Composite steel-concrete box girders are frequently used in bridge construction for their economic and structural advantages. An integrated metaheuristic based optimization procedure is proposed for discrete size optimization of straight multi-span steel box girders with the objective of minimizing the self-weight of girder. The metaheuristic algorithm of choice is the Cuckoo Search (CS) algorithm. The optimum design of a box girder is characterized by geometry, serviceability and ultimate limit states specified by the American Association of State Highway and Transportation Officials (AASHTO). Size optimization of a practical design example investigates the efficiency of this optimization approach and leads to around 15% of saving in material.
Railway truss bridges are amongst the essential structures in railway transportation. Minimization of the construction and maintenance costs of these trusses can effectively reduce investments in railway industries. In case of railway bridges, due to high ratio of the live load to the dead load, the moving load has considerable influence on the bridge dynamics. In this paper, optimization of the railway truss bridges under moving load is taken into consideration. The appropriate algorithm namely Hyper-sphere algorithm is used for this multifaceted problem. Through optimization the efficiency of the method successfully raised about 5 percent, compared with similar algorithms. The proposed optimization carried out on several typical railway trusses. The influences of buckling, deformation constraints, and the optimum height of each type of truss, assessed using a simple approximation method.
Global sensitivity analysis (GSA) has been widely used to investigate the sensitivity of the model output with respect to its input parameters. In this paper a new single-solution search optimization algorithm is developed based on the GSA, and applied to the size optimization of truss structures. In this method the search space of the optimization is determined using the sensitivity indicator of variables. Unlike the common meta-heuristic algorithms, where all the variables are simultaneously changed in the optimization process, in this approach the sensitive variables of solution are iteratively changed more rapidly than the less sensitive ones in the search space. Comparisons of the present results with those of some previous population-based meta-heuristic algorithms demonstrate its capability, especially for decreasing the number of fitness functions evaluations, in solving the presented benchmark problems.
Journal of Korean Association for Spatial Structures
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v.23
no.1
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pp.15-23
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2023
In this work, we deal with the feasibility of structural topology optimization for beam designs using retrofits that optimally allocates the reinforcement to the web under the condition that designers set bolt regions for H-beams of different dimensions. Mean compliance or minimal strain energy is considered for the optimization. Volume fraction is given to the design space to assign appropriate steel material quantities. The purpose of this study is to evaluate optimal shapes of stiffeners with the maximum rigidity that improves the axial and shear performance of the H-beam and to satisfy a given safety design standard of H-beam and stiffeners in case arbitrary load effect and resistances. Finally, the effectiveness of stiffness-based topology optimization on stiffeners is verified with several practical applicable examples.
This paper presents a novel implicit level set method for topology optimization of functionally graded (FG) structures with pre-existing discontinuities (pre-cracks) using radial basis functions (RBF). The mathematical formulation of the optimization problem is developed by incorporating RBF-based nodal densities as design variables and minimizing compliance as the objective function. To accurately capture crack-tip behavior, crack-tip enrichment functions are introduced, and an eXtended Finite Element Method (X-FEM) is employed for analyzing the mechanical response of FG structures with strong discontinuities. The enforcement of boundary conditions is achieved using the Hamilton-Jacobi method. The study provides detailed mathematical expressions for topology optimization of systems with defects using FG materials. Numerical examples are presented to demonstrate the efficiency and reliability of the proposed methodology.
Tall buildings are distinguished by their slenderness, making them sensitive to wind loads. A huge amount of resources is typically dedicated to controlling loads and vibrations caused by wind. Enhancing tall buildings' aerodynamic performance can save a large portion of these expenses. This enhancement can be achieved through aerodynamic optimization that can be tackled either by altering the outer shape of the building locally through modifying the corners (e.g., corner chamfering) or globally through changing the whole form of the building (e.g., twisting). In this paper, a newly developed aerodynamic optimization procedure (AOP) is adopted to enhance tall buildings' aerodynamic performance. This procedure is a combination of computational fluid dynamics (CFD), Artificial Neural Networks (ANN) and Genetic algorithm (GA). An ANN-based surrogate model is used to evaluate the aerodynamic parameters through the optimization procedure to reach a reliable aerodynamic shape. Helical twisting and corner modifications of the buildings are used to reduce the along-wind base moment.
Park, Jun-Su;Park, Soon-Kyu;Shin, Yo-An;Yoo, Myung-Sik;Lee, Won-Cheol
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.44
no.2
s.314
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pp.108-115
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2007
This paper proposes a new optimization algorithm prescribed by GBNSGA(Goal-Pareto Based Non-dominated Sorting Genetic Algorithm) whose result satisfies the user's needs and goals to enhance the performance of optimization. Typically, lots of real-world engineering problems encounter simultaneous optimization subject to satisfying prescribed multiple objectives. Unfortunately, since these objectives might be mutually competitive, it is hardly to find a unique solution satisfying every objectives. Instead, many researches have been investigated in order to obtain an optimal solution with sacrificing more than one objectives. This paper introduces a novel optimization scheme named by GBNSGA obeying both goals as well as objectives as possible as it can via allocating candidated solutions on Pareto front, which enhances the performance of Pareto based optimization. The performance of the proposed GBNSGA will be compared with that of the conventional NSGA and weighted-sum approach.
Choi, Young Hwan;Lee, Ho Min;Yoo, Do Guen;Kim, Joong Hoo
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.1
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pp.1-11
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2018
In various engineering fields, determining the appropriate parameter set is a cumbersome and difficult task when solving optimization problems. Despite the appropriate parameter setting through parameter sensitivity analysis, there are limits to evaluating whether the parameters are appropriate for all optimization problems. For this reason, kinds of a Self-adaptive Harmony searches have been developed to solve various engineering problems by the appropriate setting of algorithm's own parameters according to the problem. In this study, various types of Self-adaptive Harmony searches were investigated and the characteristics of optimization were categorized. Six algorithms with a differentiation of optimization process were applied and compared with not only the mathematical optimization problem, but also the engineering problem, which has been applied widely in the algorithm performance comparisons. The performance of each algorithm was compared, and the statistical performance indicators were used to evaluate the application results quantitatively.
Yang, Soon Shin;Kang, Yeon Chul;Son, Jae Yeon;Oh, Min Hwan;Kim, Jeong Ho;Cho, Jin Yeon
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.42
no.4
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pp.284-290
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2014
To successfully explore the moon by lunar lander, it is essential to guarantee the safe landing of lunar lander. Therefore, efficient shock absorption system of lunar lander should be designed in order to reduce landing impact force. Also, for more practical design of lunar lander, it is important to consider the effect of lunar regolith. In the line of thought, finite element model of lunar lander considering the effect of lunar regolith is developed. To reduce landing impact force, optimization of shock absorption system for lunar lander has been carried out. In optimization, sequential approximate optimization method based on meta-model is used. Through the result of optimization, it is verified that landing impact force on lunar lander can be efficiently reduced by the present optimization procedure.
Utilizing first-order beam dynamics models is adequate for studying the beam properties during the conceptual design of a cyclotron-based proton therapy beamline. After finishing lattice design, particle-matter interaction simulations for passive elements (e.g., degrader, collimators, energy slit) are required. The cascade simulation is used for lattice updates in each iteration, which is complicated. In addition, when the models involve particle tracking and particle-matter interaction, their optimization process is time-consuming. Therefore, this study proposes a start-to-end modeling method using Monte Carlo Beam Delivery Simulation (BDSIM) software that considers more realistic factors, such as particle-matter interaction and the realistic vacuum chamber, to precisely evaluate working parameters, along with an efficient optimization method that utilizes multi-objective Bayesian optimization (MOBO) to improve transmission efficiency. Taking the Huazhong University of Science and Technology proton therapy facility (HUST-PTF) as an example, beam loss along the beamline is located, quantified, and subsequently reduced by tuning the quadrupole strengths based on MOBO. The results show that: (i) By considering the particle-matter interaction and the realistic vacuum chamber, the precision in the prediction of the beam properties is improved; (ii) After optimization, the transmission efficiency of the entire beamline is relatively increased by an average of 6.52 % under different energy settings, especially 11.39 % at 70 MeV.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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