최적화기법을 포함한 종래의 전산 프로그램들은 수치적 계산과정과 그 결과에만 중점을 두고 개발되어 왔으며, 설계모델의 개발과 최적화기법의 선택 및 결과의 판단 등은 설계 전문가에 의하여 수행되어 왔다. 반면에 전문가의 경험적지식을 처리하는 지식기반시스템은 기호처리에 중점을 두고 있기 때문에 수치적 계산을 효과적으로 할 수 없다. 본 논문에서는 수치적인 계산결과만을 제공하는 최적화기법의 한계와 기호처리에 중점을 두고 있는 지식기반시스템의 한계를 극복하여, 보다 현실적인 최적설계안을 도출할 수 있는 지식기반 다목적함수 최적설계 시스템을, 최적화기법과 LISP 언어로 개발한 지식기반시스템을 통합하여 구현하고, 이를 LNG선의 최적설계 모델에 적용하여 개발된 시스템의 유용성을 보였다.
This paper describes an efficient optimization algorithm by calculating sensitivity function for power system stabilization. In power system, the dynamic performance of exciter, governor etc. following a disturbance can be presented by a nonlinear differential equation. Since a nonlinear equation can be linearized for small disturbances, the state equation is expressed by a system matrix with system parameters. The objective function for power system operation will be related to the system parameter and the initial state at the optimal control condition for control or stabilization. The object function sensitivity to the system parameter can be considered to be effective in selecting the optimal parameter of the system.
For the past decade many effort has been delivered to understand noise generation mechanism for the small size engine cooling fan. As a result of that effort, the low noise fan such as the Wave fan was developed. Now the Wave fan becomes the well known low noise engine cooling fan. But in case of the new car development, the system in the new car will be different from previous one. So we need system optimization for every new model. In case of special application, a low speed fan should be developed to match system requirement. In that case, we meet severe engineering requirement by conducting fan system optimization instead of the simple fan scaling. In this paper, I will show you the system optimize process.
Studies on the optimization of machining process can be divided into two different approaches: off-line feedrate scheduling and adaptive control. Each approach possesses its respective strong and weak points compared to each other. That is, each system can be complementary to the other. In this regard, a combined system, which is a feedrate control system fur cutting force optimization, was proposed in this paper to make the best of each approach. Experimental results show that the proposed system could overcome the weak points of the off-line feedrate scheduling system and the adaptive control system. In addition, from the figure, it can be confirmed that the off-line feedrate scheduling technique can improve the machining quality and can fulfill its function in the machine tool which has a adaptive controller.
Optimization system for convergence point control is required for train control system, this paper introduces the way of enhanced optimization for convergence point with data of intelligence full prediction system. Also the result of the intelligence full prediction system is useful for train control system at the convergence point and passenger will take more accurate information from the prediction system.
For many practical and industrial optimization problems where some or all of the system components are stochastic, the objective functions cannot be represented analytically. Therefore, modeling by computer simulation is one of the most effective means of studying such complex systems. In this paper, with discussion of simulation optimization techniques, a case study in machining process for application of simulation optimization is presented. Most of optimization techniques can be classified as single-or multiple-response techniques. The optimization of single-response category, these strategies are gradient based search methods, stochastic approximate method, response surface method, and heuristic search methods. In the multiple-response category, there are basically five distinct strategies for treating the responses and finding the optimum solution. These strategies are graphical method, direct search method, constrained optimization, unconstrained optimization, and goal programming methods. The choice of the procedure to employ in simulation optimization depends on the analyst and the problem to be solved.
This study presents a genetic algorithm-based method for optimizing control parameters in fluid power systems. Genetic algorithms are general-purpose optimization methods based on natural evolution and genetics. A genetic algorithm seeks control parameters maximizing a measure that evaluates system performance. Five control gains of the PID-PD cascade controller fr an electrohydraulic speed control system with a variable displacement hydraulic motor are optimized using a genetic algorithm in the experiment. Optimized gains are confirmed by inspecting the fitness distribution which represents system performance in gain spaces. It is shown that optimization of the five gains by manual tuning should be a task of great difficulty and that a genetic algorithm is an efficient scheme giving economy of time and in labor in optimizing control parameters of fluid power systems.
The paper describes an optimization method based on the mathematical model of interaction within multibody 'bridge-track-cars" dynamic system. The interaction is connected with considerable dynamic phenomena influenced by high traffic speed (up to 400 km/h) on high-speed railroads. The trend analysis of a structure is necessary to determine the direction and resource of optimizing the system. Thus, scientific methods of decision-making process are necessary. The process requires a great amount of information analysis dealing with behavior and changes of the "bridge-track-cars system" that consists of mechanisms and structures, including transitions. The paper shows the algorithm of multi-criteria optimization that can essentially reduce weight of a bridge superstructure using big data analysis. This reduction is carried out in accordance with the constraints that have to be satisfied in any case. Optimization of real steel-concrete beam is exemplified. It demonstrates possibility of measures that are offered by the algorithm.
The impacts of EV charging demands on power system such as increased peak demands may be developed by means of modeling a stochastic distribution of charging and a demand dispatch calculation. Optimization processes are proposed to determine optimal demand distribution portions so that charging costs and demands can be managed optimally. There are two optimization methods which have different effects on the outcome. These focus either on the Electric vehicle customer side (cost optimization) or the System Operator side (Load-weighted optimization).
According to the operating characteristics of pump applications, they should exhibit high efficiency and energy saving capabilities throughout the whole operating process. A novel efficiency optimization control strategy is presented here to meet the high efficiency demand of a variable speed Permanent Magnet Synchronous Motor (PMSM). The core of this strategy is the excellent integration of mended maximum torque to the current control algorithm, based on the losses model during the dynamic and the grade search method with changed step by fuzzy logic during the steady. The performance experiments for the control system of a variable speed high efficiency PMSM have been completed. The test results verified that the system can reliably operate with a different control strategy during dynamic and steady operation, and the system exhibits better performance when using the efficiency-optimization control.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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