In this paper, it is intended to introduce a method to solve multi-objective optimization problems and to evaluate its performance. In order to verify the performance of this method it is applied for a vertical roller mill for Portland cement. A design process is defined with the compromise decision support problem concept and a design process consists of two steps: the design of experiments and mathematical programming. In this process, a designer decides an object that the objective function is going to pursuit and a non-linear optimization is performed composing objective constraints with practical constraints. In this method, response surfaces are used to model objectives (stress, deflection and weight) and the optimization is performed for each of the objectives while handling the remaining ones as constraints. The response surfaces are constructed using orthogonal polynomials, and orthogonal array as design of experiment, with analysis of variance for variable selection. In addition, it establishes the relative influence of the design variables in the objectives variability. The constrained optimization problems are solved using sequential quadratic programming. From the results, it is found that the method in this paper is a very effective and powerful for the multi-objective optimization of various practical design problems. It provides, moreover, a reference of design to judge the amount of excess or shortage from the final object.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제7권2호
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pp.270-287
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2015
According to the increase of the operating cost and material cost of a ship due to the change of international oil price, a demand for the lightening of the ship weight is being made from various parties such as shipping companies, ship owners, and shipyards. To satisfy such demand, many studies for a light ship are being made. As one of them, an optimal design method of an existing hull structure, that is, a method for lightening the ship weight based on the optimization technique was proposed in this study. For this, we selected a hatch cover of a bulk carrier as an optimization target and formulated an optimization problem in order to determine optimal principal dimensions of the hatch cover for lightening the bulk carrier. Some dimensions representing the shape of the hatch cover were selected as design variables and some design considerations related to the maximum stress, maximum deflection, and geometry of the hatch cover were selected as constraints. In addition, the minimization of the weight of the hatch cover was selected as an objective function. To solve this optimization problem, we developed an optimization program based on the Sequential Quadratic Programming (SQP) using C++ programming language. To evaluate the applicability of the developed program, it was applied to a problem for finding optimal principal dimensions of the hatch cover of a deadweight 180,000 ton bulk carrier. The result shows that the developed program can decrease the hatch cover's weight by about 8.5%. Thus, this study will be able to contribute to make energy saving and environment-friendly ship in shipyard.
In this paper, we explore a low-complex bandwidth allocation (BA) scheme with multi-level service guarantees in VLC-OFDM systems. Effective capacity theory, which evaluates wireless channel capacity from a novel view, is utilized to model the system capacity under delay QoS constraints of the link layer. Since intensity modulation of light is used in the system, problems caused by frequency selectivity can be neglected. Then, the BA problem can be formulated as an integer programming problem and it is further relaxed and transformed into a concave one. Lagrangian formulation is used to reformulate the concave problem. Considering the inefficiency of traditional gradient-based schemes and the demand for distributed implementation in local area networks, we localize the global parameters and propose a quasi-distributed quadratic allocation algorithm to provide two-level service guarantees, the first level is QoS oriented, and the second level is QoE oriented. Simulations have shown the efficient performance of the proposed algorithm. The users with more stringent QoS requirements require more subcarriers to guarantee their statistical delay QoS requirements. We also analyze the effect of subcarrier granularity on the aggregate effective capacity via simulations.
Shape optimization of an internal cooling passage with staggered dimples on single surface is performed and performances of surrogates are evaluated in this paper. Optimizations are performed so that turbulent heat transfer can be enhanced compromising with pressure loss due to friction. The three-dimensional governing differential equations have been solved to find the overall Nusselt number and friction factor which are related to the objective functions of this problem. Three design variables were selected among the dimensionless geometric variables. Basic surrogate models such as second order polynomial response surface approximation (RSA), Kriging meta-modeling technique, radial basis neural network (RBNN), and derived press based averaged (PBA) surrogate model are constructed. The optimal points are searched from the above constructed surrogates by sequential quadratic programming (SQP). It is shown that use of multiple surrogates can increase the robustness in prediction of better design with minimum computational cost.
Kim, Seong-Rock;Park, Jae-Suk;Park, Ju-Hyun;Lee, Suk-Gyu
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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pp.1413-1415
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2004
This paper proposes a SVM(Support Vector Machine) training algorithm to control a service robot with voice command. The service robot with a stereo vision system and dual manipulators of four degrees of freedom implements a User-Dependent Voice Control System. The training of SVM algorithm that is one of the statistical learning theories leads to a QP(quadratic programming) problem. In this paper, we present an efficient SVM speech recognition scheme especially based on less learning data comparing with conventional approaches. SVM discriminator decides rejection or acceptance of user's extracted voice features by the MFCC(Mel Frequency Cepstrum Coefficient). Among several SVM kernels, the exponential RBF function gives the best classification and the accurate user recognition. The numerical simulation and the experiment verified the usefulness of the proposed algorithm.
This paper proposes shape design of frame structures for vibration suppression and weight reduction. The $H_{\infty}$ norm of the transfer function from disturbance sources to the output points where vibration should be suppressed, is adopted as the performance index to represent the magnitude of vibration transfer. The design parameters are the node positions of the frame structure, on which constraints are imposed so that the structure achieves given tasks. For computation of Pareto optimal solutions to the two-objective design problem, a number of linear combinations of the $H_{\infty}$ norm and the total weight of the structure are considered and minimized. For minimization of the scalared objective function, a Lagrange function is defined by the objective function and the imposed constraints on the design parameters. The solution for which the Lagrange function satisfies the Karush-Kuhn-Tucker condition, is searched by the sequential quadratic programming (SQP) method. Numerical examples are presented to demonstrate the effectiveness of the proposed design method.
The injection molding technique is a processing method widely used for the production of plastic parts. In this study, the gate position, gate size, packing time, and melt temperature were optimized to minimize both the stress and deformation that occur during the injection molding process of medical suction device components. We used a central composite design and Latin hypercube sampling to acquire the data and adopted the response surface method as an approximation method. The efficiency of the optimization of the injection molding problem was determined by comparing the results of a genetic algorithm, sequential quadratic programming, and a non-dominant classification genetic algorithm.
Both parametric and parameter-free necessary and sufficient optimality conditions are established for a class of nondiffer-entiable nonconvex optimal control problems with generalized fractional objective functions, linear dynamics, and nonlinear inequality constraints on both the state and control variables. Based on these optimality results, ten Wolfe-type parametric and parameter-free duality models are formulated and weak, strong, and strict converse duality theorems are proved. These duality results contain, as special cases, similar results for minmax fractional optimal control problems involving square roots of positive semi definite quadratic forms, and for optimal control problems with fractional, discrete max, and conventional objective functions, which are particular cases of the main problem considered in this paper. The duality models presented here contain various extensions of a number of existing duality formulations for convex control problems, and subsume continuous-time generalizations of a great variety of similar dual problems investigated previously in the area of finite-dimensional nonlinear programming.
Multipurpose fisheries base was conceptually designed to establish marine ranching system in the coastal waters around Tongyoung, southern sea of Korea. Fisheries base for marine ranching system has integrated various facilities which were required for the process of spawning, rearing, training, releasing, monitoring and catching functions. This base has five steel piles for supporting upper structure and systems. Four steel piles are surrounded by circular net pen made by steel wire, they have the function of the protection against fouling for pile and scouring for bottom soil as well as secondary rearing and short stocking. We can use the last pile to moor a ship and access to the base. Principal structure with steel piles is designed by optimization technique considering design external forces in the coastal waters of return period of 50 years. Design optimization Problem is formulated for this base. Optimal design of multipurpose fisheries base is numerically investigated by sequential quadratic programming method.
In this paper, a novel rotor flux estimation method of an induction motor using support vector machine(SVM) is presented. Two veil-known different flux models with respect to voltage and current are necessary to estimate the rotor flux of an induction motor. The theory of the SVM algorithm is based on statistical teaming theory. Training of SVH leads to a quadratic programming(QP) problem. The proposed SVM rotor flux estimator guarantees the improvement of performance in the transient and steady state in spite of parameter variation circumstance. The validity and the usefulness of Proposed algorithm are throughly verified through numerical simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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