The main purpose of this paper is to investigate the near-optimal parameters of continuous beam subject to a moving load. The computer-aided optimization technique is used to obtain the near-optimal parameters. The computer program is developed to obtain the natural frequency parameters and the forced vibration responses to a transit point load for the continuous beam with variable support spacing, mass and stiffness. The optimization function to describe the design efficiency is defined as a linear combination of four dimensionless span characteristics: the maximum dynamic stress; the stress difference between span segments; the rms deflection under the transit point load; and the total span mass. Studies of three span beams show that the beam with near-optimal parameters can improve design efficiency by 12 to 24 percent when compared to a reference configuration beams of the same total span length.
The near-optimal control algorithm for central cooling and heating system has been developed for minimizing energy consumption while maintaining the comfort of indoor thermal environment in terms of the environmental variables such as time varying indoor load and outdoor temperatures. The optimal set-points of control parameters with near-optimal control are supply air and chilled or hot water temperatures. The near optimal control algorithm has been implemented by using LabVIEW program in order to analyze energy performance for central cooling and heating control system.
The near-optimal control algorithm for central cooling system has been developed for minimizing energy consumption while maintaining the comfort of indoor thermal environment in terms of the environmental variables such as time varying indoor cooling load and outdoor temperatures. The optimal set-points of control parameters with near-optimal control are supply air and chilled water temperatures. The near optimal control algorithm has been implemented by using LabVIEW program in order to analyze energy performance for central cooling control system.
A genetic algorithm was applied to the arc welding process as to determine the near-optimal settings of welding process parameters that produce the good weld quality. This method searches for optimal settings of welding parameters through the systematic experiments without the need for a model between the input and output variables. It has an advantage of being capable to find the optimal conditions with a fewer number of experiments rather than conventional full factorial designs. A genetic algorithm was applied to the optimization of the weld bead geometry. In the optimization problem, the input variables were wire feed rate, welding voltage, and welding speed. The output variables were the bead height bead width, and penetration. The number of levels for each input variable is 16, 16, and 8, respectively. Therefore, according to the conventional full factorial design, in order to find the optimal welding conditions,2048 experiments must be performed. The genetic algorithm, however, found the near optimal welding conditions in less than 40 experiments.
A genetic algorithm was applied to an arc welding process to determine near optimal settings of welding process parameters which produce good weld quality. It has an advantage of being able to find optimal conditions with a fewer number of experiments than conventional full factorial design. According to the conventional full factorial design, in order to find the optimal welding conditions, 16,384 experiments must be performed. The genetic algorithm however, found the near optimal welding conditions from less than 60 experiments.
A genetic algorithm was applied to an arc welding process to determine near optimal settings of welding process parameters which produce good weld quality. This method searches for optimal settings of welding parameters through systematic experiments without a model between input and output variables. It has an advantage of being able to find optimal conditions with a fewer number of experiments than conventional full factorial design. A genetic algorithm was applied to optimization of weld bead geometry. In the optimization problem, the input variables were wire feed rate, welding voltage, and welding speed, root opening and the output variables were bead height, bead width, penetration and back bead width. The number of level for each input variable is 8, 16, 8 and 3, respectively. Therefore, according to the conventional full factorial design, in order to find the optimal welding conditions, 3,072 experiments must be performed. The genetic algorithm, however, found the near optimal welding conditions from less than 48 experiments.
A genetic algorithm was applied to an arc welding process to determine near optimal settings of welding process parameters which produce good weld quality. This method searches for optimal settings of welding parameters through systematic experiments without a model between input and output variables. It has an advantage of being able to find optimal conditions with a fewer number of experiments than conventional full factorial design. A genetic algorithm was applied to optimization of weld bead geometry. In the optimization problem, the input variables was wire feed rate, welding voltage, and welding speed and the output variables were bead height, bead width, and penetration. The number of level for each input variable is 16, 16, and 8, respectively. Therefore, according to the conventional full factorial design, in order to find the optimal welding conditions, 2048 experiments must be performed. The genetic algorithm, however, found the near optimal welding conditions from less than 40 experiments.
The purpose of this study is to propose a method to decide near-optimal settings of the constant current fuzzy control parameters using a controlled random search. This method tries to find the near-optimal settings of the constant current fuzzy control parameters through experiments. It has an advantage of being able to carry out searches in the search domain which includes some irregular points. The method suggested in this study was used to determine the fuzzy control parameters by which the desired welding current were formed during inverter DC resistance spot welding. The output variable was the ITAE (integral of time multiplied by the absolute error). This output variable was determined according to the input variables, which are the GE, GDE, and GDU. This study described how to obtained near-optimal welding current condition over a wide search space conducting a relatively small number of experiments.
The near-optimal control algorithm for central cooling system has been developed for minimizing energy consumption while maintaining the comfort of indoor thermal environment in terms of the environmental variables such as time varying indoor cooling load and outdoor temperatures. The optimal set-points of control parameters with near-optimal control are supply air temperature and chilled water temperature. This study has been done by using LapVIEW program with PID control in order to analyze the central cooling system energy saving.
이 논문은 연속보의 동적 최적설계에 관한 연구이다. 본 연구에서는 연속보의 근사적인 최적제원을 결정하기 위하여 컴퓨터 프로그램의 실행결과를 이용한 기법을 이용하였다. 경간길이, 질량 및 휨강성이 변화하는 연속보의 자유진동해석과 이동 집중하중이 작용하는 경우 동적응답해석을 실행할 수 있는 컴퓨터 프로그램을 개발하였다. 모형실험 결과와 이론적인 해석결과가 잘 일치하여 해석결과의 타당성을 검증할 수 있었다. 설계효율을 나타내기 위하여 최대 동적응력, 경간사이의 응력차이, 이동 집중하중이 작용하는 점에서의 rms 처짐 및 전체지간의 총질량 등 4가지의 무차원 변수들의 선형결합으로 이루어지는 최적함수를 정의하였다. 3경간 연속보에 대한 해석결과 개략적인 최적제원을 갖는 연속보로 설계하는 경우 등간격의 등단면 연속보에 비해 설계효율을 개선할 수 있음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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