In this paper, the search is conducted along each of the coordinate directions for finding the minimum. If $e_i$ is the unit vector along the coordinate direction i, we determine the value a, minimizing f(a)= $f(x+ae_i)$, where a is a real number. A move is made to the new point $x+a_ie_i$ at the end of the search along the direction i. In an n dimensional problem, we define the search along all the directions as one stage. The function value at the end of the stage is compared to the value at the beginning of the stage in establishing the convergence. The gradient appears to be zero at point. We can safeguard this by introducing an acceleration step of one additional step along the pattern direction developed by moves along the coordinate directions.
Among various sensitivity evaluation techniques, semi-analytical method is quite popular since this method is more advantageous than analytical method and global finite difference method. However, SAM reveals severe inaccuracy problem when relatively large rigid body motions are identified for individual elements. Such errors result from the numerical differentiation of the pseudo load vector calculated by the finite difference scheme. In the present study, the adjoint variable method combined with complex variable is proposed to obtain the shape and size sensitivity for structural optimization. The complex variable can present accurate results regardless of the perturbation size as well as easy to be implemented. Through a few numerical examples of the static problem for the structural sensitivity, the efficiency and reliability of the adjoint variable method combined with complex variable is demonstrated.
This study investigates a design optimization of a rotating two-pass rectangular cooling channel with staggered arrays of pin-fins. The radial basis neural network method is used as an optimization technique with Reynolds-averaged Navier-Stokes analysis of fluid flow and heat transfer with shear stress transport turbulent model. The ratio of the diameter to height of the pin-fins and the ratio of the streamwise spacing between the pin-fins to height of the pin-fin are selected as design variables. The optimization problem has been defined as a minimization of the objective function, which is defined as a linear combination of heat transfer related term and friction loss related term with a weighting factor. Results are presented for streamlines, velocity vector fields, and contours of Nusselt numbers, friction coefficients, and turbulent kinetic energy. These results show how fluid flow in a two-pass square cooling channel evolves a converted secondary flows due to Coriolis force, staggered arrays of pin-fins, and a $180^{\circ}$ turn region. These results describe how the fluid flow affects surface heat transfer. The Coriolis force induces heat transfer discrepancy between leading and trailing surfaces, having higher Nusselt number on the leading surface in the second pass while having lower Nusselt number on the trailing surface. Dean vortices generated in $180^{\circ}$ turn region augment heat transfer in the turning region and in the upstream region of the second pass. As the result of optimization, in comparison with the reference geometry, thermal performance of the optimum geometry shows the improvement by 30.5%. Through the optimization, the diameter of pin-fin increased by 14.9% and the streamwise distance between pin-fins increased by 32.1%. And, the value of objective function decreased by 18.1%.
본 논문의 목적은, LQR 제어이득의 효율적 산정에 의한 지진하중을 받는 빌딩 구조물의 능동지진제어를 위하여 능동텐던 장치를 적용한 구조물의 지진응답제어를 위한 최적화 방법을 제시한 것이다. 텐던을 이용한 구조물 지진응답제어 문제의 정식화를 위해 Ricatti 폐회로 제어이론 및 위상보정에 의한 시간지연현상을 도입하였으며, 상태방정식의 해를 산정하기 위해 전달 행렬을 이용한 수치해석법을 이용 사다리꼴적분법에 의해 상태벡터의 해를 산정하였다. 성능지수의 최적화를 위해, 최소 가중행렬비를 설계변수로, IBC 2000의 허용층간변위 규정과 텐던의 최대제어력을 제약조건으로 하여, SUMT 기법에 의해 최적 해를 산정토록 최적제어 프로그램을 개발하였다. 8층 빌딩구조물에 대한 적용 예에서, 최적제어를 적용한 시스템이 비제어 시스템에 비해 층간제어효과가 우수하고, 일정 가중행렬비 적용 제어시스템에 비해 낮은 성능지수가 요구되었다.
Taguchi method is one of the most popular approaches for design optimization such that performance characteristics become robust to uncontrollable noise variables. However, most previous Taguchi method applications have addressed a single-characteristic problem. Problems with multiple characteristics are more common in practice. The multi-criteria decision making(MCDM) problem is to select the optimal one among multiple alternatives by integrating a number of criteria that may conflict with each other. Representative MCDM methods include TOPSIS(Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution), GRA(Grey Relational Analysis), PCA(Principal Component Analysis), fuzzy logic system, and so on. Therefore, numerous approaches have been conducted to deal with the multi-characteristic design problem by combining original Taguchi method and MCDM methods. In the MCDM problem, multiple criteria generally have different measurement units, which means that there may be a large difference in the physical value of the criteria and ultimately makes it difficult to integrate the measurements for the criteria. Therefore, the normalization technique is usually utilized to convert different units of criteria into one identical unit. There are four normalization techniques commonly used in MCDM problems, including vector normalization, linear scale transformation(max-min, max, or sum). However, the normalization techniques have several shortcomings and do not adequately incorporate the practical matters. For example, if certain alternative has maximum value of data for certain criterion, this alternative is considered as the solution in original process. However, if the maximum value of data does not satisfy the required degree of fulfillment of designer or customer, the alternative may not be considered as the solution. To solve this problem, this paper employs the desirability function that has been proposed in our previous research. The desirability function uses upper limit and lower limit in normalization process. The threshold points for establishing upper or lower limits let us know what degree of fulfillment of designer or customer is. This paper proposes a new design optimization technique for multi-characteristic design problem by integrating the Taguchi method and our desirability functions. Finally, the proposed technique is able to obtain the optimal solution that is robust to multi-characteristic performances.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제12권2호
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pp.1-10
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2001
신경망은 점차 분류 및 함수추정을 위한 현대 통계적 방법론으로 부각되고 있다. 신경망은 특히 선형 회귀함수를 일반화시키는 유연한(flexible) 방법을 제공하며 일반적 비선형 함수를 모수화하는 방법으로 간주된다. 본 논문에서는 함수추정을 위한 신경망을 생각한다. 신경망이 훈련자료를 과대적합하는 것을 피할 수 있도록 하는 간단한 방법은 정칙화(regularization)이다. 신경망에서는 정칙화를 위해 주로 가중치 감소법(weight decay method)을 사용한다. 함수추정을 위해 가중치감소 신경망을 사용할 때 은닉노드수, 가중치모수, 학습률 및 학습반복회수가 중요한 모수이다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 사용하여 가중치감소 신경망의 중요한 모수들을 자동으로 최적화하는 방법을 제안하고 결과적으로 가중치감소 신경망을 자동학습하는 방법을 설명한다. 그리고 다른 함수추정방법들과 자동학습된 가중치감소 신경망을 비교분석한다.
그로벌최적화문제(Global optimization problem)의 부류인 다목적선형계획법 ( MOLP ) (Multiple objective linear programming)에서 결정된 유효해집합(a set of efficient solutions)위에서 선형함수 최적화문제 ( Ρ )는 해집합이 볼록집합이 아니므로(nonconvex set) 일반적인 선형계획법을 활용하기가 어렵다. 현재까지 ( Ρ )의 최적화를 위해서 유효해집합의 모든 꼭지점(extreme point)를 찾거나 일련의 선형계획문제들을 최적화하여 최적해를 찾는 접근방법들이 있다. 이러한 방법들에는 ( MOLP )의 해집합의 차원(dimension)이 커짐에 따라 문제해결이 실제적으로 가능하지 않는 경우가 많다. 본 연구는 주어진 선형함수와 다목적선형함수들간 관계를 고찰하여 선형목적함수를 구성하고 그 목적함수를 이용하여 주어진 문제 (Ρ) 의 최적해를 찾는 선형계획적 접근방법을 제안한다.
This paper reports the development of a generalized inverse analysis formulation for the parameter estimation of four-parameter Burger model. The analysis is carried out by formulating the problem as a mathematical programming formulation in terms of identification of the design vector, the objective function and the design constraints. Thereafter, the formulated constrained nonlinear multivariable problem is solved with the aid of fmincon: an in-built constrained optimization solver module available in MatLab. In order to gain experience, a synthetic case-study is considered wherein key issues such as the determination and setting up of variable bounds, global optimality of the solution and minimum number of data-points required for prediction of parameters is addressed. The results reveal that the developed technique is quite efficient in predicting the model parameters. The best result is obtained when the design variables are subjected to a lower bound without any upper bound. Global optimality of the solution is achieved using the developed technique. A minimum of 4-5 randomly selected data-points are required to achieve the optimal solution. The above technique has also been adopted for real-time settlement of four oil refineries with encouraging results.
일반적으로 이산 최적화에서의 라그랑지안 방법은 제약조건을 쉽게 다루기 위한 기법이다. 이 방법은 전형적으로 분지한계법에서 상한을 찾을 때 사용한다. 본 논문은 여러 개의 제약조건이 있는 다중 배낭 문제를 위한 새로운 라그랑지안 방법을 제안한다. 기존 라그랑지안 접근법과는 달리 제안한 방법은 라그랑지안 벡터의 새로운 특징에 기초하여 품질 좋은 하한(즉, 가능 해)을 효율적으로 찾을 수 있다. 잘 알려진 큰 규모의 벤치마크 데이터에서 실험을 하였고 제안한 라그랑지안 방법은 기존 방법의 성능을 개선하였다.
본 논문은 다중 사용자 다중 입력 단일 출력 (MISO) 간섭 채널에서 복수의 도청자가 존재하는 경우에, 보안 채널 수율을 향상시키기 위한 간단한 프리코딩 벡터 설계 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 보안 채널 수율을 최적화하는 문제에 대해 다루었으며, 수학식으로 주어지는 분석해를 구하는 것을 목표로 하였다. 이를 위해서 신호대 누수 잡음비 (SLNR) 기반으로 프리코딩 벡터를 설계하는 방법을 제시한다. 구체적으로는, 도청자가 정보 신호를 전혀 검출할 수 없도록 도청 채널 수율을 완전히 제거하면서, 송신단-수신단 링크 간의 채널 수율을 최대화시키도록 프리코딩 벡터를 설계한다. 성능 검증을 위하여 모의실험을 수행하였으며, 송신 안테나 개수, 송신단-수신단 링크 개수, 도청자 수 간에 특별한 조건식을 만족하지 않는 환경에서는, 제안하는 기법이 모든 신호대 잡음비 범위에서 기존 기법보다 더 우수한 보안 채널 수율을 나타낸다는 것을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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