• Korean Chemical Engineering Research
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• 제52권4호
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• pp.475-480
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• 2014

플랜트 배치 최적화 문제의 목적은 장치를 연결하는 파이프의 길이를 최소화 하는데 있다. 하지만, 기존 연구들은 대체적으로 단일 층의 배치 문제를 다루고 있으며, 또한 장치 간 유지 보수에 필요한 최소 공간 확보, 사고 예방을 위한 장치 간 이격 거리등 안전 요소를 간과해 왔다. 본 연구에서는 장치 간 유지 보수에 필요한 최소 거리 확보 및 안전 이격 거리를 고려하여 플랜트 배치 문제를 MILP(Mixed Integer Linear Programming) 형태의 문제로 정의하였다. 본 문제의 목적함수는 장치 간 연결하는 파이프 비용이며 제약조건은 안전을 위한 장치 간 최소 이격 거리, 유지 보수에 필요한 공간으로 설정하였다. 하지만, 공정 특성에 따라 필요한 공간 및 작업자의 통행 등 다양한 제약조건을 수반하게 된다. 이에 따라 플랜트 배치 문제를 일반적인 수학식으로 표현하는 데 많은 제약이 있으며, 따라서 함수의 미분식을 이용하는 기존 최적화 방법론을 이용하여 문제를 해결하는 데 많은 어려움이 있다. 본 연구에서는 함수의 미분식을 적용하지 않고 이용이 가능한 경험적 최적화 기법 중 하나인 PSO(Particle Swarm Optimization)를 이용하여 최적화를 수행하였다. 본 연구에서 개발한 모델의 검증을 위해 Ethylene Oxide 공정을 2층으로 배치하는 최적화를 수행하였다.

• 한국안전학회지
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• 제27권1호
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• pp.76-85
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• 2012

This paper proposes a robust damper design technique for adjacent structures against model uncertainty. This approach introduces multi-objective optimization based system identification using measurement information which enables reasonable selection of the perturbation range in the robust design. Moreover, in order to improve the numerical efficiency in sampling the structural models required for the robust design of large structures, we define new objective functions which enable us to minimize the number of candidate models suitable to the purpose of the robust design. In addition, the performance index is newly employed to evaluate the robust performance of the sampled structural models, and the robust design has been performed according to the performance index. As a numerical example to demonstrate the efficiency of the proposed method, 5-story and 10-story two adjacent buildings are taken into account, and the existing and newly proposed robust design approaches are compared with each other. The results demonstrate that the proposed approach can guarantee more robust damper system only using small number of samples of the structural models because of using the measurement information which leads to improvement in the numerical efficiency, compared with the existing robust design methods.

• 한국정밀공학회지
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• 제18권12호
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• pp.116-123
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• 2001

An automated injection molding design methodology has been developed to optimize multiple quality attributes, which are usually in conflict with each other, in injection molded parts. For the optimization, commercial CAE simulation tools and optimization techniques are integrated into the methodology. To decal with the multiple objective problem the relative closeness computed in TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) is used as a performance measurement index for optimization multiple part defects. To attain robustness against process variation, Taguchi's quadratic loss function is introduced in the TOPSIS. Also, the modified complex method is used as an optimization tool to optimize objective function. The verification of the developed design methodology was carried out on simulation software with an actual model. Applied to production this methodology will be useful to companies in reducing their product development time and enhancing their product quality.

• Earthquakes and Structures
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• 제1권1호
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• pp.43-67
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• 2010

A gradient-based evolutionary optimization methodology is presented for finding the optimal design of both the added dampers and their supporting members to minimize an objective function of a linear multi-storey structure subjected to the critical ground acceleration. The objective function is taken as the sum of the stochastic interstorey drifts. A frequency-dependent viscoelastic damper and the supporting member are treated as a vibration control device. Due to the added stiffness by the supplemental viscoelastic damper, the variable critical excitation needs to be updated simultaneously within the evolutionary phase of the optimal damper placement. Two different models of the entire damper unit are investigated. The first model is a detailed model referred to as "the 3N model" where the relative displacement in each component (i.e., the spring and the dashpot) of the damper unit is defined. The second model is a simpler model referred to as "the N model" where the entire damper unit is converted into an equivalent frequency-dependent Kelvin-Voigt model. Numerical analyses for 3 and 10-storey building models are conducted to investigate the characters of the optimal design using these models and to examine the validity of the proposed technique.

• 설비공학논문집
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• 제19권7호
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• pp.500-511
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• 2007

The Optimal solutions of the design variables in internally finned tubes have been obtained for three-dimensional periodically fully developed turbulent flow and heat transfer. For a trapezoidal fin profile, performances of the heat exchanger are determined by considering the heat transfer rate and pressure drop, simultaneously, that are interdependent quantities. Therefore, Pareto frontier sets of a heat exchanger can be acquired by integrating CFD and a multi-objective optimization technique. The optimal values of fin widths $(d_1,\;d_2)$, fin height(h) and helix angle$(\gamma)$ are numerical1y obtained by minimizing the pressure loss and maximizing the heat transfer rate within ranges of $d_1=0.5\sim1.5mm$, $d_2=0.5\sim1.5mm$, $h=0.5\sim1.5mm$, and $\gamma=0\sim20^{\circ}$. For this, a general CFD code and a global genetic algorithm(GA) are used. The Pareto sets of the optimal solutions can be acquired after $30^{th}$ generation.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권2호
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• pp.321-339
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• 2017

In this work, we are interested in the extraction of areas of interest from satellite images by introducing a MO-TRIBES/OC-SVM approach. The One-Class Support Vector Machine (OC-SVM) is based on the estimation of a support that includes training data. It identifies areas of interest without including other classes from the scene. We propose generating optimal training data using the Multi-Objective TRIBES (MO-TRIBES) to improve the performances of the OC-SVM. The MO-TRIBES is a parameter-free optimization technique that manages the search space in tribes composed of agents. It makes different behavioral and structural adaptations to minimize the false positive and false negative rates of the OC-SVM. We have applied our proposed approach for the extraction of earthquakes and urban areas. The experimental results and comparisons with different state-of-the-art classifiers confirm the efficiency and the robustness of the proposed approach.

• 한국방재학회 논문집
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• 제10권1호
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• pp.73-80
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• 2010

상수도관망의 최적설계는 단목적함수와 고정된 수리학적 변수로 구성된 비용최소화의 문제로 시작되었다. 하지만, 미래의 불확실한 수요량의 변동과 같이 상수도관망 내에 존재하는 여러 불확실성을 고려하여 설계하는 것이 실제 상수도관망의 거동을 보다 적절히 예측하는 것이다. 따라서 상수도관망 내 존재하는 불확실성을 양적으로 고려하는 다양한 방법이 연구되어 상수도관망의 최적설계에 반영되었고, 다목적함수를 사용한 최적화문제도 다루게 되었다. 본 연구에서는 관망의 절점에서의 수요량과 관의 조도계수를 불확실성을 가진 변수로 두고, 비용 최소화와 관망의 강건성 (Robustness)을 최대화 하는 두 가지 목적함수를 가진 다목적함수 최적화 문제를 다루었다. 최적화 과정은 비용최소화와 불확실성을 고려한 최종 최적화의 두 과정으로 나뉜다. 각 절점에서의 수요량과 관의 조도계수는 베타확률밀도함수 (Beta PDF)를 사용, Latin Hypercube 샘플링 방법으로 불확실성을 고려하였고, 다목적함수의 최적화는 유전자 알고리듬 (Multi-objective Genetic Algorithms, MOGA)을 사용하였다. 제안된 방법은 New York Tunnels이라는 실제 상수도관망에 적용하여 적용성을 검증 하였고 그 결과를 분석하였다. 다목적 최적화 문제에서 최적화가 진행될 수 록 초기 값에 모여 있던 점들이 그 점 주위를 시작으로 해 공간에 최적 해를 찾아 오른쪽 아래 부분으로 탐색해 나가는 것을 확인할 수 있었고 최적설계의 해는 해 공간에서 Pareto Front를 구성하며 파레토 최적해를 구하였다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제25권9호
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• pp.93-100
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• 2009

본 연구에서 역해석에 이용한 직접법은 실제 변위와 목적함수의 차이를 최소화하고 미지변수를 보정하는 최적화가 핵심 과정이다. 연구과정이 복수의 지층을 단계별로 역해석하여 각 지반의 미지변수를 역해석하기 때문에 지층 간 미지변수의 간섭 효과를 최소화 할 수 있는 추가적인 최적화가 필요하다. 따라서 효율적이고 정확한 최적화를 위해서 목적함수의 편미분 계산과정이 없이 최적해를 구할 수 있는 직접탐색법(direct search method)을 사용하였다. 본 연구의 목적은 지하구조체가 포함된 지층을 상부와 하부의 지층으로 모형화하고, 다중 미지변수를 역해석하는 기법을 개발하는 데에 목적을 둔다. 또한 단계별 역해석된 미지변수의 상호 간섭 오차를 최소화하기 위해서 반복 역해석을 실시하고, 실제 존재하는 터널에 대하여 적용성에 대해 검토하였다. 그 결과, 단층 모형화보다 다층 모형화 결과가 실제 지하구조물거동을 정확히 나타냈으며 다층 경계부에 위치한 지하구조물의 다층지반 모형화를 통한 역해석이 유효함을 확인하였다.

• Journal of Mechanical Science and Technology
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• 제17권12호
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• pp.1938-1948
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• 2003

This paper represents that an enhanced genetic algorithm (EGA) is applied to optimal design of a squeeze film damper (SFD) to minimize the maximum transmitted load between the bearing and foundation in the operational speed range. A general genetic algorithm (GA) is well known as a useful global optimization technique for complex and nonlinear optimization problems. The EGA consists of the GA to optimize multi-modal functions and the simplex method to search intensively the candidate solutions by the GA for optimal solutions. The performance of the EGA with a benchmark function is compared to them by the IGA (Immune-Genetic Algorithm) and SQP (Sequential Quadratic Programming). The radius, length and radial clearance of the SFD are defined as the design parameters. The objective function is the minimization of a maximum transmitted load of a flexible rotor system with the nonlinear SFDs in the operating speed range. The effectiveness of the EGA for the optimal design of the SFD is discussed from a numerical example.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제78권2호
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• pp.145-161
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• 2021

Dynamic compaction of Aluminum powder using gas detonation forming technique was investigated. The experiments were carried out on four different conditions of total pre-detonation pressure. The effects of the initial powder mass and grain particle size on the green density and strength of compacted specimens were investigated. The relationships between the mentioned powder design parameters and the final features of specimens were characterized using Response Surface Methodology (RSM). Artificial Neural Network (ANN) models using the Group Method of Data Handling (GMDH) algorithm were also developed to predict the green density and green strength of compacted specimens. Furthermore, the desirability function was employed for multi-objective optimization purposes. The obtained optimal solutions were verified with three new experiments and ANN models. The obtained experimental results corresponding to the best optimal setting with the desirability of 1 are 2714 kg·m-3 and 21.5 MPa for the green density and green strength, respectively, which are very close to the predicted values.