In this paper, an optimization method of thin walled beam structures is proposed, Stiffnesses of a thin walled beam are characterized by the thickness of thin plates and the shape of the typical section of the beam. Explicit formula for section properties such as area, area moment of inertia, and torsional constants are derived using the response surface method. The explicit formula can be used for the optimal design of a structural system which consists of complicated thin walled beams. A vehicle structural system is optimized to demonstrate the proposed method.
In this study, performance analysis and design optimization is carried out for a multi-rate spring brake system, which is used in a cable ride to stop the arriving passengers in safe and comfortable manner. Mathematical model for the spring is developed toward the objective of minimizing the impact at the arrival while satisfying the constraint of limited distance at the stop. Matlab code is utilized to examine parameters affecting the performance of the brake system. The results are validated by a commercial software RecurDyn. Kriging meta model is used to reduce the computational cost of the analysis. Optimization is conducted by RecurDyn, from which the design parameters are determined that minimizes the impact at the stop.
The proposed immune algorithm has an uncomplicated structure and memory-cell mechanism as the optimization algorithm which imitates the principle of humoral immune response. We use the proposed algorithm to solve parameter optimization problems. Up to now, the applications of immune algorithm have been optimization problems with non-varying system parameters. Therefore the usefulness of memory-cell mechanism in immune algorithm is without. This paper proposes the immune algorithm using a memory-cell mechanism which can be the application of system with nonlinear varying parameters. To verified performance of the proposed immune algorithm, the speed control of nonlinear DC motor are performed. The results of Computer simulations represent that the proposed immune algorithm shows a fast convergence speed and a good control performances under the varying system parameters.
In this paper, we introduce the methodological system design via feature selection using Principal Component Analysis and Particle Swarm Optimization algorithms. The overall methodological system design comes from three kinds of modules such as preprocessing module, feature extraction module, and recognition module. First, Histogram equalization enhance the quality of image by exploiting contrast effect based on the normalized function generated from histogram distribution values of 2D face image. Secondly, PCA extracts feature vectors to be used for face recognition by using eigenvalues and eigenvectors obtained from covariance matrix. Finally the feature selection for face recognition among the entire feature vectors is considered by means of the Particle Swarm Optimization. The optimized Polynomial-based Radial Basis Function Neural Networks are used to evaluate the face recognition performance. This study shows that the proposed methodological system design is effective to the analysis of preferred face recognition.
This paper deals with an CAE analysis and optimization of injection molding for a mobile phone cover. Two design goals are established in the optimization; one is to switch over the feed system from cold runner to hot runner for the purpose of reducing material costs, and the other is to minimize the warpage in order to improve product quality. By the full-factorial experiments for design parameters, we showed that the cold runner design could be changed to the hot runner design by replacing the current resin with a new resin of higher fluidity. In addition, we could significantly reduce the warpage of the cover product under the hot runner system by optimizing packing pressure and packing time.
This paper addresses the problem of period and priority assignment in networked control systems (NCSs) using a fixed priority scheduler. The problem of assigning periods and priorities to tasks and messages is formulated as an optimization problem to allow for a systematic approach. The temporal characteristics of an NCS should be considered by defining an appropriate performance index (PI) which represents the temporal behavior of the NCS. In this study, the sum of the end-to-end response times required to process all I/Os with precedence relationships is defined as a PI. Constraints are derived from the task and message deadline requirements to guarantee schedulability. Genetic algorithms are used to solve this constrained optimization problem because the optimization formulation is discrete and nonlinear. By considering the effects of communication, an optimum set of periods and priorities can be holistically derived.
In this paper, we consider an optimal allocation of constant service efforts in queueing network to maximize the system throughput. For this purpose, using the perturbation analysis, we apply a stochastic optimization algorithm to two types of queueing systems. Our simulation results indicate that the estimates obtained from a stochastic optimization algorithm for a two-tandem queuing network are very accurate, and those for closed loop manufacturing system are a little apart from the known optimal allocation. We find that as simulation time increases for obtaining a new gradient (performance measure with respect to decision variables) by perturbation algorithm, the estimates tend to be more stable. Thus, we consider that it would be more desirable to have more accurate sensitivity of performance measure by enlarging simulation time rather than more searching steps with less accurate sensitivity. We realize that more experiments on various types of systems are needed to identify such a relationship with regards to stopping rule, the size of moving step, and updating period for sensitivity.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제2권4호
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pp.407-422
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2004
A new method for the design of predictive controllers for SISO systems is presented. The proposed technique allows uncertainties and constraints to be concluded in the design of the control law. The goal is to design, at each sample instant, a predictive feedback control law that minimizes a performance measure and guarantees of constraints are satisfied for a set of models that describes the system to be controlled. The predictive controller consists of a finite horizon parametric-optimization problem with an additional constraint over the manipulated variable behavior. This is an end-constraint based approach that ensures the exponential stability of the closed-loop system. The inclusion of this additional constraint, in the on-line optimization algorithm, enables robust stability properties to be demonstrated for the closed-loop system. This is the case even though constraints and disturbances are present. Finally, simulation results are presented using a nonlinear continuous stirred tank reactor model.
The present study presents the Phasor Discrete Particle Swarm Optimization (PDPSO) algorithm, an effective optimization technique, the multi-dimensional vectors of which consist of magnitudes and phase angles. PDPSO is employed in the configuration of micro-grids. Micro-grids are concepts of distribution system that directly unifies customers and distributed generations (DGs). Micro-grids could supply electric power to customers and conduct power transaction via a power market by operating economic dispatch of diverse cost functions through several DGs. If a large number of micro-grids exist in one distribution system, the algorithm needs to adjust the configuration of numerous micro-grids in order to supply electric power with minimum generation cost for all customers under the distribution system.
In recent years, there is an increasing interest to optimize the fuzzy logic controller with different methods. This paper focuses on the optimization of a fuzzy logic controller applied to a seismically excited nonlinear building. In most cases, this problem is formulated based on the linear behavior of the structure, however in this paper, four sets of objective functions are considered with respect to the nonlinear responses of the structure as the peak interstory drift ratio, the peak level acceleration, the ductility factor and the maximum control force. The Improved Charged System Search is used to optimize the membership functions and the rule base of the fuzzy controller. The obtained results of the optimized and the non-optimized fuzzy controllers are compared to the uncontrolled responses of the structure. Also, the performance of the utilized method is compared with various classical and advanced optimization algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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