컨테이너 터미널에서 컨테이너의 양 하역 작업 시 컨테이너 크레인을 정위치에 고정시키고, 돌풍으로 인해 컨테이너 크레인이 레일방향으로 미끄러지는 것을 방지하는 장치가 레일클램프이다. 쐐기형 레일클램프는 초기에는 작은 압착력으로 레일을 압착하다가 풍속이 증가하면 쐐기작용에 의해 압착력이 증가하는 방식을 취함으로서 구조적으로 안정성과 내구성이 높은 장점을 가지고 있다. 본연구에서는 레일클램프의 주요부인 조에 대해 형상최적설계를 수행하였다. 본 논문에서는 솔리드 요소로 유한요소 모델링된 조(jaw)의 경량화 설계를 위하여 강도를 고려하였다. 설계변수로는 조의 측면부의 두께, 조의 중간부의 롤러지지부의 두께, 조의 하단부의 롤러지지부의 두께, 조의 곡면부의 위치로 설정하였다. 본 연구에서는 상용프래그램인 ANSYS WORKBENCH의 최적화 기능을 이용하였다.
최근의 자동물류센터는 자동창고(ASRS)와 자동주행대차(AGV)를 중심으로 각종 컨베이어시스템과 운반장치 등으로 구성되면서 매우 복잡한 시스템 형태를 갖게 되었다. 이러한 시스템의 복잡성에 기인하여 시스템 설계과정에서의 정확한 운영 수행도 파악을 위해서는 많은 종류의 설계변수들이 고려되어야 한다. 물류센터 설계에서 고려해야할 일반적인 설계 변수로는 보관설비 및 운반설비의 사양과 여러 가지 시스템 운영 규칙, 보관영역이나 보관물의 형태 등이 있다. 이 논문에서는 자동화물류센터에 대하여 시뮬레이션 실험과 반응표면모델을 이용하여 메타모델을 만들고 이를 통하여 설계변수들을 최적화하는 효율적인 방법에 대하여 소개 하고자 한다. 정확하게 정의된 시뮬레이션 기반의 메타모델은 시스템 함수의 근사적 표현으로서 수리적 계산을 통해 신속한 설계변수 최적화를 가능하게 한다. 이 논문에서 제시한 접근 방법은 자동물류센터와 같은 복잡한 물류 시스템의 설계 단계에서 시뮬레이션의 설계 참여도를 극대화시키고 최종 설계의 정확도를 향상시키는데 기여 할 것이다.
The magnitude of wear should be at a minimum for numerous automobile and aeronautical components. In the current work, composites were prepared by varying the cenosphere content using the conventional stir casting method. A uniform distribution of particles was ensured with the help of scanning electron microscopy (SEM). Three major parameters were chosen from various factors that affect the wear. A wear test was conducted with a pin-on-disc apparatus; the controlling parameters were volume percentages of reinforcement of 5, 10, 15, and 20%, applied loads of 9.8, 29.42, and 49.03 N, and sliding speeds of 1.26, 2.51, and 3.77 m/s. The design of the experiments (DOE) was performed by varying the different influencing parameters using the full factorial method. An analysis of variance (ANOVA) was used to analyze the effects of the parameters on the wear rate. Using regression analysis, a response curve was obtained based on the experimental results. The parameters in the resulting curve were optimized using the Genetic Algorithm (GA). The GA results were compared with those of an alternate efficient algorithm called Neural Networks (NNs).
A recent trend in automotive parts has been an integration of sub-assemblies with unified shapes. Tube structures also have been integrated to one body structure by using a near net shape forming instead of adopting welding. A cylindrical elastomer-forming process can be utilized to form a steel tube compressed in a radial direction. This process has some advantages compared to a hydro-forming or a swaging process in the viewpoint of a lower investment and a higher productivity. In order to predict a feasible specification of products within a work capability of the elastomer-forming equipment developed previously, effects of geometrical parameters of a tube on its shape accuracy are examined. Two characteristic parameters to account for the shape accuracy are chosen. One is the curvature radius at the corner part and the other is the straight ratio of the formed region. Careful examination of two parameters has led that the shape accuracy can be easily predicted by the regression equation obtained from the response surface method.
Nitinol is an alloy of nickel and titanium. Nitinol is one of the shape memory alloys(SMA) that are restored to a remembered form, changing the crystal structure at a given temperature. Because of these unique features, it is used in medical devices, high precision sensors, and aerospace industries. However, the conventional method of mechanical machining for nitinol has problems of thermal and residual stress after processing. Therefore, the electrochemical machining(ECM), which does not produce residual stress and thermal deformation, has emerged as an alternative processing technique. In addition, to replace the existing experimental planning methods, this study used deep neural network(DNN), which is the basis for AI. This method was shown to be more useful than conventional method of design of experiments(RSM, Taguchi, Regression) by applying deep neural network(DNN) to electrochemical machining(ECM) and comparing root mean square errors(RMSE). Comparison with actual experimental values has shown that DNN is a more useful method than conventional method. (DOE - RSM, Taguchi, Regression). The result of the machining was accurately and efficiently predicted by applying electrochemical machining(ECM) and deep neural network(DNN) to the shape memory alloy(SMA), which is a hard-mechinability material.
In this paper, Plasma Enhanced Chemical Vapor Deposition (PECVD) $SiO_2$ film properties are modeled using statistical analysis and neural networks. For systemic analysis, Box-Behnken's 3 factor design of experiments (DOE) with response surface method are used. For characterization, deposited film thickness and film stress are considered as film properties and three process input factors including plasma RF power, flow rate of $N_2O$ gas, and flow rate of 5% $SiH_4$ gas contained at $N_2$ gas are considered for modeling. For film thickness characterization, regression based model showed only 0.71% of root mean squared (RMS) error. Also, for film stress model case, both regression model and neural prediction model showed acceptable RMS error. For sensitivity analysis, compare to conventional fixed mid point based analysis, proposed sensitivity analysis for entire range of interest support more process information to optimize process recipes to satisfy specific film characteristic requirements.
3-D heterogeneous nucleation was simulated by classical molecular dynamics (MD), where the Lennard-Jones (LJ) gas and solid cluster-seed molecules have argon and aluminum properties, respectively. There are three shapes of cluster-seeds, cube, rod, and sphere, and three classes of masses and the simulation took place under nine supersaturation ratios, making a total of 81 calculations. Results show that the dimension of the cluster-seed highly affects the rates of cluster development. In order to analyze heterogeneous nucleation above and below the critical supersaturation ratio, growth rate and liquefaction rate were separately defined to supplement the investigation. Design of experiments (DOE) was used for analysis which displayed that the shape and mass of the cluster-seed are prominent for the growth rate, while the supersaturation ratio is most significant followed by the mass for liquefaction rate. The significance of the supersaturation ratio for overall liquefaction suggests that thermal diffusion is more dominant than mass interactions for this system.
The fuel cell is one of the promising environment-friendly energy sources for the next generation. The fuel cell provides good energy efficiency above 40% without pollution or noise. Different fuel cell types are usually distinguished by the kind of electrolyte. Among these, the proton exchange membrane fuel cell (PEMFC) has advantages of high power density. low operating temperature, relatively quick start-up, and rapid response to varying loads. The bipolar plate is a major component of the PEM fuel cell stack, and it takes a large portion of stack volume, weight and cost. In this study, as alternative materials for bipolar plate of PEM fuel cells, graphite composites were fabricated by compression molding and by machining. Graphite particles mixed with epoxy resin were used as the main substance to provide electric conductivity. Flow channels were fabricated by compression molding with design of experiments (DOE) to evaluate moldability. The cost for compression molding of graphite-composite bipolar plate was compared with machining cost to make the same bipolar plate.
본 논문은 육상트랙용 복합탄성포장재의 고무칩층의 최적 배합조건을 결정하기 위하여 기계적 및 동적 성능에 대한 각 구성요소의 영향을 평가한 것이다. 이에 소요되는 시험 횟수의 최소화를 위하여 실험계획법을 적용하였으며 이에 따라 기계적 및 국제육상연맹(IAAF)에서 요구하는 동적성능에 대한 시험을 수행하였다. 마지막으로 반응표면법을 이용하여 기계적 특성 및 동적 성능을 최적화하기 위한 배합조건을 결정하였다.
Kim, Jung-Ae;Park, In-Soo;Seo, Ji-Hye;Lee, Jung-Joon
Transactions on Electrical and Electronic Materials
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제15권2호
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pp.81-86
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2014
The process parameter in optimized KOH alkali activation of soft carbon series coke material in high purity was set with DOE experiments design. The activated carbon was produced by performing the activation process based on the set process parameters. The specific surface area was measured and pore size was analyzed by $N_2$ absorption method for the produced activated carbon. The surface functional group was analyzed by Boehm method and metal impurities were analyzed by XRF method. The specific surface area was increased over 2,000 $m^2/g$ as the mixing ratio of activation agent increased. The micro pores in $5{\sim}15{\AA}$ and surface functional group under 0.4 meq/g were obtained. The contents of the metal impurity in activated carbon which is the factor for reducing the electrochemical characteristics was reduced less than 100 ppm through the cleansing process optimization. The electrochemical characteristics of activated carbon in 38.5 F/g and 26.6 F/cc were checked through the impedance measuring with cyclic voltammetry scan rate in 50~300 mV/s and frequency in 10 mHz ~100 kHz. The activated carbon was made in the optimized activation process conditions of activation time in 40 minutes, mixing ratio of activation agent in 4.5 : 1.0 and heat treatment temperature over $650^{\circ}C$.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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