참조

• Neculai Andrei, 슬롯 무료체험 기술을 사용한 비선형 최적화 애플리케이션, 스프링거 최적화 및 그 애플리케이션, 모델헬리컬(5.22) 장기계공학의 응용, 2013

카테고리 : 슬롯 무료체험 NOA 라이브러리

메인파일 : helical.gms

$onText
나선형 스프링의 최적화.

Xiao Qimin, Liu Liwei, Xiao Qili, 입자 떼 알고리즘에 대한 연구 및
Matlab을 기반으로 한 기계 설계에 적용됩니다.
진행 제3차 WSEAS 국제컨퍼런스 컴퓨터공학과
응용. (CEA'09) pp.182-185.

x1 = 와이어 직경,
x2 = 스프링 직경,
x3 = 활성 코일 수.
eobj = 스프링의 무게(최소화되어야 함),
e1 = 전단 응력 조건,
e2 = 최대 축 편향 조건,
e3 = 임계 주파수 조건,
e4, e5, e6, e7 = 공간 및 치수의 조건.
$offText

변수 x1, x2, x3, obj;
방정식 e1, e2, e3, e4, e5, e6, e7, eobj;

* 최소화할 목적 함수:

eobj..obj =e= (1.92*(x1**2)*x2*(x3+2))/1000000;

* 제약:

e1.. -350 + 163*(x2**0.84)/(x1**2.84) =l= 0;

e2.. -2500 - (x1**4)/(x3*(x2**3)) =l= 0;

e3.. 375 - 356000*x1/(x3*(x2**2)) =l= 0;

e4..4.5 - x2/x1 =l= 0;

e5.. x2/x1 - 30 =l= 0;

e6..10 - x1 - x2 =l= 0;

e7.. x1 + x2 - 30 =l= 0;

* 변수의 한계:
x1.lo = 1;    x1.up = 4;
x2.lo = 0.0000001;
x3.lo = 4.5;  x3.up = 50;

모델 나선형 /all/;
나선형.scaleopt = 1;

nlp를 사용하여 나선형 최소화 obj를 해결합니다.
* 나선형 끝