This study presents an efficient method for optimum design of plate and shell structures, when the design variables are continuous or discrete. Both sizing and shape design variables are considered. First the structural responses such as element forces are approximated in terms of some intermediate variables. By substituting these approximate relations into the original design problem, an explicit nonlinear approximate design task with high quality approximation is achieved. This problem with continuous variables, can be solved by means of numerical optimization techniques very efficiently, the results of which are then used for discrete variable optimization. Now, the approximate problem is converted into a sequence of second level approximation problems of separable form and each of which is solved by a dual strategy with discrete design variables. The approach is efficient in terms of the number of required structural analyses, as well as the overall computational cost of optimization. Examples are offered and compared with other methods to demonstrate the features of the proposed method.
This paper proposes Nonlinear Interior Point Method (NIPM) including discrete control variables optimal power flow formulations. The algorithm utilizes the robustness in terms of starting point and fast convergence for large scale power system of NIPM and an introduction of rounding penalty function which is augmented in the Lagrangian function to handle discrete control variables. The derived formulation shows a simplified approach to deal with discrete control problems which is implementable in real large scale systems.
The design variables for structural systems, in most practical designs, are chosen from a list of discrete values, which are commercially available sizing. This paper presents the application of Genetic Algorithms for determining the optimum design for two-dimensional structures with discrete and pseudocontinuous design variables. Genetic Algorithms are heuristic search algorithms and are effective tools for finding global solutions for discrete optimization. In this paper, Genetic Algorithms are used as the method of Elitism and penalty parameters, in order to improve fitness in the reproduction process. Examples in this paper include: 10 bar planar truss and 1 bay 8-story frame. Truss with discrete and pseudoucontinuous design variables and steel frame with W-sections are used for the design of discrete optimization.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제27권3호
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pp.285-299
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2020
In many cases, we are interested in identifying independence between variables. For continuous random variables, correlation coefficients are often used to describe the relationship between variables; however, correlation does not imply independence. For finite discrete random variables, we can use the Pearson chi-square test to find independency. For the mixed type of continuous and discrete random variables, we do not have a general type of independent test. In this study, we develop a independence test of a continuous random variable and a discrete random variable without assuming a specific distribution using kernel density estimation. We provide some statistical criteria to test independence under some special settings and apply the proposed independence test to Pima Indian diabetes data. Through simulations, we calculate false positive rates and true positive rates to compare the proposed test and Kolmogorov-Smirnov test.
This study presents the applicable possibility of numerical optimization and Genetic Algorithm in the design of truss structures using discrete variables and real constraints. The introduction of Genetic Algorithm in the design of truss structures enables us to do easier formulation and handle discrete variables. To investigate these applicable possibility, the design of 15 - bar truss structures has been studied using GT/STRUDL and Genetic Algorithm and the results of Genetic Algorithm are compared with GT/STRUDL's.
Optimum design of most structural system requires that design variables are regarded as discrete quantities. This paper presents the use of Genetic Algorithm for determining the optimum design for truss with discrete variables. Genetic Algorithm are know as heuristic search algorithms, and are effective global search methods for discrete optimization. In this paper, Elitism and the method of conferring penalty parameters in the design variables, in order to achieve improved fitness in the reproduction process, is used in the Genetic Algorithm. A 10-Bar plane truss and a 25-Bar space truss are used for discrete optimization. These structures are designed for stress and displacement constraints, but buckling is not considered. In particular, we obtain continuous solution using Genetic Algorithms for a 10-bar truss, compared with other results. The effectiveness of Genetic Algorithms for global optimization is demonstrated through two truss examples.
본 연구에서는 이산확률분포 파악에 필요한 지식을 표본공간의 각 원소에 정의된 확률, 이산확률변수의 정의, 이산확률변수에 정의되는 확률, 그리고 이들 사이의 관계에 대한 지식으로 정의하고, 예비수학교사가 해당 지식을 어느 정도 이해하고 있는지에 대하여 살펴보았다. 이를 위해 검사 도구를 개발하고 사범대학생 47명을 대상으로 조사하였다.
In this study, the optimization program is developed to provide preliminary designs of steel-box girder bridges with minimum cost. The advantages of steel-box girder deck, when comparing with other girder types, are higher torsional rigidity and better resistance against corrosion. To achieve more rational design, systematic design procedure is required, by which the design constraints on steel-box girder are satisfied and the design variables with minimum cost are obtained. In the Proposed optmum design Process, the design variables are forced to be selected from the available discrete value set. The efficiency of the developed program has been verified by companing with previous designed sections and the resulting optimum cost with discrete variables has been compared with those of continuous variables.
Lee Kang-Seok;Kim Jeong-Hee;Choi Chang-Sik;Lee Li-Hyung
한국전산구조공학회:학술대회논문집
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한국전산구조공학회 2005년도 춘계 학술발표회 논문집
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pp.351-358
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2005
Many methods have been developed and are in use for structural size optimization problems, In which the cross-sectional areas or sizing variables are usually assumed to be continuous. In most practical structural engineering design problems, however, the design variables are discrete. This paper proposes an efficient optimization method for structures with discrete-sized variables based on the harmony search (HS) meta-heuristic algorithm. The recently developed HS algorithm was conceptualized using the musical process of searching for a perfect state of harmony. It uses a stochastic random search instead of a gradient search so that derivative information is unnecessary In this paper, a discrete search strategy using the HS algorithm is presented in detail and its effectiveness and robustness, as compared to current discrete optimization methods, are demonstrated through a standard truss example. The numerical results reveal that the proposed method is a powerful search and design optimization tool for structures with discrete-sized members, and may yield better solutions than those obtained using current method.
Many gradient-based mathematical methods have been developed and are in use for structural size optimization problems, in which the cross-sectional areas or sizing variables are usually assumed to be continuous. In most practical structural engineering design problems, however, the design variables are discrete. The main objective of this paper is to propose an efficient optimization method for structures with discrete-sized variables based on the harmony search (HS) meta-heuristic algorithm that is derived using penalty function. The recently developed HS algorithm was conceptualized using the musical process of searching for a perfect state of harmony. It uses a stochastic random search instead of a gradient search so that derivative information is unnecessary. In this paper, a discrete search strategy using the HS algorithm with a static penalty function is presented in detail and its applicability using several standard truss examples is discussed. The numerical results reveal that the HS algorithm with the static penalty function proposed in this study is a powerful search and design optimization technique for structures with discrete-sized members.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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