Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.53
no.8
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pp.59-65
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2016
Performance optimization of applications with massive stream data processing has been performed by considering I/O data coherency problem where a memory is shared between processors and hardware accelerators. A formula for performance analyses is derived based on profiling results of system-level simulations. Our experimental results show that overall performance was improved by 1.40 times on average for various image sizes. Also, further optimization has been performed based on the parameters appeared in the derived formula. The final performance gain was 3.88 times comparing to the original design and we can find that the performance of the design with cacheable shared memory is not always.
The primary objective of the current study is to optimize and evaluate the seismic performance of steel momentresisting frame (MRF) structures considering soil-structure interaction (SSI) effects. The structural optimization is implemented in the context of performance-based design in accordance with FEMA-350 at different confidence levels from 50% to 90% by taking into account fixed- and flexible-base conditions using an efficient metaheuristic algorithm. Nonlinear response-history analysis (NRHA) is conducted to evaluate the seismic response of structures, and the beam-on-nonlinear Winkler foundation (BNWF) model is used to simulate the soil-foundation interaction under the MRFs. The seismic performance of optimally designed fixed- and flexible-base steel MRFs are compared in terms of overall damage index, seismic collapse safety, and interstory drift ratios at different performance levels. Two illustrative examples of 6- and 12-story steel MRFs are presented. The results show that the consideration of SSI in the optimization process of 6- and 12-story steel MRFs results in an increase of 1.0 to 9.0 % and 0.5 to 5.0 % in structural weight and a slight decrease in structural seismic safety at different confidence levels.
Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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2003.10a
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pp.145-150
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2003
The present study aims to optimize the performance of the Two-Stage Gas Gun by using the experimentally obtained data. RSM(Response Surface Method) was adopted in the optimization process to find the operating parameter than can maximize the projectile speed with the minimum number of tests. To decide the test points which results can consist of the response surface, 3$^{k}$ full factorial method was used, and the design variables were chosen with piston mass and 2$^{nd}$ driver fill pressure. The response surface was composed by nine test results and consequently the optimization was done with GENOCOP III, inherently GA code, in order to seek the optimal test point. The optimal test condition from the response surface was verified by the experiment. Results showed that the optimization process with response surface can successfully predict the test results fairly well. This study shows the possibility of performance optimization for the experimental facilities using numerical optimization algorithm.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.30
no.8
s.251
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pp.889-896
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2006
The concept of reliability has been applied to the topology optimization based on a reliability index approach or a performance measure approach. Since these approaches, called double-loop single vector approach, require the nested optimization problem to obtain the most probable point in the probabilistic design domain, the time for the entire process makes the practical use infeasible. In this work, new reliability-based topology optimization method is proposed by utilizing single-loop single-vector approach, which approximates searching the most probable point analytically, to reduce the time cost. The results of design examples show that the proposed method provides efficiency curtailing the time for the optimization process and accuracy satisfying the specified reliability.
The optimal power flow (OPF) problem was introduced by Carpentier in 1962 as a network constrained economic dispatch problem. Since then, it has been intensively studied and widely used in power system operation and planning. In the past few decades, many stochastic optimization methods such as Genetic Algorithm (GA), Evolutionary Programming (EP), and Particle Swarm Optimization (PSO) have been applied to solve the OPF problem. In particular, PSO is a newly proposed population based stochastic optimization algorithm. The main idea behind it is based on the food-searching behavior of birds and fish. Compared with other stochastic optimization methods, PSO has comparable or even superior search performance for some hard optimization problems in real power systems. Nowadays, some modifications such as breeding and selection operators are considered to make the PSO superior and robust. In this paper, we propose the Modified PSO (MPSO), in which the mutation operator of GA is incorporated into the conventional PSO to improve the search performance. To verify the optimal solution searching ability, the proposed approach has been evaluated on an IEEE 3D-bus test system. The results showed that performance of the proposed approach is better than that of the standard PSO.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.19
no.3
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pp.432-436
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2009
We have developed a new optimization algorithm termed simple bacteria cooperative optimization (sBCO) based on bacteria behavior patterns [1]. In [1], we have introduced the algorithm with basic operations and showed its feasibility with some function optimization problems. Since the sBCO was the first version with only basic operations, its performance was not so good. In this paper, we adopt a new operation, rank replacement, to the sBCO for improving its performance and compare its results to those of the simple genetic algorithm (sGA) which has been well known and widely used as an optimization algorithm. It was found from the experiments with four function optimization problems that the sBCO with rank replacement was superior to the sGA. This shows that our algorithm can be a good optimization algorithm.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.23
no.1
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pp.37-43
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2010
In this paper, a reliability-based design optimization is developed for the topology design of linear structures using a performance measure approach. Spatial domain is discretized using three dimensional Reissner-Mindlin plate elements and design variable is taken as the material property of each element. A continuum based adjoint variable method is employed for the efficient computation of sensitivity with respect to the design and random variables. The performance measure approach of RBDO is employed to evaluate the probabilistic constraints. The topology optimizationproblem is formulated to have probabilistic displacement constraints. The uncertainties such as material property and external loads are considered. Numerical examples show that the developed topology optimization method could effectively yield a reliable design, comparing with the other methods such as deterministic, safety factor, and worst case approaches.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.4
no.6
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pp.775-781
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2006
An intelligent optimization method for designing Fractional Order PID(FOPID) controllers based on Particle Swarm Optimization(PSO) is presented in this paper. Fractional calculus can provide novel and higher performance extension for FOPID controllers. However, the difficulties of designing FOPID controllers increase, because FOPID controllers append derivative order and integral order in comparison with traditional PID controllers. To design the parameters of FOPID controllers, the enhanced PSO algorithms is adopted, which guarantee the particle position inside the defined search spaces with momentum factor. The optimization performance target is the weighted combination of ITAE and control input. The numerical realization of FOPID controllers uses the methods of Tustin operator and continued fraction expansion. Experimental results show the proposed design method can design effectively the parameters of FOPID controllers.
Transactions of the Society of Information Storage Systems
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v.4
no.1
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pp.6-12
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2008
The paper deals with the numerical analysis and design optimization of polysilicon micro thermal flexure actuator. The deflection of a thermal actuator is implicitly related to the actuation time so that such deflection is to be maximized under the consideration of structural performances such as maximum stress and natural frequencies. At first, the structural formulation of a thermal actuator is reviewed, and its CAE based simulation is performed to verify the numerical model. A parametric study is then conducted to identify the mainly effective design variables. Finally, the design of a micro thermal actuator is explored in the context of deterministic optimization and reliability based design optimization in the present study.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.7
no.2
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pp.8-15
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2008
Current trend of design technologies shows engineers to objectify or automate the given decision-making process. The numerical optimization is an example of such technologies. However, in numerical optimization, the uncertainties are uncontrollable to efficiently objectify or automate the process. To better manage these uncertainties, Taguchi method, reliability-based optimization and robust optimization are being used. Based on the independence axiom of axiomatic design theory that illustrates the relationship between desired specifications and design parameters, the designs can be classified into three types: uncoupled, decoupled and coupled. To best approach the target performance with the maximum robustness is one of the main functional requirements of a mechanical system. Most engineering designs are pertaining to either coupled or decoupled ones, but these designs cannot currently accomplish a real robustness thus a trade-off between performance and robustness has to be made. In this research, the game theory will be applied to optimize the trade-off.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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