Efficiency of design process for large scale structures highly depends on the development of efficient structural analysis and structural response control algorithms because a successful design involves a number of structural analysis based on iterative structural response control process. In this paper, distributed structural analysis model on multiple personal computers connected by ethernet network is presented. To reduce communication cost required in the process of analysis, substructuring techniques are adopted to evenly distribute computational loads on each processor. With its applications on structural analysis of plane frame structures, performance of the proposed computational model are presented in detail.
This paper proposes a sampling-based optimization method for electromagnetic design problems, where design sensitivities are obtained from the elaborate surrogate models based on the universal Kriging method and a local window concept. After inserting additional sequential samples to satisfy the certain convergence criterion, the elaborate surrogate model for each true performance function is generated within a relatively small area, called a hyper-cubic local window, with the center of a nominal design. From Jacobian matrices of the local models, the accurate design sensitivity values at the design point of interest are extracted, and so they make it possible to use deterministic search algorithms for fast search of an optimum in design space. The proposed method is applied to a mathematical problem and a loudspeaker design with constraint functions and is compared with the sensitivity-based optimization adopting the finite difference method.
The main goal of this research is at the development of a bundle product suggestion sub-system of an internet shopping mall for fishery products, which can reduce the search cost of user. To achieve the goal, we first study tie key factors of successful direct commerce for fishery products, and second, we design a bundle product suggestion module and its sub-module. For this, we identify the objectives of system, and write out the necessary functions of the system and models(process model, data model, dynamic model) through the analysis of user requirements. Based on the functions and models, we design user interfaces, database, processes, and knowledge base. In designing knowledge base and inferencing strategy, we consider two intelligent agent approach(optimal algorithms, heuristic rules) and suggest one more approach(case-based reasoning). The intelligent agent can be used in enhancing the suggestion of multiple fishery product simultaneously. The system analysis and design documents presented as the research results can be used to provide good guidelines to the companies who consider developing an production suggestion agents.
Optimization of chassis frame is performed according to the minimization of eleven responses representing one total frame weight, three natural frequencies and seven strength limits of chassis frame that are analyzed by using each response surface model from D-optimal design of experiments. After each response surface model is constructed form D-optimal design and random orthogonal array, the main effect and sensitivity analyses are successfully carried out by using this approximated regression model and the optimal solutions are obtained by using a nonlinear programming method. The response surface models and the optimization algorithms are used together to obtain the optimal design of chassis frame. The eleven-polynomial response surface models of the thirteen frame members (design factors) are constructed by using D-optimal Design and the multi-disciplinary design optimization is also performed by applying dual response analysis.
In the current research, a displacement-based seismic design scheme to retrofit reinforced concrete columns using FRP composite materials has been proposed. An accurate prediction for the nonlinear flexural analysis of FRP jacketed concrete members has been presented under multiaxial constitutive laws of concrete and composite materials. Through modification of the displacement coefficient method (DCM) and the direct displacement-based design method (DDM) of reinforced concrete structures, two algorithms for a performance-based seismic retrofit design of reinforced concrete columns with a FRP jacket have been newly introduced. From applications to retrofit design it is known that two methods are easy to apply in retrofit design and the DCM procedure underestimates the target displacement to compare with the DDM procedure.
The placeness has been lost in space design since Modernism, especially Internationalism. Digital space design of today is one of the means to complement that. The purpose of this study is to grasp a trend in the expression of placeness, being appeared in digital space design process through case analysis. As the result of this study, the placeness in digital design process expressed by parametric elements had each effective internal algorithms. Especially, space design using digital process were expressed placeness by physical context such as topography, conditions of location, landscape, axis of road, traffic elements and climate. And social context were expressed by user experience through his cognition.
The structural optimization is carried out in the continuous design space or discrete design space. Methods for discrete variables such as genetic algorithms are extremely expensive in computational cost. In this research, an iterative optimization algorithm using orthogonal arrays is developed for design in discrete space. An orthogonal array is selected on a discrete design space and levels are selected from candidate values. Matrix experiments with the orthogonal array are conducted. New results of matrix experiments are obtained with penalty functions for constraints. A new design is determined from analysis of means(ANOM). An orthogonal array is defined around the new values and matrix experiments are conducted. The final optimum design is found from iterative process. The suggested algorithm has been applied to various problems such as truss and frame type structures. The results are compared with those from a genetic algorithm and discussed.
In the early phases of the product life cycle, Life Cycle Assessment (LCA) is recently used to support the decision-making for the product concepts, and the best alternative can be selected based on its estimated LCA and benefits. Both the lack of detailed information and time for a full LCA for a various range of design concepts need a new approach for the environmental analysis. This paper explores a new approximate LCA methodology for the product concepts by grouping products according to their environmental characteristics and by mapping product attributes into environmental impact driver (EID) index. The relationship is statistically verified by exploring the correlation between total impact indicator and energy impact category. Then, a neural network approach is developed to predict an approximate LCA of grouping products in conceptual design. Trained learning algorithms for the known characteristics of existing products will quickly give the result of LCA for newly designed products. The training is generalized by using product attributes for an EID in a group as well as another product attributes for the other EIDs in other groups. The neural network model with back propagation algorithm is used, and the results are compared with those of multiple regression analysis. The proposed approach does not replace the full LCA but it would give some useful guidelines for the design of environmentally conscious products in conceptual design phase.
Analog circuit design is comparatively more complex than its digital counterpart due to its nonlinearity and low level of abstraction. This study proposes a novel low-level hybrid of the sine-cosine algorithm (SCA) and modified grey-wolf optimization (mGWO) algorithm for machine learning-based design automation of CMOS analog circuits using an all-CMOS voltage reference circuit in 40-nm standard process. The optimization algorithm's efficiency is further tested using classical functions, showing that it outperforms other competing algorithms. The objective of the optimization is to minimize the variation and power usage, while satisfying all the design limitations. Through the interchange of scripts for information exchange between two environments, the SCA-mGWO algorithm is implemented and simultaneously simulated. The results show the robustness of analog circuit design generated using the SCA-mGWO algorithm, over various corners, resulting in a percentage variation of 0.85%. Monte Carlo analysis is also performed on the presented analog circuit for output voltage and percentage variation resulting in significantly low mean and standard deviation.
The tubular link chain conveyor works under very extreme conditions such as high tensile load, friction, and dangerous operating environments. In this study, we propose an optimal design plan for reducing cost and improving performance through weight reduction of tubular link chain conveyors for sludge transport. For light weight of tubular link chain conveyor, the optimization software using SHERPA algorithms, HEEDS was used in conjunction with ANSYS Mechanical V14.5, which is widely used in structural analysis, to achieve optimal tubular link chain. Through the optimization process, 19% light weight was achieved.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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