Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.44
no.1
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pp.59-66
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2007
In this paper, we consider the non-fragile robust guaranteed cost state feedback controllers design method for descriptor systems with parameter uncertainties and static state feedback controller with multiplicative uncertainty. The sufficient condition of controller existence, the design method of non-fragile robust guaranteed cost controller, the measure of non-fragility in controller, the upper bound of guaranteed cost performance measure to minimize the guaranteed cost are presented via LMI(linear matrix inequality) technique. Also, the sufficient condition can be rewritten as LMI form in terms of transformed variables through singular value decomposition, some changes of variables, and Schur complements. Therefore, the obtained non-fragile robust guaranteed cost controller satisfies the asymptotic stability and minimizes the guaranteed cost for the closed loop descriptor systems with parameter uncertainties and controller fragility. Finally, a numerical example is given to illustrate the design method.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2009.05a
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pp.2179-2183
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2009
As urbanization is progressed, the network for distributing water in a basin become complex due to the spatial expansion and parameter uncertainties of water supply systems. When a long range water supply plan is determined, the total construction and operation cost has to be evaluated with the system components and parameter uncertainties as many as possible. In this paper, the robust optimization approach of Bertsimas and Sim is applied in a hypothetical system to find a solution which remains feasible under the possible parameter uncertainties having the correlation effect between the uncertain coefficients. The system components to supply, treatment, and transport water are included in the developed water supply system and construction and expansion of the system is allowed for a long-range period. In this approach, the tradeoff between system robustness and total cost of the system is evaluated in terms of the degree of conservatism which can be converted to the probability of constraint violation. As a result, the degree of conservatism increases, the total cost is increased due to the installation of large capacity of treatment and transportation systems. The applied robust optimization technique can be used to determine a long-range water supply plan with the consideration of system failure.
The main purpose of this study is to investigate the performance of the proposed hybrid teaching-learning based optimization algorithm on the optimum design of reinforced concrete (RC) cantilever retaining walls. For this purpose, three different design examples are optimized with 100 independent runs considering continuous and discrete variables. In order to determine the algorithm performance, the optimization results were compared with the outcomes of the nine powerful meta-heuristic algorithms applied to this problem, previously: the big bang-big crunch (BB-BC), the biogeography based optimization (BBO), the flower pollination (FPA), the grey wolf optimization (GWO), the harmony search (HS), the particle swarm optimization (PSO), the teaching-learning based optimization (TLBO), the jaya (JA), and Rao-3 algorithms. Moreover, Rao-1 and Rao-2 algorithms are applied to this design problem for the first time. The objective function is defined as minimizing the total material and labor costs including concrete, steel, and formwork per unit length of the cantilever retaining walls subjected to the requirements of the American Concrete Institute (ACI 318-05). Furthermore, the effects of peak ground acceleration value on minimum total cost is investigated using various stem height, surcharge loads, and backfill slope angle. Finally, the most robust results were obtained by HTLBO with 50 populations. Consequently the optimization results show that, depending on the increase in PGA value, the optimum cost of RC cantilever retaining walls increases smoothly with the stem height but increases rapidly with the surcharge loads and backfill slope angle.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.21
no.1
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pp.112-123
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1997
The optimization techniques have been applied to versatile engineering problems for reducing manufacturing cost and for automatic design. The deterministic approaches or op5imization neglect the effects on uncertainties of design variables. The uncertainties include variation or perturbation such as tolerance band. The optimum may be useless when the constraints considering worst cases of design variables can not be satisfied, which results from constraint variation. The variation of design variables can also give rise to drastic change of performances. The two issues are related to constraint feasibility and insensitive performance. Robust design suggested in the present study is developed to gain an optimum insensitive to variation on design variables within feasible region. The multiobjective function is composed to the mean and the standard deviation of original objective function, while the constraints are supplemented by adding penalty term to original constraints. This method has a advantage that the second derivatives of the constraints are not required. A mathematical problem and several standard problems for structural optimization are solved to check out the usefulness of the suggested method.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.6
no.1
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pp.15-23
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2008
This paper considers the problem of delay-dependent guaranteed cost controller design for uncertain neutral systems with distributed delays. The system under consideration is subject to norm-bounded time-varying parametric uncertainty appearing in all the matrices of the state-space model. By constructing appropriate Lyapunov functionals and using matrix inequality techniques, a state feedback controller is designed such that the resulting closed-loop system is not only robustly stable but also guarantees an adequate level of performance for all admissible uncertainties. Furthermore, a convex optimization problem is introduced to minimize a specified cost bound. By matrix transformation techniques, the corresponding optimal guaranteed controller can be obtained by solving a linear matrix inequality. Finally, a simulation example is presented to demonstrate the effectiveness of the proposed approach.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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1998.04a
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pp.262-271
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1998
Recent, more and more steel deck bridges are adopted for the design of long span bridges and the upgrading of existing concrete deck bridges, mainly because of reduced self weight, higher stiffness and efficient erection compared to concrete decks. The main objective of this study is to propose on formulation of the design optimizations to develop an optimal desist program required for optimum desist for orthotropic steel-deck bridges. The objective function of the optimization is formulated as a minimum initial cost design problem. The behavior and design constraints are formulated based on the ASD and LRFD criteria of the Korean Bridge Design Code(1996). The optimum design program developed in this study consists of two steps. In the first step the system optimization of the steel box girder bridges is carried out. And in the second step the program provided the optimum design of the orthotropic steel-deck with close ribs. In the optimal design program the analysis module for the deck optimization is based on the Pelican Esslinger method. The optimizer module of the program utilizes the ADS(Automated Desist Synthesis) routines using the optimization techniques fuor constrained optimization. From the results of real application examples, The cost effectiveness of optimum orthotropic steel-deck bridges designs based on both ASD and LRFD methods is investigated by comparing the results with those of conventional designs, and it may be concluded that the design developed in this study seems efficient and robust for the optimization of orthotropic steel-deck bridges
The robust design technology which can determine design variables getting best performance function with insensitivity to the environment noise, is an important method for improving the performance of products at low cost. Applying the robust design technology in ship design, Koh et al[10] introduced the planing hull design. This paper reports the application this technology to a 150K bulk carrier which has many design variables and shows that the robust design technology is superior to optimization technique in practical use.
Bolideh, Ameneh;Arab, Hamed Ghohani;Ghasemi, Mohammad Reza
Computers and Concrete
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v.24
no.4
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pp.313-327
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2019
The purpose of the present study is to present a new approach to designing and selecting the details of multidimensional continuous RC beam by applying all strength, serviceability, ductility and other constraints based on ACI318-14 using Teaching Learning Based Optimization (TLBO) algorithm. The optimum reinforcement detailing of longitudinal bars is done in two steps. in the first stage, only the dimensions of the beam in each span are considered as the variables of the optimization algorithm. in the second stage, the optimal design of the longitudinal bars of the beam is made according to the first step inputs. In the optimum shear reinforcement, using gradient-based methods, the most optimal possible mode is selected based on the existing assumptions. The objective function in this study is a cost function that includes the cost of concrete, formwork and reinforcing steel bars. The steel used in the objective function is the sum of longitudinal and shear bars. The use of a catalog list consisting of all existing patterns of longitudinal bars based on the minimum rules of the regulation in the second stage, leads to a sharp reduction in the volume of calculations and the achievement of the best solution. Three example with varying degrees of complexity, have been selected in order to investigate the optimal design of the longitudinal and shear reinforcement of continuous beam.
International Journal of Fluid Machinery and Systems
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v.8
no.3
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pp.209-219
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2015
A robust multi-fidelity optimization methodology has been developed, focusing on efficiently handling industrial runner design of hydraulic Francis turbines. The computational task is split between low- and high-fidelity phases in order to properly balance the CFD cost and required accuracy in different design stages. In the low-fidelity phase, a physics-based surrogate optimization loop manages a large number of iterative optimization evaluations. Two derivative-free optimization methods use an inviscid flow solver as a physics-based surrogate to obtain the main characteristics of a good design in a relatively fast iterative process. The case study of a runner design for a low-head Francis turbine indicates advantages of integrating two derivative-free optimization algorithms with different local- and global search capabilities.
To design high quality products at low cost is one of very important tasks for engineers. Design optimization for performances can be one solution in this task. There is the robust design which has been proved effectively in many fields of engineering design. In this paper, the concept of robust design is introduced and combined to the fuzzy optimization method and the fuzzy logic system method with non-singleton. These methods are applied for data analysis to get optimum parameters and to reduce experiments. The optimum parameter set points are obtained by the proposed methods. These methods are applied to a filter circuit, a part of the audio circuit of mobile radio transceiver. The simulation results are compared each other. The new methods reduce and predict the effect of parameter variation sources
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[게시일 2004년 10월 1일]
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