Electric vehicle body has to be subjected to uniform load and demand auxiliary equipment such as air pipe, electric wire pipe and gas pipe. Especially, lightweight vehicle body is salutary to save operating costs and fuel consumption. Cross beam supports the weight of passenger and electrical equipments and account for the most of weight of vehicle body. Therefore this study performs the size and the shape optimization of crossbeam for electric vehicle using GENESIS 7.0 and presents the effect of mass reduction and the shape of hole in cross beam.
The objective of this study is the development of size, shape and topology discrete optimum design algorithm which is based on the genetic algorithms. The algorithm can perform both shape and topology optimum designs of trusses. The developed algorithm was implemented in a computer program. For the optimum design, the objective function is the weight of trusses and the constraints are stress and displacement. The basic search method for the optimum design is the genetic algorithms. The algorithm is known to be very efficient for the discrete optimization. The genetic algorithm consists of genetic process and evolutionary process. The genetic process selects the next design points based on the survivability of the current design points. The evolutionary process evaluates the survivability of the design points selected from the genetic process. The efficiency and validity of the developed size, shape and topology discrete optimum design algorithms were verified by applying the algorithm to optimum design examples
Optimal thickness and shape of the pedal arm of an automotive clutch is determined, using the numerical optimization technique, by solving the size and shape optimization problems to minimize its weight. For the optimization problems, two cases of stress and displacement constraints are considered: one from the vertical, and the other from the transverse stiffness test condition. The result of the transverse case is shown to be more conservative than that from the vertical case, being determined as the final optimum.
In this study, teaching-learning based optimization (TLBO) is improved by incorporating model of multiple teachers, adaptive teaching factor, self-motivated learning, and learning through tutorial. Modified TLBO (MTLBO) is applied for simultaneous topology, shape, and size optimization of space and planar trusses to study its effectiveness. All the benchmark problems are subjected to stress, displacement, and kinematic stability constraints while design variables are discrete and continuous. Analyses of unacceptable and singular topologies are prohibited by seeing element connectivity through Grubler's criterion and the positive definiteness. Performance of MTLBO is compared to TLBO and state-of-the-art algorithms available in literature, such as a genetic algorithm (GA), improved GA, force method and GA, ant colony optimization, adaptive multi-population differential evolution, a firefly algorithm, group search optimization (GSO), improved GSO, and intelligent garbage can decision-making model evolution algorithm. It is observed that MTLBO has performed better or found nearly the same optimum solutions.
The design of structural engineering optimization is to minimize the cost. This problem has many objective functions formulating section and shape as a function of the included discrete variables. simulated annealing, genetic algerian and TABU algorithm are searching methods for optimum values. The object of this reserch is comparing the result of TABU algorithm, and verifying the efficiency of TABU algorithm in structural optimization design field. For the purpose, this study used a solid truss of 25 elements having 10 nodes, and size optimization for each constraint and load condition of Geodesic one, and shape optimization of Cable Dome for verifying spatial structures by the application of TABU algorithm
The geometric configuration in the weight-reduced structure is very required to be started from the conceptual design with low cost, high performance and quality. In this point, a structural-topological shape concerned with conceptual design of structure is important. The method used in this paper combines three optimization techniques, where the shape and physical dimensions of the structure and material distribution are hierachically optimized, with the maximum rigidity of structure and lightweight.
As industry is developed, the faster transportation of freight train is demanded. The optimum design of a structure requires the determination of economical member size and shape of a structure which will satisfy the design conditions and the functions. In this study, it is attempted to minimize the dead weight of bogie frame. From the numerical results in the shape and size optimization of the bogie frame, it is known that the weight can be reduced up to 17.45% with the displacement, stress, first natural frequency and critical buckling-load constraints. The first natural frequency and the critical buckling load of the optimized model is larger than that of the lowest design value. Stress and displacement conditions are also satisfied within the design conditions. From the results, the optimal model is stable and useful for the improvement of railway carriages.
In this paper a new particle swarm ray optimization algorithm is proposed for truss shape and size optimization with natural frequency constraints. These problems are believed to represent nonlinear and non-convex search spaces with several local optima and therefore are suitable for examining the capabilities of new algorithms. The proposed algorithm can be viewed as a hybridization of Particle Swarm Optimization (PSO) and the recently proposed Ray Optimization (RO) algorithms. In fact the exploration capabilities of the PSO are tried to be promoted using some concepts of the RO. Five numerical examples are examined in order to inspect the viability of the proposed algorithm. The results are compared with those of the PSO and some other existing algorithms. It is shown that the proposed algorithm obtains lighter structures in comparison to other methods most of the time. As will be discussed, the algorithm's performance can be attributed to its appropriate exploration/exploitation balance.
본 논문에서는 구조물의 좌굴 온도와 좌굴 형상을 제어하는 새로운 크기 최적화 방법에 대해서 소개한다. 구조적 안정성 관점에서 구조물의 좌굴 온도와 좌굴 형상을 예측하는 것은 중요한 주제 중 하나이다. 이를 공학적인 직관을 통해 예측하고 최적화된 구조 설계를 하는 것은 너무나 어려운 과제이다. 이러한 한계점을 해결하기 위해 본 연구에서는 유한요소 시뮬레이션과 치수 최적 설계 방식의 조합을 제안한다. 구조물의 좌굴 온도와 좌굴 형상이 구조물의 두께에 영향을 받는다는 생각에서 착안해 설계 변수를 구조물의 노드의 두께 값으로 설정했다. 좌굴 온도 값과 좌굴 형상을 목적 함수로 정해진 부피 값을 제약 조건으로 두었다. 치수 최적 설계를 통해 원하는 좌굴 온도와 좌굴 형상을 유도하기 위한 최적의 두께 분포를 결정할 수 있다. 제안된 치수 최적 설계의 타당성은 본 논문의 다양한 직사각형 복합 구조물 예제들을 사용해서 검증하였다.
In structural optimization, static loads are generally utilized although real external forces are dynamic. Dynamic loads have been considered in only small-scale problems. Recently, an algorithm for dynamic response optimization using transformation of dynamic loads into equivalent static loads has been proposed. The transformation is conducted to match the displacement fields from dynamic and static analyses. The algorithm can be applied to large-scale problems. However, the application has been limited to size optimization. The present study applies the algorithm to shape optimization. Because the number of degrees of freedom of finite element models is usually very large in shape optimization, it is difficult to conduct dynamic response optimization with the conventional methods that directly threat dynamic response in the time domain. The optimization process is carried out via interfacing an optimization system and an analysis system for structural dynamics. Various examples are solved to verify the algorithm. The results are compared to the results from static loads. It is found that the algorithm using static loads transformed from dynamic loads based on displacement is valid even for very large-scale problems such as shape optimization.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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