The present research focuses on the tribological behavior of the AA5083 alloy-based hybrid surface composite using aluminosilicate and multi-walled-carbon nanotube through friction stir processing for automotive applications. The friction stir processing parameters (tool rotation and traverse speed) are varied based on full factorial design to understand their influence on the tribological characteristics of the developed hybrid composite. The surface morphology and composition of the worn hybrid composite are examined using a field-emission scanning electron microscope and an energy-dispersive x-ray spectroscope. No synergistic interaction is observed between the wear rate and friction coefficient of the hybrid composite plate. Also, adhesive wear is the major wear mechanism in both base material and hybrid composite. The influence of friction stir process parameters on wear rate and the friction coefficient is analyzed using the hybrid polynomial and multi-quadratic radial basis function. The models are utilized to optimize the friction stir processing parameters for reducing the rate of wear and friction coefficient using multi-quadratic RBF algorithm optimization.

이 논문에서는 다중 재난을 고려한 복합 구조제어 시스템의 최적 설계방법을 제시한다. 한 가지 유형의 위험에 대해 하나의 시스템이 설계되는 전형적인 구조제어 시스템과는 달리, 구조물의 지진 및 바람에 의한 진동응답을 저감하기 위해 능동 및 수동제어 시스템에 대한 동시 최적 설계방법을 제안하였다. 수치 예로서, 30층 빌딩 구조물에 설치된 30개의 점성 댐퍼와 복합형 질량 감쇠기에 대한 최적 설계문제를 보였다. 최적화 문제를 풀기 위해 자체적응 화음탐색(harmony search, HS)알 고리즘을 채택하였다. 화음탐색 알고리즘은 사람이 연주하는 악기의 튜닝 과정을 모방한 전역 최적화를 위한 메타 휴리스틱 진화 연산방법의 하나이다. 또한 전역 탐색 및 빠른 수렴을 위해 자가적응적이고 동적인 매개변수 조정 알고리즘을 도입하였다. 최적화 설계 결과, 능동 및 수동 시스템이 독립적으로 최적화된 표준적인 복합제어 시스템에 비해 제안한 동시 최적제어 시스템의 성능과 효율성이 우수함을 보였다.

본 연구는 통합공정일정계획(Integrated Process Planning and Scheduling; IPPS)의 최적화를 위한 계산 효율성이 높은 탐욕적 휴리스틱과 유전알고리즘(Genetic Algorithm; GA)을 결합한 하이브리드형 유전 알고리즘을 제안한다. IPPS는 기존의 공정계획과 일정계획을 동시에 풀고자 하는 NP-Hard 문제이다. 특히, 본 연구에서 다루는 IPPS는 tool related constraints가 포함된 것으로서 전통적인 GA는 수행도중 infeasible schedule을 빈번히 발생시킨다. 제안하는 방법의 아이디어는 전체적인 schedule의 구조에 영향을 미치는 operation의 sequence와 machine의 결정은 GA의 procedure를 따르고, 목적함수의 부분계산이 가능한 tool과 Tool Access Direction(TAD)는 greedy heuristics을 통하여 infeasibility를 해소하자는 것이다. 이를 통하여 계산시간의 급격한 증가 없이 또는 기존에 비해 계산시간을 감소시키면서 좋은 품질의 해를 구할 수 있다. 본 연구에서 제안하는 알고리즘은 benchmark problems을 이용하여 성능을 평가한다.

The application of the theoretical model to real assembly lines has been one of the biggest challenges for researchers and industrial engineers. There should be some realistic approach to achieve the conflicting objectives on real systems. Therefore, in this paper, a model is developed to synchronize a real system (A discrete event simulation model) with a theoretical model (An optimization model). This synchronization will enable the realistic optimization of systems. A job assignment model of the assembly line is formulated for the evaluation of proposed realistic optimization to achieve multiple conflicting objectives. The objectives, fluctuation in cycle time, throughput, labor cost, energy cost, teamwork and deviation in the skill level of operators have been modeled mathematically. To solve the formulated mathematical model, a multi-objective simulation integrated hybrid genetic algorithm (MO-SHGA) is proposed. In MO-SHGA each individual in each population acts as an input scenario of simulation. Also, it is very difficult to assign weights to the objective function in the traditional multi-objective GA because of pareto fronts. Therefore, we have proposed a probabilistic based linearization and multi-objective to single objective conversion method at population evolution phase. The performance of MO-SHGA is evaluated with the standard multi-objective genetic algorithm (MO-GA) with both deterministic and stochastic data settings. A case study of the goalkeeping gloves assembly line is also presented as a numerical example which is solved using MO-SHGA and MO-GA. The proposed research is useful for the development of synchronized human based assembly lines for real time monitoring, optimization, and control.

플라스틱 사출 제품은 다양한 가전제품과 하이테크 제품에 널리 사용되고 있다. 그러나 현재의 치열한 경쟁적 비즈니스 환경에서 플라스틱 사출 제품 제조업자들은 고객을 만족시키면서 경쟁력을 얻기 위하여 다른 경쟁자들보다 먼저 새로운 제품을 시장에 출시하고 신제품의 개발기간을 줄이기 위한 노력을 할 여유가 부족하다. 따라서 무한경쟁의 시장에서 살아남기 위해서는 제조업자들은 시장 마켓 점유를 빠르게 올리는 것과 동시에 제품의 가격 경쟁력을 가져야 한다. 특징기반

Traveling salesman problem is to minimize the total cost for a traveling salesman who wants to make a tour given finite number of cities along with the cost of travel between each pair them, visiting each cities exactly once before returning home. Traveling salesman problem is known to be NP-hard, and it needs a lot of computing time to get the optimal solution, so that heuristics are more frequently developed than optimal algorithms. This study suggests a hybrid parallel genetic algorithm(HPGA) for traveling salesman problem The suggested algorithm combines parallel genetic algorithm, nearest neighbor search, and 2-opt. The suggested algorithm has been tested on 7 problems in TSPLIB and compared the results of existing methods(heuristics, meta-heuristics, hybrid, and parallel). Experimental results shows that HPGA could obtain good solution in total travel distance minimization.

This paper considers a problem of optimizing torch paths to cut stock plates nested with open contours. For each contour, one of the two ending points is to be selected as a starting point of cutting with the other being the exit point. A torch path is co

Reliability has been considered as a one of the major design measures in various industrial and military systems. The main objective is to suggest a mathematical programming model and a hybrid parallel genetic algorithm(HPGA) for the problem that determin

본 논문에서는 거더교 형식을 갖는 교량구조물의 격자 유한요소모델에 대한 모델개선을 위해 하이브리드 유전자 알고리즘에 기초한 유한요소 모델개선기법을 제안하였다. 하이브리드 유전자 알고리즘은 유전자 알고리즘과 심플렉스 최적화방법에 기초한 직접탐색기법으로 구성하였다. 제안된 기법에 적용할 수 있도록 고유진동수, 모드형상 및 정적 처짐에 대한 계측값과 유한요소해석 결과를 사용한 적합함수를 제시하고, 강성과 질량을 동시에 개선할 수 있도록 이들 세 가지 적합함수의 선형 조합 형태를 갖는 다중목적함수를 제시하였다. 제안된 방법은 2경간 연속 격자 유한요소모델의 수치예제와 단경간 플레이트 거더교에 대하여 검증하였다. 수치예제의 경우, 랜덤 노이즈를 고려한 계측오차의 영향을 수치해석적으로 평가하였다. 수치해석과 실험적 검증을 통해, 제안된 방법이 거더교 형식의 교량에 대한 유한요소 모델개선에 적합하고 효과적임을 검증하였다.

본 논문에서는 지진하중을 받는 사장교에 납고무받침과 유압식 가력기를 결합한 복합제어 시스템을 적용하였다. 복합제어 시스템은 다중의 제어장치로 인해 제어성능의 향상을 기대할 수 있지만 추가적으로 사용되는 능동제어 장치로 인하여 전체 제어시스템의 강인성이 저하될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 복합제어 시스템의 강인성을 향상시키기 위해 기존의 LQG 알고리즘에 납고무받침의 응답에 따른 on-off 형태의 알고리즘을 결합하였다. 수치해석 결과 on-off 형태의 LQG 알고리즘을 사용한 복합제어 시스템은 납고무받침을 사용할 수동제어 시스템이나 유압식 가력기만을 사용한 능동제어 시스템과 비슷한 최대제어력이나 평균제어력을 사용하면서 제어성능이 향상되었으며, 기존의 성능에 초점을 둔 LQG 알고리즘만을 사용한 복합제어 시스템과 유사한 제어성능을 나타냈다. 또한 제안된 제어시스템은 구조물의 강성행렬에 교란이 있을 때 기존의 LQG 알고리즘만을 사용한 복합제어 시스템에 비해 강인성이 향상되었으며 교란된 시스템에 대해 불안정성을 보이지 않았다. 제안된 제어시스템은 설계지진뿐만 아니라 다른 입력지진에 대해서도 제어성능을 유지하였다. 따라서 On-Off 형태의 LQG 알고리즘을 사용한 복합제어 시스템은 불확실성이 많은 지진하중을 받는 사장교에 개선된 제어기법으로 제안될 수 있다.

강우-유출 관계는 유역의 수많은 시 공간적 변수들에 의해 영향을 받기 때문에 매우 복잡하여 예측하기 힘든 요소이다. 과거에는 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 혹은 경험적 모형 등을 사용하여 유출량을 예측하였으나 최근에는 인공신경망과 퍼지모형 그리고 유전자 알고리즘과 같은 인공지능기반의 모형들이 많이 사용되고 있다. 하지만 유출량을 예측하고자 할 때 학습자료 및 검정자료로써 사용되는 유출량은 수위-유량 관계곡선식으로부터 구하는 경우가 대부분으로 이

본 논문에서는 불을 애니메이션하고 가시화하는 새로운 방법을 제시한다. 불을 애니메이션하기 위해서 해결해야 하는 문제들 중에서 가장 어려운 문제는 불이 빛과 열을 주위로 방사하는 과정을 시뮬레이션하는 것이다. 이 방법을 해결하기 위해서 연료가 빛과 열을 발산하고 연소물이 되는 연소 과정을 유체 방정식이 구현되는 복셀화된 공간에서 시뮬레이션하는 복합적인 방법을 제안한다. 불의 움직임은 다른 유체의 경우와 같이 유체 방정식을 이용해서 시뮬레이션하며, 시뮬레이션의 각 단계마다 연소 과정에서 발생한 열이 유체의 온도를 높이고, 이렇게 높아진 온도가 불의 복잡한 움직임을 더욱 가중시키는 과정을 반복시키면서 불에 대한 애니메이션이 처리된다. 또한, 불과 불이 주변을 밝히는 효과를 처리하기 위해서 널리 알려진 포톤 매핑 알고리즘의 효율성을 개선한 새로운 가시화 알고리즘을 구현한다.