The paper deals with strength design of a riser support installed on floating production storage and offloading (FPSO) vessel under various loading conditions - operation, extreme, damaged, one line failure case (OLFC) and installation. The design problem is formulated such that thickness sizing variables are determined by minimizing the weight of a riser support structure subject to stresses constraints. The initial design model is generated based on an actual FPSO riser support specification. The finite element analysis (FEA) is conducted using MSC/NASTRAN, and optimal solutions are obtained via moving least squares method (MLSM) in the context of response surface based approximate optimization. For the meta-modeling of inequality constraint functions of stresses, a constraint-feasible moving least squares method (CF-MLSM) is used in the present study. The method of CF-MLSM, compared to a conventional MLSM, has been shown to ensure the constraint feasibility in a case where the approximate optimization process is employed. The optimization results present improved design performances under various riser operating conditions.
Alternative formulation is presented for robust optimization problems and an efficient computational scheme for reliability estimation is proposed. Both design variables and design parameters considered as random variables about their nominal values. To ensure the robustness of objective performance a new cost function bounding the performance and a new constraint limiting the performance variation are introduced. The constraint variations are regulated by considering the probability of feasibility. Each probability constraint is transformed into a sub-optimization problem and then is resolved with the modified advanced first order second moment(AFOSM) method for computational efficiency. The proposed robust optimization method has advantages that the mean value and the variation of the performance function are controlled simultaneously and the second order sensitivity information is not required even in case of gradient based optimization. The suggested method is examined by solving three examples and the results are compared with those for deterministic case and those available in literature.
The optimization techniques have been applied to versatile engineering problems for reducing manufacturing cost and for automatic design. The deterministic approaches or op5imization neglect the effects on uncertainties of design variables. The uncertainties include variation or perturbation such as tolerance band. The optimum may be useless when the constraints considering worst cases of design variables can not be satisfied, which results from constraint variation. The variation of design variables can also give rise to drastic change of performances. The two issues are related to constraint feasibility and insensitive performance. Robust design suggested in the present study is developed to gain an optimum insensitive to variation on design variables within feasible region. The multiobjective function is composed to the mean and the standard deviation of original objective function, while the constraints are supplemented by adding penalty term to original constraints. This method has a advantage that the second derivatives of the constraints are not required. A mathematical problem and several standard problems for structural optimization are solved to check out the usefulness of the suggested method.
In this paper, for constrained optimization problem, one multi-objective optimization algorithm that ensures both performance robustness and constraint feasibility is proposed when uncertainties are involved in design variables. In the proposed algorithm, the gradient index of objective function assisted by design sensitivity with the help of finite element method is applied to evaluate robustness; the reliability calculated by the sensitivity-assisted Monte Carlo simulation method is used to assess the feasibility of constraint function. As a demonstration, the performance and numerical efficiency of the proposed method is investigated through application to the optimal design of TEAM problem 22--a superconducting magnetic energy storage system.
전자 카탈로그 상에서의 상품 검색은 카탈로그에 명시되어 있는 상품을 찾는 표준상품검색과 소비자가 원하는 상품을 맞춤 하는 맞춤상품검색으로 분류할 수 있다. 현재의 대부분의 상품 검색은 표준상품 검색에 의존하고 있다. 특히 기업간 구성요소기반(Component-based)상품의 경우 표준상품검색만으로는 구매자의 다양한 요구에 응하기가 어렵다. 따라서 웹 상의 전자 카탈로그에서의 동적인 맞춤검색에 대한 요구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 구성기반 상품에 대해서 표준상품검색만으로는 구매자가 원하는 상품의 검색가능성(Feasibility)과 검색된 대안들이 조정(Adjust) 프로세스 과정을 거쳐 최적해 도달 가능성(Admissibility)이 보장되지 않음을 보이고, 이에 대한 효과적인 방법론으로 검색가능성과 최적해 도달 가능성을 지원하는 Template-based Reasoning 방법론을 제안한다. Template-based Reasoning은 구매자의 요구사항에 따른 대안탐색 부분과 선택된 대안에 대한 조정과정의 두 단계로 이루어진다. 구매자의 주요 선호도(MUST Preference)에 근거하여 대안들을 탐색하고, 탐색된 대안들 간의 우선순위를 결정한다. 조정 단계에서는 옵션(Options)의 확장을 통해 구매자의 맞춤사양에 따른 상품을 제안하고, 제약 및 규칙기반 추론 (Constraint and Rule Satisfaction Approach)을 이용하여 옵션(Options)들 간의 제약조건에 따른 호환성(Compatibility)을 조사하고, 적정가격의 상품을 제안한다. 본 방법론은 Template을 사용하여 기본적으로 구매자가 원하는 상품을 검색하기 위한 검색노력을 줄이고, 검색된 대안들로부터 구매자와 시스템이 웹상에서 서로 상호작용(interactivity) 하여 해를 찾고, 제약조건과 규칙들에 의해 적합한 해를 찾아가는 방법을 제시한다. 본 논문은 구성기반 예로서 컴퓨터 부품 조립을 사용해서 Template-based reasoning 예를 보인다. 본 방법론은 검색노력을 줄이고, 검색에 있어 Feasibility와 Admissibility를 보장한다.
In this paper a new method of handling linear constraints for the genetic algorithm is suggested. The method is designed to maintain the feasibility of offsprings during the evolution process of the genetic algorithm. In the genetic algorithm, the chromosomes are coded as the vectors in the real vector space constrained by the linear constraints. A method of handling the linear constraints already exists in which all the constraints of equalities are eliminated so that only the constraints of inequalities are considered in the process of the genetic algorithm. In this paper a new method is presented in which all the constraints of inequalities are eliminated so that only the constraints of equalities are considered. Several genetic operators such as arithmetic crossover, simplex crossover, simple crossover and random vector mutation are designed so that the resulting offspring vectors maintain the feasibility subject to the linear constraints in the framework of the new handling method.
본 논문에서는 해양작업 상태의 하중조건을 고려한 부유식 원유생산 저장 하역장치에 설치된 라이져 보강구조의 강도설계에 관련하여 다양한 근사화 기법 기반 설계최적화 및 그 성능을 비교하고자 한다. 설계최적화 문제는 하중조건별 구조강도의 제한조건 하에서 중량을 최소화하여 설계변수인 구조 부재치수가 결정되도록 정식화된다. 비교 연구를 위해 사용된 근사화 기법은 반응표면법 기반 순차적 근사최적화(RBSAO), 크리깅 기반 순차적 근사최적화(KBSAO), 그리고 개선된 이동최소자승법(MLSM) 기반 근사최적화 기법인 CF-MLSM와 Post-MLSM이다. RBSAO와 KBSAO의 적용을 위하여 상용프로세스 통합 설계최적화(PIDO) 코드를 사용하였다. 본 연구에 적용한 MLSM 기반 근사최적화 기법들은 제한조건의 가용성을 보장할 수 있도록 새롭게 개발되었다. 다양한 근사화 모델 기반 설계최적화 기법에 의한 결과는 설계 해의 개선 및 수렴속도 등의 수치적 성능을 기준으로 실제 비근사 설계최적화 결과와 비교 검토하였다.
본 논문에서는 범프 및 브레이크 하중조건 하에서 자동차 넉클의 강도설계에 관한 다양한 회귀모델 기반 근사최적화 기법 및 그 성능을 비교하고자 한다. 최적설계문제는 응력, 변형 및 진동주파수의 제한조건 하에서 중량을 최소화하여 설계변수인 단면치수가 결정되도록 정식화 된다. 비교 연구를 위해 사용된 근사화 기법은 순차적 근사최적화(SAO), 순차적 이점대각이차 근사최적화(STDQAO), 그리고 개선된 이동최소 자승법(MLSM) 기반 근사최적화 기법인 CF-MLSM 와 Post-MLSM 이다. SAO 와 STDQAO 적용을 위하여 상용 프로세스통합 설계최적화(PIDO) 코드를 사용하였다. 본 연구에 적용한 MLSM 기반 근사최적화 기법들은 제한조건의 가용성을 보장할 수 있도록 새롭게 개발되었다. 다양한 근사최적화 기법에 의한 설계결과는 설계 해의 개선 및 수렴속도 등 수치적 성능을 기준으로 실제 비근사최적화 결과와 비교검토 되었다.
This paper proposes the controller design for regulation control of two-link robot arm using sum of squares (SOS) control method that takes into account the input constraint. The existing studies of two link robotic arm system used a linear model of all the non-linearity of the system is linearized. For a linear controller, since the model of the system is simplified, it is possible to design a controller in consideration of constraints on the disturbance. However, there is a limit to the performance using a linearized model for a system with a complex nonlinear properties. To compensate for this in the case of using a fuzzy LMI method, it is necessary to have a large number of linear models and thus there is a disadvantage that the system becomes complicated. To solve these problems, we represents a two-link robot arm system with a polynomial model using a Taylor series expansion and design the controller considering the case where the magnitude of the control input is limited using SOS method. We demonstrate by simulations the feasibility of the proposed algorithm.
This work deals with development of effective redundancy resolution algorithms for the motion control of manipulator. Differently from the typical kinematically redundant robots that are attached to the fixed ground, the ZMP condition should be taken into account in the manipulator motion in order to guarantee the system stability. In this paper, a new motion planning algorithm for redundant manipulator not fixed to the ground is introduced. A sequential redundancy resolution algorithm is proposed, which ensures the ZMP (Zero Moment Point) stability, the planned operational motion, and additional sub-criteria such as joint limit index. A geometric constraint equation derived by reshaping the existing ZMP equation enables one to employ the sequential redundancy algorithm. The feasibility of the proposed algorithm is verified by simulating a redundant manipulator model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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