This paper suggests a method to design the deep groove ball bearing for high-load capacity by using a genetic algorithm. The design problem of ball bearings is a typical discrete/continuous optimization problem because the deep groove ball bearing has discrete variables, such as ball size and number of balls. Thus, a genetic algorithm is employed to find the optimum values from a set of discrete design variables. The ranking process is proposed to effectively deal with the constraints in genetic algorithm. Results obtained fer several 63 series deep groove ball bearings demonstrated the effectiveness of the proposed design methodology by showing that the average basic dynamic capacities of optimally designed bearings increase about 9~34% compared with the standard ones.
최적설계기법을 사용한 경제적인 설계의 필요성은 오래 전부터 요구되어 왔으나, 종전의 설계가 설계자의 경험에 의한 시행착오적인 반복설계를 통하여 이루어져 왔기 때문에 구조물의 형상이 복잡한 경우에는 계산상의 어려움과 반복계산을 되풀이해야 하는 번거로움으로 진정한 최적설계는 기대하기 어려웠다. 최적설계법이 구조물의 설계에 매우 유용하다는 사실이 증명되고 있긴 하지만, 아직도 최적설계의 의미를 제대로 이해하지 못하고 있는 실정이며, 더구나 설계실무자는 어디까지나 사용자이기 때문에 수리적 계획수법에 친숙할 필요까지는 없지만 최소한 이런 기법의 가능성과 중요성을 이해할 필요는 있는데 대부분 그러하지 못하고 있는 실정이다. 일반적으로 트러스 구조물 설계 시 주어진 부재의 응력에 따라 단면적을 산출하여 그 단면적에 역학적으로 가장 합리적인 단면을 선정하여 경제적인 설계단면을 구한다. 그러나 트러스의 형상, 트러스 높이에 따른 경제성의 문제는 보통 설계자의 경험과 직관에 의하여 결정되고, 특별한 검토가 이루어지지 않고 설계가 수행되는데, 실제 트러스 구조물에서 트러스의 형상과 높이가 전체 건설공사비에 크게 영향을 미친다. 그러므로, 트러스 구조물의 최적설계에서 트러스 형상, 라이즈 비(rise ratio : 높이/스팬) 및 격간 수(number of panel)를 고려하는 것이 필요하다. 트러스 형상과 스팬에 따른 최적형상과 최적높이 및 격간 수에 대해 설계자의 초기 구조계획 시 주관적 선택의 어려움을 해결하고, 실제의 지붕형 트러스 구조에 설계하중을 작용시켜 응력해석에서부터 부재 단면설계까지의 자동화된 최적설계 알고리즘을 개발할 필요가 있다. 따라서 본 연구는 플랫 트러스의 형상, 격간 수, 격간의 간격 및 부재단면 등에 대하여 이산적인 변수의 처리와 넓은 설계 공간의 탐색능력과 더불어 문제의 비선형성과 관계없이 전체 최적해를 찾아낼 수 있는 유전자 알고리즘을 이용한다. 또한, 강 구조 한계상태설계기준(대한건축학회, 1998)을 기준으로 하여 자동으로 플랫 트러스의 구조계획과 단면이산화 최적설계를 동시에 수행할 수 있는 최적화 알고리즘을 제시하는 것을 목적으로 한다.
Design of the corrugated watertight bulkhead for a bulk carrier is principally determined by the permissible limit of Classification requirements. As the weight of upper and lower stool has considerable portion of the total weight of the transverse bulkhead, optimum design including the stool geometry and size will play an important role on economic shipbuilding. The purpose of this study is focused on the minimization of steel weight using the design variables, which are the shape and the size of the corrugation as well as the upper and lower stools. Discrete variables are used as design variables for the practical design. In this study, the evolution strategies (ES), which can highly improve the possibility of leaching the global minimum point, are selected as an optimization method. Usefulness of this study is verified by comparison with the proven type ship design. As objective function, total weight of the transverse bulkhead including the upper and lower stools is used.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제1권1호
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pp.62-70
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2000
The design of gear train is a kind of mixed problems which have to determine various types of design variables; i,e., continuous, discrete, and integer variables. Therefore, the most common practice of optimum design using the derivative of objective function has difficulty in solving those kinds of problems and the optimum solution also depends on initial guess because there are many sophisticated constrains. In this study, the Genetic Algorithm is introduced for the optimum design of gear trains to solve such problems and we propose a genetic algorithm based gear design system. This system is applied for the geometrical volume(size) minimization problem of the two-stage gear train and the simple planetary gear train to show that genetic algorithm is better than the conventional algorithm solving the problems that have continuous, discrete, and integer variables. In this system, each design factor such as strength, durability, interference, contact ratio, etc. is considered on the basis of AGMA standards to satisfy the required design specification and the performance with minimizing the geometrical volume(size) of gear trains
In IMT-2000 systems, the outer loop dynamically adjusts the target SIR so that adequate performance in terms of the frame error rate(FER) and the true quality measure is achieved. This paper utilizes an analytic model lot outer loop power control(OLPC) adjusting the target SIR in IMT-2000. The analytic model is based on the discrete-time Markov chain as voice traffic SIR. It is described that the model can be used to find the optimum step size in voice traffic for fast fading environments. The optimum step size influences the performance of OLPC: As the step size decreases, the average target SIR increases and average FER decreases.
The optimal plastic design of framed structures has been treated as the minimum weight design while satisfying the limit equilibrium condition that the structure may not fail in any of the all possible collapse modes before the specified design ultimate load is reached. Conventional optimum frame designs assume that a continuous spectrum of member size is available. In fact, the vailable sections merely consist of a finite range of discrete member sizes. Optimum frame design using discrete sections has been performed by adopting the plastic collapse theory and using the Complex Method of Box. This study has presented an iterative approach to the optimal plastic design of plane structures that involves the performance of a series of minimum weight design where the limit equilibrium equation pertaining to the critical collapse mode is added to the constraint set for the next design. The critical collapse mode is found by the collapse load analysis that is formulated as a linear programming problem. This area of research is currently being studied. This study would be applied and extended to design the larger and more complex framed structures.
Genetic algorithm is the theory of grafting the principle of survival of the fittest in genetics on to the computer algorithm and it is used to solve the optimization problems, especially the shape and size optimization of the structure in Architectural problems. In the size optimization problem discrete variables are used, but series variables have to be used in the shape optimization problem because of the incongruenty. The purpose of this study is to obtain the optimum shape of cable domes by using the real coding genetic algorithm. Generally, the structural performance of the cable domes is influenced very sensitively by pre-stress, geometry and length of the mast because of its flexible characteristic. So, it is very important to decide the optimum shape to get maximum stiffness of cable domes. We use the model to verify the usefulness of this algorithm for shape optimization and analyze the roof system of Seoul Olympic Gymnastic Arena as analytical model of a practical structures. It is confirmed lastly that the optimum shape domes have more stiffness than initial shape ones.
Composite steel-concrete box girders are frequently used in bridge construction for their economic and structural advantages. An integrated metaheuristic based optimization procedure is proposed for discrete size optimization of straight multi-span steel box girders with the objective of minimizing the self-weight of girder. The metaheuristic algorithm of choice is the Cuckoo Search (CS) algorithm. The optimum design of a box girder is characterized by geometry, serviceability and ultimate limit states specified by the American Association of State Highway and Transportation Officials (AASHTO). Size optimization of a practical design example investigates the efficiency of this optimization approach and leads to around 15% of saving in material.
This study was performed to estimate optimum fishing mortality (F) and the age at first capture ($t_c$) for small yellow croaker in Korean waters. We first estimated optimum F and $t_c$ using traditional yield-per-recruit (YPR) analysis, and the results were 0.8/year and 2.5 years old, respectively. However, the individual fish price per unit weight of small yellow croaker in Korea increases dramatically by size. Thus, we developed an alternative method, which is called as production value-per-recruit (PPR) analysis. We developed two types of the PPR analysis, that is, the discrete function and the continuous function method. We estimated optimum F and $t_c$ using the two types of the PPR analysis and compared the results. The optimum F and $t_c$ from the discrete function method, were 0.3/year and 5.0 years old, respectively, while those from the continuous function method were 0.5/year and 3.5 years old, respectively. These PPR estimates were much more conservative for the stock management than the traditional YPR analysis, which can prevent the fish stock from the economic overfishing. As a result, the PPR analysis could be more proper approach for stock assessment in the case that the individual fish price per unit weight increases dramatically by size like small yellow croaker in Korea.
This paper proposes a hybrid heuristic and criteria-based method of optimum design which combines the advantages of both the iterated simulated annealing (SA) algorithm and the rigorously derived optimality criteria (OC) for structural optimum design of reinforced concrete (RC) buildings under multi-load cases based on the current Chinese design codes. The entire optimum design procedure is divided into two parts: strength optimum design and stiffness optimum design. A modified SA with the strategy of adaptive feasible region is proposed to perform the discrete optimization of RC frame structures under the strength constraints. The optimum stiffness design is conducted using OC method with the optimum results of strength optimum design as the lower bounds of member size. The proposed method is integrated into the commercial software packages for building structural design, SATWE, and for finite element analysis, ANSYS, for practical applications. Finally, two practical frame-shear-wall structures (15-story and 30-story) are optimized to illustrate the effectiveness and practicality of the proposed optimum design method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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