The use of flip-chip technology has many advantages over other approaches for high-density electronic packaging. ACF (anisotropic conductive film) is one of the major flip-chip technologies, which has short chip-to-chip interconnection length, high productivity, and miniaturization of package. In this study, thermal fatigue lift of ACF bonding flip-chip package has been predicted. Elastic and thermal properties of ACF were measured by using DMA and TMA. Temperature dependent nonlinear hi-thermal analysis was conducted and the result was compared with Moire interferometer experiment. Calculated displacement field was well matched with experimental result. Thermal fatigue analysis was also conducted. The maximum shear strain occurs at the outmost located bump. Shear stress-strain curve was obtained to calculate fatigue life. Fatigue model for electronic adhesives was used to predict thermal fatigue life of ACF bonding flip-chip packaging. DOE (Design of Experiment) technique was used to find important design factors. The results show that PCB CTE (Coefficient of Thermal Expansion) and elastic modulus of ACF material are important material parameters. And as important design parameters, chip width, bump pitch and bump width were chose. 2$^{nd}$ DOE was conducted to obtain RSM equation far the choose 3 design parameter. The coefficient of determination ($R^2$) for the calculated RSM equation is 0.99934. Optimum design is conducted using the RSM equation. MMFD (Modified Method for feasible Direction) algorithm is used to optimum design. The optimum value for chip width, bump pitch and bump width were 7.87mm, 430$\mu$m, and 78$\mu$m, respectively. Approximately, 1400 cycles have been expected under optimum conditions. Reliability analysis was conducted to find out guideline for control range of design parameter. Sigma value was calculated with changing standard deviation of design variable. To acquire 6 sigma level thermal fatigue reliability, the Std. Deviation of design parameter should be controlled within 3% of average value.
This research studied robust design of composite hand for LTR (LCD glass Transfer Robot). $1^{st}$ DOE (Design of Experiment) was conducted to find out vital few Xs. 108 experiments were performed and their results were statistically analyzed. Pareto chart analysis shows that the geometric parameters (height and width of composite beam) are more important than material parameters $(E_{1},\;E_{2})$ or stacking sequence angle. Also, the stacking sequence of mid-layer is more important than that of outer-layer. The main effect plots shows that the maximum deflection of LTR hand is minimized with increasing height, width of beam and layer thickness. $2^{nd}$ DOE was conducted to obtain RSM (Response Surface Method) equation. 25 experiments were conducted. The CCD (Central Composite Design) technique with four factors was used. The coefficient of determination $(R^{2})$ for the calculated RSM equation was 0.989. Optimum design was conducted using the RSM equation. Multi-island genetic algorithm was used to optimum design. Optimum values for beam height, beam width, layer thickness and beam length were 24.9mm, 186.6mnL 0.15mm and 2402.4mm respectively. An approximate value of 0.77mm in deflection was expected to be a maximum under the optimum conditions. Six sigma robust design was conducted to find out guideline for control range of design parameter. To acquire six sigma level reliability, the standard deviation of design parameter should be con trolled within $2{\%}$ of average design value
In this study, we investigated the optimization of process conditions by using the Six Sigma process, design of experiment (DOE) method and response surface method (RSM) to resolve dimensional deviation and appearance problems arising from the shortened process time of the mobile phone rear cover. The analysis of the trivial many was performed by 2-sample T-test and cooling time, and mold temperature and packing pressure were selected as the vital fews affecting the overall width of the product. The optimal conditions of the process were then studied using the DOE and the RSM. We analyzed the improvement effects by applying the selected optimal conditions to the production process and the results showed that the difference between the mean value and target value of the overall width stood at 0.01 mm, an improvement of 88.89% compared to current process that fell within the range of standard dimension. The short-term process capability stood at $4.77{\sigma}$, which implied an excellent technology level despite a decrease by $0.22{\sigma}$ compared to the current process. The difference in process capability decreased by $2.44{\sigma}$ to $0.41{\sigma}$, showing a significant improvement in management capability. Ultimately, the process time of the product was shortened from 18.3 seconds in the current process to 13.65 seconds, resulting in a 34.07% improvement in production yield.
This research studied robust design of column part for LCD transfer system. $1^{st}$ DOE(Design of Experiment)was conducted to find out main effect factors. 36 experiments were performed and their results were shows that the geometric parameters(Low-length, Side-length, Upper-thickness, Middle-thickness)are more important than other factors. The main effect plots shows that the maximum deflection of column is minimized with increasing Low-length, Side-length, under-thickness and Middle-thickness. $2^{nd}$ DOE was conducted to obtain RMS(Response Surface Method)equation 25 experiments were conducted. The CCD(Central Composite Design)technique with four factors were used. The coefficient of determination $(R^2)$ for the calculated RSM equation was 0.986. Optimum design was conducted using the RSM equation Multi-island genetic algorithm was used to optimum design. Optimum value for Low-length. Side-length, Upper-thickness and Middle-thickness were 299.8mm, 180.3mm, 21.7mm, 21.9mm respectively. An approximate value of 5.054mm in deflection was expected to be a maximum under the optimum conditions. Six sigma robust design was conducted to find out guideline for control range of design parameter. To acquire six sigma level reliability, the standard deviation of design parameter should be controlled within 2% of average design value.
New design of catalytic converter is proposed by optimization of DFSS (Design For Six Sigma) and DOE (Design Of Experiment) method which is based on taguchi matrix. As a result of the optimization of design of catalytic converter, this paper classifies Exhaust-downpipe shapes with 3 parameters to increase flow velocity uniformity of front catalytic substrate face from CFD results. after finishing with L9 Taguchi test matrix, it can be found the main effect of each design parameter of concept model, and optimal design level. in conclusion, it can be increase flow uniformity from 0.60 upto 0.80 with optimal diffuser shape for Turbo-charger.
Computational investigation was conducted to study the effects of the shape parameter of shroud on the performance of the outdoor unit of an air-conditioners. For this study the Design of Experiment(4-factor 3-level) was created and the an automatic program was composed using VBA to reduce the load of pre-process for CFD. The estimated mathematical equation was produced from this analysis and it was found that the gap between fan and shroud affects more heavily than the other parameters. As a result, the composition of the best parameters was verified that its flow rate was increased by 10 percents and sound pressure level was reduced by 1.2 dBA compare with the worst. And finally, a kind of Propeller fan with blades which were attached to the shroud, so-called 'ProBeller Fan' was introduced in this study.
To optimize the combustion system in a HSDI diesel engine, a new analysis technology was developed. The in-cylinder 3-D combustion analysis was carried out by the modified KIVA-3V, and the spray characteristics for the high pressure injection system were analyzed by HYDSIM. The combustion design parameters were optimized by coupling the KIVA-3V and the iSIGHT. The optimization procedure consists of 3 steps. The $1^{st}$ step is the sampling method by the Design of Experiment(DOE), the $2^{nd}$ step is the approximation using the Neural Network method, and the $3^{rd}$ step is the optimization using the Genetic Algorithm. The developed procedures have been approved as very effective and reliable, and the computational results agree well with the experimental data. The analysis results show that the optimized combustion system in a HSDI diesel engine is capable of reducing NOx and Soot emissions simultaneously keeping a same level of the fuel consumption(BSFC).
본 연구는 전자빔 공정에서 실험계획법(design of experiment: DOE) 중 일반요인배치법(general factorial design)을 이용하여 2개 인자(X$_1$: benomyl concentration(mg/L), X$_2$: E-beam irradiation(Gy))를 토대로 요인(X$_1$: benomyl concentration) 1에서 3개 수준(3 level: 0.5, 1 및 1.5 mg/L)와 요인(X$_2$: E-beam irradiation) 2에서 6개 수준(6 level: 100, 800, 600, 400, 200 및 100 Gy)으로 구성된 3블록(block) 실험조합에 따라 Benomyl의 분해(Y$_1$: the % of decomposition), 무기화(Y$_2$: the % of materialization) 및 독성평가(acute toxicity assessment)를 수행하였다. 우선 HPCL 분석에 의한 Benomyl에 분해특성은 처리조합(treatment combination) 3 블록(block)의 17 및 18번을 제외한 모든 실험조건에서 100% 분해되었고 등분산(equal variance) 조건에서 일원분산분석(one-way ANOVA)결과 수준 간 유의한 차이가 없었다(p > 0.05). 전자빔 조사에 의한 Benomyl에 무기화(materialization) 특성은 각 3개의 처리조합에서 평균 46%, 36.7% 및 22%의 제거효율을 나타났고 각 조합에서 처리수준 간 예측식은 block 1(Y$_1$ = 0.024X$_1$ + 34.1(R$^2$ = 0.929)), block 2(Y$_2$ = 0.026X$_2$ + 23.1(R$^2$ = 0.976)) 및 block 3(Y$_3$ = 0.034X$_3$ + 6.2(R$^2$ = 0.98)) 등의 1차 선형 회귀식을 만족하였다. 또한 Benomyl에 무기화(materialization)에 대한 Anderson-Darling 검정을 이용한 정규성(normality)을 만족하였다(p > 0.05). 또한 무기화에 대한 반응에 대한 선형 및 비선형을 포함한 다중회귀분석(multi regression analysis)을 도출한 결과 다음과 같은 예측식 Y = 39.96 - 9.36X$_1$ + 0.03X$_2$ - 10.67X$_1{^2}$ - 0.001X$_2{^2}$ + 0.011X$_1$X$_2$(R$^2$ = 96.3%, Adjusted R$^2$ = 94.8%)을 도출하였다. 2가지 반응변수(X$_1$: benomyl concentration(mg/L), X$_2$: E-beam irradiation(Gy))에 의한 2차 반응표면 모형식 추정으로부터 정준분석을 통해 최적조건을 도출한 결과 Benomyl 초기농도(X$_1$) 0.55 mg/L, 전자빔 조사량 950 Gy에서 TOC 제거율 57.3%으로 나타났다. 마지막으로 V. fischeri를 이용한 MicrotoxTM modified 81.9% test을 이용하여 전자빔에 의한 Benomyl에 대한 급성 독성을 평가한 결과 전자빔 조사전 block 1의 0.5 mg/L에서 10.25%, block 2의 1 mg/L에서 20.14% 및 block 3의 1.5 mg/L에서 26.2%의 생물학적 방해(inhibition)작용이 발생하였으나 전자빔 조사 후 모든 조건에서 생물학적 방해영향을 나타나지 않았다.
In this study, experimental design methods were used to derive optimal process conditions for improving the thickness uniformity of a 0.40 mm, 3.5 inch light guide panel. Process mapping and expert group analysis were used to identify factors that influence the thickness of injection molded products. The key factors identified were mold temperature, mold temperature, injection speed, packing pressure, packing time, clamp force, and flash time. Considering the resin manufacturer's recommended process conditions and the process conditions for similar light guide plates, a three-level range was selected for the identified influencing factors. L27 orthogonal array process conditions were generated using the Taguchi method. Injection molding was performed using these L27 orthogonal array to mold the 3.5 inch light guide plates. Thickness measurements were then taken, and the results were analyzed using the signal-to-noise ratio to maximize the CpK value, leading to the determination of the optimal process conditions. The thickness uniformity of the product was analyzed by applying the derived optimum process conditions. The results showed a 97.5% improvement in the Cpk value of 3.22 compared to the process conditions used for similar light guide plates.
In recent years, studies on the prediction of building load using Artificial Neural Network (ANN) models have been actively conducted in the field of building energy In general, building loads predicted by ANN models show a sharp deviation unless large data sets are used for learning. On the other hands, some of the input data are hard to be acquired by common measuring devices. In this work, we estimate daily building loads with a limited number of input data and fewer pastdatasets (3 to 10 days). The proposed model with fewer input data gave satisfactory results as regards to the ASHRAE Guide Line showing 21% in CVRMSE and -3.23% in MBE. However, the level of accuracy cannot be enhanced since data used for learning are insufficient and the typical ANN models cannot account for thermal capacity effects of the building. An attempt proposed in this work is that learning procersses are sequenced frequrently and past data are accumulated for performance improvement. As a result, the model met the guidelines provided by ASHRAE, DOE, and IPMVP with by 17%, -1.4% in CVRMSE and MBE, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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