진 최적적층순서를 바탕으로 한 샤프트의 동적특성을 분석하였다.
This study proposes a structural design method for the upper control arm installed at the rear side of a SUV. The weight of control arm can be reduced by applying the design and material technologies. In this research, the former includes optimization technology, and the latter the technologies for selecting aluminum as a steel-substitute material. Strength assessment is the most important design criterion in the structural design of a control arm. At the proto design stage of a new control arm, FE (finite element) analysis is often utilized to predict its strength. This study considers the static strength in the optimization process. The inertia relief method for FE analysis is utilized to simulate the static loading conditions. According to the classification of structural optimization, the structural design of a control arm is included in the category of shape optimization. In this study, the kriging interpolation method is adopted to obtain the minimum weight satisfying the strength constraint. Optimum designs are obtained by ANSYS WORKBENCH and the in-house program, EXCEL-kriging program. The optimum results determined from the in-house program are compared with those of ANSYS WORKBENCH.
MDO (Multidisciplinary Design Optimization) methodology is an emerging new technology to solve a complicate structural analysis and design problem with a large number of design variables and constraints. In this paper MDO methodology is adopted through the use of computer aided systems such as Geometric Solid Modeller, Mesh Generator, CAD system and CAE system. And this paper introduces MDO methodology as a new method for structural analysis and design through the application to the structural design of flap drive system. In a MDO methodology application to the structural design of flap drive system, kinetodynamic analysis is done using a simple aerodynamic analysis model for the air flow over the flap surface instead of difficult aerodynamic analysis. Simultaneously the structural static analysis is done to obtain the optimum structural condition. And the structural buckling analysis for push pull rod is also done to confirm the optimum structural condition (optimum cross section shape of push pull rod).
In this study, we propose the method of optimally changing material of BIW for minimizing weight while satisfying vehicle requirements on static stiffness. First, we formulate a material selection optimization problem. Next, we establish the CAE procedure of evaluating static stiffness. Then, to enhance the efficiency of design work, we integrate and automate the established CAE procedure using a commercial process integration and design optimization (PIDO) tool, PIAnO. For effective optimization, we adopt the approach of metamodel based approximate optimization. As a sampling method, an orthogonal array (OA) is used for selecting sampling points. The response values are evaluated at the sampling points and then these response values are used to generate a metamodel of each response using the linear polynomial regression (PR) model. Using the linear PR model, optimization is carried out an evolutionary algorithm (EA) that can handle discrete design variables. Material optimization result reveals that the weight is reduced by 44.8% while satisfying all the design constraints.
In this study, we propose the method of optimally selecting material of front pillar (A-pillar) and package tray for minimizing weight while satisfying vehicle requirements on static stiffness and dynamic stiffness. First, we formulate a material selection optimization problem. Next, we establish the CAE procedure of evaluating static stiffness and dynamic stiffness. Then, to enhance the efficiency of design work, we integrate and automate the established CAE procedure using a commercial process integration and design optimization (PIDO) tool, PIAnO. For effective optimization, we adopt the approach of metamodel based approximate optimization. As a sampling method, an orthogonal array (OA) is used for selecting sampling points. The response values are evaluated at the sampling points and then these response values are used to generate a metamodel of each response using the radial basis function regression (RBFr). Using the RBFr models, optimization is carried out an evolutionary algorithm that can handle discrete design variables. Material optimization result reveals that the weight is reduced by 49.8% while satisfying all the design constraints.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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