This paper presents an optimal design of a direct-drive permanent magnet synchronous generator for a small-scale wind energy conversion system. An analytical model of a small-scale grid-connected wind energy conversion system is presented, and the effects of generator design parameters on the payback period of the system are investigated. An optimization procedure based on genetic algorithm method is then employed to optimize four design parameters of the generator for use in a region with relatively low wind-speed. The aim of optimization is minimizing the payback period of the initial investment on wind energy conversion systems for residential applications. This makes the use of these systems more economical and appealing. Finite element method is employed to evaluate the performance of the optimized generator. The results obtained from finite element analysis are close to those achieved by analytical model.
Robust Design(RD) is a cost-effective methodology to determine the optimal settings of control factors that make a product performance insensitive to the influence of noise factors. To better facilitate the robust design optimization, a dual response surface approach, which models both the process mean and standard deviation as separate response surfaces, has been successfully accepted by researchers and practitioners. However, the construction of response surface approximations has been limited to problems with only a few variables, mainly due to an excessive number of experimental runs necessary to fit sufficiently accurate models. In this regard, an innovative response surface approach has been proposed to investigate robust design optimization problems with larger number of variables. Response surfaces for process mean and standard deviation are partitioned and estimated based on the multi-level approximation method, which may reduce the number of experimental runs necessary for fitting response surface models to a great extent. The applicability and usefulness of proposed approach have been demonstrated through an illustrative example.
In this article, a harmony search algorithm is presented for optimum design of steel frame structures. Harmony search is a meta-heuristic search method which has been developed recently. It is based on the analogy between the performance process of natural music and searching for solutions of optimization problems. The design algorithms obtain minimum weight frames by selecting suitable sections from a standard set of steel sections such as American Institute of Steel Construction (AISC) wide-flange (W) shapes. Stress constraints of AISC Load and Resistance Factor Design (LRFD) and AISC Allowable Stress Design (ASD) specifications, maximum (lateral displacement) and interstorey drift constraints, and also size constraint for columns were imposed on frames. The results of harmony search algorithm were compared to those of the other optimization algorithms such as genetic algorithm, optimality criterion and simulated annealing for two planar and two space frame structures taken from the literature. The comparisons showed that the harmony search algorithm yielded lighter designs for the design examples presented.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.11
no.5
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pp.351-358
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2006
Recently, the development of new structural model in fixed partial denture system is required to be started from the conceptual design with low cost, high performance and quality. In this point, a FEM based design of partial denture is used to investigate stress distribution on the durable shape. In this paper, the structural performances of partial dentures were analyzed under three biting forces. The periodontal embedding model is introduced on behalf of the detailed supporting tissue, which is composed of dentin, cortical bone, cancellous bone and periodontal ligament. Using topology optimization, the optimal reinforcement layout of connector was obtained and the detail shape in the fixed partial denture was designed.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.21
no.6
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pp.686-691
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2011
This study is concerned with the identification of fuzzy models. To address the optimization of fuzzy model, we proposed an improved space search evolutionary algorithm (ISSA) which is realized with the combination of space search algorithm and Gaussian mutation. The proposed ISSA is exploited here as the optimization vehicle for the design of fuzzy models. Considering the design of fuzzy models, we developed a hybrid identification method using information granulation and the ISSA. Information granules are treated as collections of objects (e.g. data) brought together by the criteria of proximity, similarity, or functionality. The overall hybrid identification comes in the form of two optimization mechanisms: structure identification and parameter identification. The structure identification is supported by the ISSA and C-Means while the parameter estimation is realized via the ISSA and weighted least square error method. A suite of comparative studies show that the proposed model leads to better performance in comparison with some existing models.
In order to improve the crane-hook's performance and service life, we formulate a multi-criteria shape design problem considering practical conditions. The structural weight, the displacement at specified points and the induced matrix norm of stiffness matrix are adopted as the evaluation items to be minimized. The heights and widths of cross-section are chosen as the design variables. The design variables are expressed in terms of shape functions based on the Gaussian function. For this multi-objective optimization problem with three items, we utilize a multi-objective evolutionary algorithm, that is, the multi-objective Particle Swarm Optimization (MOPSO). As a common feature of obtained solutions, the side views are tapered shapes similar to those of actual crane-hook designs. The evaluation item values of the obtained designs demonstrate importance of the present optimization as well as the feasibility of the proposed optimal design approach.
Han, Pil-Wan;Seo, Un-Jae;Choi, Jae-Hak;Chun, Yon-Do;Koo, Dae-Hyun;Lee, Ju
Journal of Electrical Engineering and Technology
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v.7
no.6
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pp.948-953
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2012
The characteristics of an induction motor vary with the number of parameters and the performance relationship between the parameters also is implicit. In case of the induction motor design, we generally should estimate many objective physical quantities in the optimization procedure. In this article, the multi objective design optimization based on genetic algorithm is applied for the three phase induction motor. The efficiency, starting torque, and material cost are selected for the objectives. The validity of the design results is also clarified by comparison between calculated results and measured ones.
This paper presents the application of bee colony optimization (BCO) to obtain the optimal switching angles for single phase PWM AC choppers. The optimal switching angles are found in the region of 0-${\pi}$ based on the asymmetrical PWM technique. This PWM process results in improvements of the total harmonic distortion of the output voltage and in the input power factor. Simulation and experimental results are compared with the conventional PWM to verify the performance of the proposed PWM process.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.57
no.8
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pp.1334-1341
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2008
This paper introduces an approach of Hybrid Particle Swarm Optimization(HPSO) for a security-constrained economic dispatch(SCED) with line flow constraints. To reduce a early convergence effect of PSO algorithm, we proposed HPSO algorithm considering a mutation characteristic of Genetic Algorithm(GA). In power system, for considering N-1 line contingency, we have chosen critical line contingency through a process of Screening and Selection based on PI(performance Index). To prove the ability of the proposed HPSO in solving nonlinear optimization problems, SCED problems with nonconvex solution spaces are considered and solved with three different approach(Conventional GA, PSO, HPSO). We have applied to IEEE 118 bus system for verifying a usefulness of the proposed algorithm.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2013.10a
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pp.787-791
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2013
The engine excitation forces are considered as major vibration source for the forklift truck, especially in small class. Even though the current engine mounting system designs are acceptable for vibration isolation, the performance of the engine mounting system is still required for the tendency of light weight, higher power and driver's higher vibration requirement. In this paper vibration reduction technique of forklift engine which is supported on rubber mounts is presented. Based on the dynamic model of resilient engine mounting system, design evaluation program is established. The design optimization technique and evaluation method of system properties are discussed. Effects of optimal design are validated through comparison with test results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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