Hong, Seong Ki;Hong, Jung Ki;Kim, Tae Hyun;Park, Jin Kyun;Kim, Sang Hyun;Jang, Gang-Won
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.36
no.12
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pp.1683-1688
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2012
Topology optimization is applied for the lightweight design of three main parts of a vertical articulated robot: a base frame, a lower and a upper frame. Design domains for optimization are set as large solid regions that completely embrace the original parts, which are discretized by using three-dimensional solid elements. Design variables are parameterized one-to-one to the material properties of each element by using the SIMP method. The objective of optimization is set as the multi-objective form combining the natural frequencies and mean compliances of a structure for which load steps of interest are selected from the multibody dynamics analysis of a robot. The obtained results of topology optimization are post-processed to designs favorable to manufacturability for casting process. The final optimized results are 11.0% (base frame), 12.0% (lower frame) and 10.0% (upper frame) lighter with similar or even higher static and dynamic stiffnesses than the original models.
Park, Chae-Yeon;Lee, Dong-Kun;Yoon, Eun-Joo;Mo, Yong-Won;Yoon, June-Ha
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.22
no.2
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pp.1-12
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2019
Open space planners and designers should consider scientific and quantified functions of trees when they have to locate where to plant the tree. However, until now, most planners and designers could not consider them because of lack of tool for considering scientific and quantitative tree functions. This study introduces a tree location supporting tool which focuses on the multi-objective including scientific function using ACO (Ant colony optimization). We choose shading effect (scientific function), shielding, and openness as objectives for test application. The results show that when the user give a high weight to a particular objective, they can obtain the optimal results with high value of that objective. When we allocate higher weight for the shading effect, the tree plans provide larger shadow value. Even when compared with current tree plan, the study result has a larger shading effect plan. This result will reduce incident radiation to the ground and make thermal friendly open space in the summer. If planners and designers utilize this tool and control the objectives, they would get diverse optimal tree plans and it will allow them to make use of the many environmental benefits from trees.
An experimental study is carried out to investigate the performance of the cutting tool regarding the insert wear, surface roughness, cutting forces, cutting power and material removal rate of three coated carbides GC2015 (TiCN-Al2O3-TiN), GC4215 (Al2O3-Ti(C,N)) and GC1015 (TiN) during the dry turning of AISI4140 steel. For this purpose, a Taguchi design (L9) was adopted for the planning of the experiments, the effects of cutting parameters on the surface roughness (Ra), tangential cutting force (Fz), the cutting power (Pc) and the material removal rate (MRR) were studied using analysis of variance (ANOVA), the response surface methodology (RSM) was used for mathematical modeling, with which linear mathematical models were developed for forecasting of Ra, Fz, Pc and MRR as a function of cutting parameters (Vc, f, and ap). Then, Multi-Objective Ant Lion Optimizer (MOALO) has been implemented for multi-objective optimization which allows manufacturers to enhance the production performances of the machined parts. Furthermore, in order to characterize and quantify the flank wear of the tested tools, some machining experiments were performed for 5 minutes of turning under a depth of 0.5 mm, a feed rate of 0.08 mm/rev, and a cutting speed of 350 m/min. The wear results led to a ratio (VB-GC4215/VB-GC2015) of 2.03 and (VB-GC1015/VB-GC2015) of 4.43, thus demonstrating the efficiency of the cutting insert GC2015. Moreover, SEM analysis shows the main wear mechanisms represented by abrasion, adhesion and chipping.
Due to the rapid increase of electricity demand, consideration of environmental constraints in optimal power flow (OPF) problems is increasingly important. In Algeria, up to 90% of electricity is produced by thermal generators (vapor, gas). In order to keep the emission of gaseous pollutants like sulfur dioxide (SO2) and Nitrogen (NO2) under the admissible ecological limits, many conventional and global optimization methods have been proposed to study the trade-off relation between fuel cost and emissions. This paper presents an efficient decomposed Parallel GA to solve the multi-objective environmental/economic dispatch problem. At the decomposed stage the length of the original chromosome is reduced successively and adapted to the topology of the new partition. Two subproblems are proposed: the first subproblem is related to the active power planning to minimize the total fuel cost, and the second subproblem is a reactive power planning design based in practical rules to make fine corrections to the voltage deviation and reactive power violation using a specified number of shunt dynamic compensators named Static Var Compensators (SVC). To validate the robustness of the proposed approach, the algorithm proposed was tested on the Algerian 59-bus network test and compared with conventional methods and with global optimization methods (GA, FGA, and ACO). The results show that the approach proposed can converge to the near solution and obtain a competitive solution at a critical situation and within a reasonable time.
The uncertainties involved in structural performances are of importance when the optimum number and property of seismic retrofit devices are determined. This paper proposes a seismic retrofit design framework for asymmetric soft-first-story buildings, considering uncertainties in the soil condition and seismic retrofit device. The effect of the uncertain parameters on the structural performance is used to find a robust and optimal seismic retrofit solution. The framework finds a robust and optimal seismic retrofit solution by finding the optimal locations and mechanical properties of the seismic retrofit device for different realizations of the uncertain parameters. The structural performance for each realization is computed to evaluate the effect of the uncertainty parameters on the seismic performance. The framework utilizes parallel processing to decrease the computationally intensive nonlinear dynamic analysis time. The framework returns a robust design solution that satisfies the given limit state for every realization of the uncertain parameters. The proposed framework is applied to the seismic retrofit design of a five-story asymmetric soft-first-story case study structure retrofitted with a viscoelastic damper. Robust optimal parameters for retrofitting a structure to satisfy the limit state for the different realizations of the uncertain parameter are found using the proposed framework. According to the performance evaluation results of the retrofitted structure, the developed framework is proved effective in the seismic retrofit of the asymmetric structure with inherent uncertainties.
The platform and floating structure of spar type offshore wind turbine systems should be designed in order for the 6-DOF motions to be minimized, considering diverse loading environments such as the ocean wave, wind, and current conditions. The objective of this study is to optimally design the platform and substructure of a 3MW spar type wind turbine system with the maximum postural stability in 6-DOF motions as well as the minimum material cost. Therefore, design variables of the platform and substructure were first determined and then optimized by a hydrodynamic analysis. For the hydrodynamic analysis, the body weight of the system was considered, and the ocean wave conditions were quantified to the wave forces using the Morison's equation. Moreover, the minimal number of computation analysis models was generated by the Design of Experiments (DOE), and the design variables of the platform and substructure were finally optimized by using a genetic algorithm with a neural network approximation.
A new method is suggested for the retrofitting of torsionally sensitive buildings. The main objective is to eliminate the torsional component from the first two natural modes of the structure by properly modifying its stiffness distribution via selective strengthening of its vertical elements. Due to the multi-parameter nature of this problem, state-of-art optimization schemes together with an ad-hoc software implementation were used for quantifying the required stiffness increase, determine the required retrofitting scheme and finally design and analyze the required composite sections for structural rehabilitation. The performance of the suggested method and its positive impact on the earthquake response of such structures is demonstrated through benchmark examples and applications on actual torsionally sensitive buildings.
When a train runs into a tunnel at high-speed, aerodynamic drag suddenly increases and the booming noise is generated at the exit of tunnel. The noise shape is very important to reduce the aerodynamic drag in tunnel as well as on open ground, and the micro-pressure wave that is a source of booming noise is dependent on nose shape, especially on area distribution. In this study, the nose shape has been optimized employing the response surface methodology and the axi-symmetric compressible Navier-Stokes equations. The optimal designs have been executed imposing various conditions of the aerodynamic drag and the micro-pressure wave on object functions. The results show that the multi-objective design was successful to decrease micro-pressure wave and aerodynamic drag of trains.
In this paper an optimal damped input filter is designed based on a Genetic Algorithm (GA) for an electrolytic capacitor-less AC-AC converter. Sufficient passive damping and minimum losses in passive damping elements, minimization of the filter output impedance at the filter cut-off frequency, minimization of the DC-link voltage and input current fluctuations, and minimization of the filter costs are the main objectives in the multi-objective optimization of the input filter. The proposed filter has been validated experimentally using an induction motor drive system employing an electrolytic capacitor-less AC-AC converter.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.1
no.2
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pp.184-193
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2003
Biaffine Matrix Inequality (BMI) is known to provide the most general framework in control synthesis, but problems involving BMI's are very difficult to solve because nonconvex optimization should be solved. In the previous paper, we proposed a new solver for problems involving BMI's using Evolutionary Algorithms (EA). In this paper, we solve several control synthesis examples such as Reduced-order control, Simultaneous stabilization, Multi-objective control, $H_{\infty}$ optimal control, Maxed $H_2$ / $H_{\infty}$control design, and Robust $H_{\infty}$ control. Each of these problems is formulated as the standard BMI form, and solved by the proposed algorithm. The performance in each case is compared with those of conventional methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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