International Journal of Fluid Machinery and Systems
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제8권3호
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pp.209-219
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2015
A robust multi-fidelity optimization methodology has been developed, focusing on efficiently handling industrial runner design of hydraulic Francis turbines. The computational task is split between low- and high-fidelity phases in order to properly balance the CFD cost and required accuracy in different design stages. In the low-fidelity phase, a physics-based surrogate optimization loop manages a large number of iterative optimization evaluations. Two derivative-free optimization methods use an inviscid flow solver as a physics-based surrogate to obtain the main characteristics of a good design in a relatively fast iterative process. The case study of a runner design for a low-head Francis turbine indicates advantages of integrating two derivative-free optimization algorithms with different local- and global search capabilities.
This paper presents a newly developed optimization algorithm, the Bee Optimization Algorithm (BeeOA), to solve the economic power dispatch (EPD) problem. The authors have developed a derivative free and global optimization technique based on the working of the honey bee. The economic power dispatch problem is a nonlinear constrained optimization problem. Classical optimization techniques fail to provide a global solution and evolutionary algorithms provide only a good enough solution. The proposed approach has been examined and tested on two test systems with different objectives. A simple power dispatch problem is tested first on 6 generators and then the algorithm is demonstrated on 13 thermal unit systems whose incremental fuel cost function takes into account the value point loading effect. The results are promising and show the effectiveness and robustness of the proposed approach over recently reported methods.
This paper describes a direct search method for a class of linearly constrained optimization problem. Through research we find it can be treated as an unconstrained optimization problem. And with the decrease of dimension of the variables need to be computed in the algorithms, the implementation of convergence to KKT points will be simplified to some extent. Convergence is shown under mild conditions which allow successive frames to be rotated, translated, and scaled relative to one another.
In this contribution, the control of multivariable reverse osmosis (RO) desalination plant using proportional-integral-derivative (PID) controllers is presented. First, feed-forward compensators are designed using simplified decoupling method and then the PID controllers are tuned for flux (flow-rate) and conductivity (salinity). The tuning of PID controllers is accomplished by minimization of the integral of squared error (ISE). The ISEs are minimized using a recently proposed algorithm named as teacher-learner-based-optimization (TLBO). TLBO algorithm is used due to being simple and being free from algorithm-specific parameters. A comparative analysis is carried out to prove the supremacy of TLBO algorithm over other state-of-art algorithms like particle swarm optimization (PSO), artificial bee colony (ABC) and differential evolution (DE). The simulation results and comparisons show that the purposed method performs better in terms of performance and can successfully be applied for tuning of PID controllers for RO desalination plants.
Devesh K. Jaiswal;Goutam Mondal;Suresh R. Dash;Mayank Mishra
Structural Monitoring and Maintenance
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제10권1호
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pp.63-86
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2023
Structural health monitoring and damage detection are essential for assessing, maintaining, and rehabilitating structures. Most of the existing damage detection approaches compare the current state structural response with the undamaged vibrational structural response, which is unsuitable for old and existing structures where undamaged vibrational responses are absent. One of the approaches for existing structures, numerical model updating/inverse modelling, available in the literature, is limited to numerical studies with high-end software. In this study, an attempt is made to study the effectiveness of the model updating technique, simplify modelling complexity, and economize its usability. The optimization-based detection problem is addressed by using programmable open-sourced code, OpenSees® and a derivative-free optimization code, NOMAD®. Modal analysis is used for damage identification of beam-like structures with several damage scenarios. The performance of the proposed methodology is validated both numerically and experimentally. The proposed method performs satisfactorily in identifying both locations and intensity of damage in structures.
We analyze the convergence properties of Powell's UOBYQA method. A distinguished feature of the method is its use of two trust region radii. We first study the convergence of the method when the objective function is quadratic. We then prove that it is globally convergent for general objective functions when the second trust region radius p converges to zero. This gives a justification for the use of p as a stopping criterion. Finally, we show that a variant of this method is superlinearly convergent when the objective function is strictly convex at the solution.
Raghunath, Chaitra;Watson, Layne T.;Jrad, Mohamed;Kapania, Rakesh K.;Kolonay, Raymond M.
Advances in aircraft and spacecraft science
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제4권3호
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pp.297-316
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2017
With rapid growth in the complexity of large scale engineering systems, the application of multidisciplinary analysis and design optimization (MDO) in the engineering design process has garnered much attention. MDO addresses the challenge of integrating several different disciplines into the design process. Primary challenges of MDO include computational expense and poor scalability. The introduction of a distributed, collaborative computational environment results in better utilization of available computational resources, reducing the time to solution, and enhancing scalability. SORCER, a Java-based network-centric computing platform, enables analyses and design studies in a distributed collaborative computing environment. Two different optimization algorithms widely used in multidisciplinary engineering design-VTDIRECT95 and QNSTOP-are implemented on a SORCER grid. VTDIRECT95, a Fortran 95 implementation of D. R. Jones' algorithm DIRECT, is a highly parallelizable derivative-free deterministic global optimization algorithm. QNSTOP is a parallel quasi-Newton algorithm for stochastic optimization problems. The purpose of integrating VTDIRECT95 and QNSTOP into the SORCER framework is to provide load balancing among computational resources, resulting in a dynamically scalable process. Further, the federated computing paradigm implemented by SORCER manages distributed services in real time, thereby significantly speeding up the design process. Part 1 covers SORCER and the algorithms, Part 2 presents results for aircraft panel design with curvilinear stiffeners.
Raghunath, Chaitra;Watson, Layne T.;Jrad, Mohamed;Kapania, Rakesh K.;Kolonay, Raymond M.
Advances in aircraft and spacecraft science
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제4권3호
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pp.317-334
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2017
With rapid growth in the complexity of large scale engineering systems, the application of multidisciplinary analysis and design optimization (MDO) in the engineering design process has garnered much attention. MDO addresses the challenge of integrating several different disciplines into the design process. Primary challenges of MDO include computational expense and poor scalability. The introduction of a distributed, collaborative computational environment results in better utilization of available computational resources, reducing the time to solution, and enhancing scalability. SORCER, a Java-based network-centric computing platform, enables analyses and design studies in a distributed collaborative computing environment. Two different optimization algorithms widely used in multidisciplinary engineering design-VTDIRECT95 and QNSTOP-are implemented on a SORCER grid. VTDIRECT95, a Fortran 95 implementation of D. R. Jones' algorithm DIRECT, is a highly parallelizable derivative-free deterministic global optimization algorithm. QNSTOP is a parallel quasi-Newton algorithm for stochastic optimization problems. The purpose of integrating VTDIRECT95 and QNSTOP into the SORCER framework is to provide load balancing among computational resources, resulting in a dynamically scalable process. Further, the federated computing paradigm implemented by SORCER manages distributed services in real time, thereby significantly speeding up the design process. Part 1 covers SORCER and the algorithms, Part 2 presents results for aircraft panel design with curvilinear stiffeners.
As a computational method for the discovery of the effective agonists for PPARd, we address the usefulness of molecular dynamics free energy (MDFE) simulation with explicit solvent in terms of the accuracy and the computing cost. For this purpose, we establish an efficient computational protocol of thermodynamic integration (TI) that is superior to free energy perturbation (FEP) method in parallel computing environment. Using this protocol, the relative binding affinities of GW501516 and its derivatives for PPARd are calculated. The accuracy of our protocol was evaluated in two steps. First, we devise a thermodynamic cycle to calculate the absolute and relative hydration free energies of test molecules. This allows a self-consistent check for the accuracy of the calculation protocol. Second, the calculated relative binding affinities of the selected ligands are compared with experimental IC50 values. The average deviation of the calculated binding free energies from the experimental results amounts at the most to 1 kcal/mol. The computational efficiency of current protocol is also assessed by comparing its execution times with those of the sequential version of the TI protocol. The results show that the calculation can be accelerated by 4 times when compared to the sequential run. Based on the calculations with the parallel computational protocol, a new potential agonist of GW501516 derivative is proposed.
Soybean fatty acid, the largest byproduct in the production of soybean oil, was formulated for hand cream, oil in water emulsion base, to improve the suppleness and elasticity of skin. The stability of emulsion observed by a macroscopic method was used as a characteristic index for deciding an optimum formula of hand creams. The optimum formula of the most stable hand cream was obtained from polynomial regression equation, contour graphs and partial derivative graphs. The values of soybean fatty acid and stearyl alcohol in the obtained optimum formula were 9.75 and 14.75 w/w%, respectively, and sodium lauryl sulfate was not needed. Experimental value for the stability of hand cream prepared according to the optimum formula was 76,14 days, and the prediction value by computation method was 73.25 days. From the results of accelerated tests by elevated temperature, the stability of hand cream by optimum formula was 1.7 year at room temperature $(25^{\circ}C)$. The hand cream containing soybean fatty acid was found to be free of primary irritant substance to the skin by Draize technique.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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