Introduction to Optimum Design phần 6 potx

... {}=ggg234 65 6 0 95 1 65 665 6 095 360 00 1781 0 65 6 0 95 65 6 0 65 6 0 95 0 95 0., . ..., . .., . .()=--()=- <()()=- <()()=- <() inactive inactive inactiveffg1021 65 6 ... 65 6 320 65 6 0 95 24 24 6 65 6 0 95 65 6 60 0 951 0 151 0,., . . . . ,., ....=()=()+()()=()=()-= >() violationxxtdxxtd110100102102002040 1 0 25 6 65 6 05 ... Exercise 2.14 at the point P1= 2 and P2= 1.3 76 INTRODUCTION TO OPTIMUM DESIGN ...

Introduction to Optimum Design phần 1 pdf

... Problem 220 6. 4.4 Phase I Algorithm 220 6. 4.5 Phase II Algorithm 221 6. 4 .6 Degenerate Basic Feasible Solution 2 26 6.5 Postoptimality Analysis 228 6. 5.1 Changes in Resource Limits 229 6. 5.2 Ranging ... the vector x. To summarize, the following considerations shouldbe given in identifying design variables for a problem. 16 INTRODUCTION TO OPTIMUM DESIGN Is all theinformationavailable to solve ... of Graph 64 3.4 Design Problem with Multiple Solutions 66 3.5 Problem with Unbounded Solution 66 3 .6 Infeasible Problem 67 3.7 Graphical Solution for Minimum Weight Tubular Column 69 3.8 Graphical...

Introduction to Optimum Design phần 2 pdf

... asPlotg4=ContourPlot[g4,{x1,-1,25},{x2,-1,25}, ContourShadingÆFalse, ContoursÆ{0,.35}, ContourStyleÆ{{Thickness[.01]}, {GrayLevel[.8],Thickness[.02]}}, DisplayFunctionÆIdentity]; 62 INTRODUCTION TO OPTIMUM ... of a design problemmay not be linear, in which case curves must be plotted to identify the feasible region, andcontours or iso-cost curves must be drawn to identify the optimum design. To plot ... contours is the ContourPlot command. As with most Mathematica commands, thiscommand is followed by what we call subcommands as “arguments” that deﬁne the nature 60 INTRODUCTION TO OPTIMUM DESIGN 0...

Introduction to Optimum Design phần 3 pptx

... always convex.Sh itopg j mij=()==()£={}xx x01 01,; ,to Optimum Design Concepts 15314012010080 60 4020–20–40 60 –80–100–120–140– 160 –5 –4 –3 –2 –11234 56 Function isconvex ... of its use.1 76 INTRODUCTION TO OPTIMUM DESIGN TABLE 5-1 Alternate Form of KKT Necessary ConditionsProblem: minimize f(x) subject to hi(x) = 0, i = 1 to p; gj(x) £ 0, j = 1 to m1. Lagrangian ... are those stationary points that are neither minimumnor maximum). Optimum Design Concepts 167 134 INTRODUCTION TO OPTIMUM DESIGN Thus, all the KKT conditions are satisﬁed, and these are candidate...

Introduction to Optimum Design phần 4 pdf

... x1 1 .66 666 666 7 $C$11>=0Not Binding1 .66 666 666 7$D$11 Variable value x2 0 .66 666 666 7 $D$11>=0Not Binding0 .66 666 666 7 FIGURE 6- 12 Answer Report from Solver for Example 6. 16. Example 6. 8 ... 4.333333333Adjustable CellsCell Name Original Value Final Value$C$11 Variable value x1 0 1 .66 666 666 7$D$11 Variable value x2 0 0 .66 666 666 7ConstraintsCell Name Cell Value Formula Status Slack$E$13 Constraint ... 18x1, x2≥ 0 6. 67 Maximize z = x1+ 4x2subject to x1+ 2x2£ 52x1+ x2= 4254 INTRODUCTION TO OPTIMUM DESIGN 232 INTRODUCTION TO OPTIMUM DESIGN 1. For 2x1+ x2£ 9: y1= 1 .6 (c¢3in...

Introduction to Optimum Design phần 5 pptx

... is always positive.300 INTRODUCTION TO OPTIMUM DESIGN 322 INTRODUCTION TO OPTIMUM DESIGN FIGURE 9-7 Iteration history for Example 9.7 with Newton’s method.TABLE 9-2 Optimum Solution for Example ... canTtt==-()0 25 766 3 0 966 235.,.t =-()415,Ccc==()0 966 235 0 25 766 3.,.c =¥+¥=30 30 8 8 31 04835.c =—()=()=()=()ffxfxxx0 6 4 50 2 30 812 12., , , ,∂∂ ∂∂x2x1f = 100f = 25(0 .6, 4)c ... Unconstrained Optimum Design 331(c)The conjugate gradient method given in IDESIGN also converges to the same solution.2 1 06 5000 0 2 0322.0598E .3589E m+()-= = -()xx,,2 5 962 06 866 0 0 7 262 9...

Introduction to Optimum Design phần 7 pot

... +()ÈÎÍÍÍ˘˚˙˙˙Tx1 154 071000 572750 864 0 864 12 0 96 6 61 0 040 864 0 864 12 0 96 .........EE∂∂=ÈÎÍÍÍ˘˚˙˙˙Jx0 864 0 864 12 0 96 ... Design Optimization Applications with ... constraints.458 INTRODUCTION TO OPTIMUM DESIGN 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0123Iteration no. Design variable value4 567 891011121314FIGURE 13-5 History of design variables for the spring design ... generated and usedfor the ﬁnal design of the system. 466 INTRODUCTION TO OPTIMUM DESIGN A solution to the subproblem gives a direction with the shortest distance to the constraintboundary (linear...

Introduction to Optimum Design phần 8 pot

... 3.750W 36 ¥ 230 67 .60 35.90 0. 760 16. 470 1. 260 15000 837 14.90 940 114 3.730W 36 ¥ 210 61 .80 36. 69 0.830 12.180 1. 360 13200 719 14 .60 411 67 .5 2.580W 36 ¥ 194 57.00 36. 49 0. 765 12.115 1. 260 12100 66 4 ... 3.830W 36 ¥ 280 82.40 36. 52 0.885 16. 595 1.570 18900 1030 15.10 1200 144 3.810W 36 ¥ 260 76. 50 36. 26 0.840 16. 550 1.440 17300 953 15.00 1090 132 3.780W 36 ¥ 245 72.10 36. 08 0.800 16. 510 1.350 161 00 ... involving5 26 INTRODUCTION TO OPTIMUM DESIGN TABLE 15-3 Some Wide Flange Standard SectionsSection A d twbtfIxSxrxIySyryW 36 ¥ 300 88.30 36. 74 0.945 16. 655 1 .68 0 20300 1110 15.20 1300 156...

Introduction to Optimum Design phần 9 ppsx

... 3. 460 4E-03), (2.0 567 E-03, 1.3514E-05),(1.0345E-05, 5.2375E- 06) , (6. 8306E+00, 6. 3000E-08),(3.0234E-02, 7.0000E-10), (1.2814E-03, 3.4050E-04),(2. 266 0E-07, 1 .66 38E- 06) , (2. 564 5E-01, 3.5256E-05).18.9 ... sppwf=+()-()+()-()+()-()=+ + +-=900 000 40 000 0 15 60 60 000 0 15 20900 000 0 15 20 60 000 0 15 40900 000 0 15 40 60 000 0 15 60 900 000 266 60 5 84 51 324 23 3135 93 13 69 1 221 052 30,, .,, .,,.,,.,,.,,.,,,., ... sppwfuspwf=+()-()+()-()+()-()+()-()+ 60 0 000 50 000 0 15 60 120 000 0 15 12 60 0 000 0 15 12 120 000 0 15 24 60 0 000 0 15 24 120 000 0 15 36 600 000 0 15 36 120 000 0 15 48 60 0 000 0 15 48,, ., , .,,.,,.,,.,,.,,.,,.,,.,(()-()=+...

Introduction to Optimum Design phần 10 ppsx

... 10. 6. 56 Unbounded. 6. 57 x* = (3.5, 0.5); z* = 5.5. 6. 58 x* =(1 .66 7, 0 .66 7); z* = 4.333. 6. 60 x* = (0, 1 .66 7, 2.333); f* = 4.333. 6. 61 x* = (1.125,1.375); f* = 36. 6. 62 x* = (2, 0); f* = 40. 6. 63 ... method, 578, 5 86 Algebra, vector and matrix, 61 1 64 6concepts related to set of vectors, 63 5 64 1deﬁnition of matrices, 61 1 61 3eigenvalues and eigenvectors, 64 2 64 3exercises, 64 5 64 6norm and condition ... 40. 6. 63 x* = (1.3357, 0.44 06, 0, 3.2392); z* =9.7329. 6. 64 x* = (0 .65 41, 0.07 56, 0.3151); f* = 9.7329. 6. 65 x* = (0, 25); z* = 150. 6. 66 x* = ( , ); z* = . 6. 67 x* = (, - ); z* =- . 6. 68 x*...

Xem thêm

Từ khóa: streamline english departures students book phần 6 potx an introduction to compiler design part i an introduction to compiler design introduction to compiler design download introduction to compiler design torben pdf introduction to compiler design notes Báo cáo thực tập tại nhà thuốc tại Thành phố Hồ Chí Minh năm 2018 chuyên đề điện xoay chiều theo dạng Nghiên cứu vật liệu biến hóa (metamaterials) hấp thụ sóng điện tử ở vùng tần số THz Nghiên cứu tổ chức chạy tàu hàng cố định theo thời gian trên đường sắt việt nam đề thi thử THPTQG 2019 toán THPT chuyên thái bình lần 2 có lời giải Giáo án Sinh học 11 bài 13: Thực hành phát hiện diệp lục và carôtenôit Quản lý hoạt động học tập của học sinh theo hướng phát triển kỹ năng học tập hợp tác tại các trường phổ thông dân tộc bán trú huyện ba chẽ, tỉnh quảng ninh Phát triển du lịch bền vững trên cơ sở bảo vệ môi trường tự nhiên vịnh hạ long Nghiên cứu về mô hình thống kê học sâu và ứng dụng trong nhận dạng chữ viết tay hạn chế Nghiên cứu khả năng đo năng lượng điện bằng hệ thu thập dữ liệu 16 kênh DEWE 5000 Định tội danh từ thực tiễn huyện Cần Giuộc, tỉnh Long An (Luận văn thạc sĩ)Tìm hiểu công cụ đánh giá hệ thống đảm bảo an toàn hệ thống thông tin Thiết kế và chế tạo mô hình biến tần (inverter) cho máy điều hòa không khí Sở hữu ruộng đất và kinh tế nông nghiệp châu ôn (lạng sơn) nửa đầu thế kỷ XIX Quản lý nợ xấu tại Agribank chi nhánh huyện Phù Yên, tỉnh Sơn La (Luận văn thạc sĩ)Giáo án Sinh học 11 bài 15: Tiêu hóa ở động vật Giáo án Sinh học 11 bài 14: Thực hành phát hiện hô hấp ở thực vật Đổi mới quản lý tài chính trong hoạt động khoa học xã hội trường hợp viện hàn lâm khoa học xã hội việt nam HIỆU QUẢ CỦA MÔ HÌNH XỬ LÝ BÙN HOẠT TÍNH BẰNG KIỀM TÁI CHẾ NHỰA VÀ QUẢN LÝ CHẤT THẢI Ở HOA KỲ