This study tries to test and analyze the static friction torque generated by an electromagnetic clutch. Then the torque is improved by optimizing the shape of armature. For the purpose of design change and optimization of the electromagnetic clutch, the static friction torque prediction is very important. We construct an axi symmetric FEM model for analyzing the static friction torque and used a torque tester for evaluating the real torque. For a test, predicted static friction torque is compared with the experimental one to discuss the rationality of torque analysis process. The analytical result agrees well with experimental data, explaining the validity of the mathematical process and FEM model. After confirming the torque analysis process, the optimization process is investigated. The optimization result shows that the static torque is improved by changing the armature shape.
A new design approach for a delicate treatment of complex geometries such as a wing/body configuration is arranged using overset mesh technique under large scale computing environment for turbulent viscous flow. Various pre- and post-processing techniques which are required of overset flow analysis and sensitivity analysis codes are discussed for design optimization problems based on gradient based optimization method (GBOM). The overset flow analysis code is validated by comparing with the experimental data of a wing/body configuration (DLR-F4) from the 1st Drag Prediction Workshop (DPW-I). In order to examine the applicability of the present design tools, careful design works for the drag minimization problem of a wing/body configuration are carried out by using the developed aerodynamic shape optimization tools for the viscous flow over multiple-body aircraft geometries.
제어로봇시스템학회 1995년도 Proceedings of the Korea Automation Control Conference, 10th (KACC); Seoul, Korea; 23-25 Oct. 1995
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pp.392-395
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1995
This paper presents a time efficient method for determining a sequence of locations of a mobile manipulator that facilitates tracking of continuous path in cluttered environment. Given the task trajectory in the form of octree data structure, the algorithm performs characterization of task space and subsequent multistage optimization process to determine task feasible locations of the robot. Firstly, the collision free portion of the trajectory is determined and classified according to uniqueness domains of the inverse kinematics solutions. Then by implementing the extent of task feasible subspace into an optimization criteria, a multistage optimization problem is formulated to determines the task feasible locations of the mobile manipulator. The effectiveness of the proposed method is shown through a simulation study performed for a 3-d.o.f. manipulator with generic kinematic structure.
The results of the optimization of the organic passivation process for fabricating thin-film transistors (TFTs) with a high aperture ratio on a seventh-generation glass (2200${\times}$1870 mm) substrate for LCD-TV panels are reported herein. The optimization of the organic passivation process has been verified by checking various factors, including the material properties (e.g., thickness, stain, etching, thermal reflow) and the effects on the TFT operation (e.g., gate/data line delay and display-driving properties). The two main factors influencing the organic passivation process are the optimization of the final thickness of the organic passivation layer, and the gate electrode. In conclusion, the minimum possible final thickness was found to be $2.42{\um}m$ via simulation and pilot testing, using the full-factorial design. The optimization of the organic passivation layer was accomplished by improving its brightness by over 10 cd/$m^2$ (ca. 2% luminance) compared to that of the conventional organic passivation process. The results of this research also help reduce the reddish stain on display panels.
This paper concerns about how and why design frameworks for optimization should consider various software development environments such as MATLAB, VB, VBscript, Python, Tcl, PHP, Perl, and JAVA. The frameworks can be utilized by many engineers who have a basic concept about the optimization theory and/or basic knowledge about the computer programming languages. The framework will integrate a number of remote CAE tools, automatically execute them for design optimization, and have the capabilities of post-processing of data such as objective functions, state variables and design variables using a third-party spreadsheet program like Excel. The prototype framework developed in this study will be applied to various examples of optimization problems and show the validity of the proposed method of a framework implemenation.
Six sigma methode was applied for optimization of flow field design of a proton exchange membrane fuel cell (PEMFC). The optimization between number of channel and channel/rib width was suggested in this paper with six sigma method. With the help of six sigma design of experiment (DOE) the number of experiments may be reduced dramatically. The fuel cell channel design optimization with results of these experiments with a 100 $cm^2$ serpentine flow field indicates a optimization data for a given constant operating conditions.
A general approach of aerodynamic optimization of tall buildings is presented in this paper, focusing on how to best compromise wind issues with other design aspects in the most efficient manner. The given approach is reinforced by establishing an empirical method that can quickly assess the across-wind loads and accelerations as a function of building frequencies, building dimensions, aspect ratios, depth-to-width ratios, and site exposures. Effects of corner modifications, including chamfered corner and recessed corner, can also be assessed in early design stages. Further, to assess the effectiveness of optimization by tapering, stepping or twisting building elevations, the authors introduce a method that takes use of sectional aerodynamic data derived from a simple wind tunnel pressure testing to estimate reductions on overall wind loads and accelerations for various optimization options, including tapering, stepping, twisting and/or their combinations. The advantage of the method is to considerably reduce the amount of wind tunnel testing efforts and speed up the process in finding the optimized building configurations.
Design optimization of a transonic compressor rotor (NASA rotor 37) using response surface method and three-dimensional Navier-Stokes analysis has been carried out in this work. Baldwin-Lomax turbulence model was used in the flow analysis. Two design variables were selected to optimize the stacking line of the blade, and mass flow was used as a design variable, as well, to obtain new design point at peak efficiency. Data points for response evaluations were selected by D-optimal design, and linear programming method was used for the optimization on the response surface. As a main result of the optimization, adiabatic efficiency was successfully improved, and new design mass flow that is appropriate to an improved blade was obtained. Also, it is found that the design process provides reliable design of a turbomachinery blade with reasonable computing time.
Object clustering, which makes classification for a set of objects into a number of groups such that objects included in a group have similar characteristic and objects in different groups have dissimilar characteristic each other, has been exploited in diverse area such as information retrieval, data mining, group technology, etc. In this study, an object-clustering problem with similarity coefficients between objects is considered. At first, an evaluation function for the optimization problem is defined. Then, a genetic algorithm and local optimization technique based on heuristic method are proposed and used in order to obtain near optimal solutions. Solutions from the genetic algorithm are improved by local optimization techniques based on object relocation and cluster merging. Throughout extensive experiments, the validity and effectiveness of the proposed algorithms are tested.
Research into hyper parameter optimization (HPO) has recently revived with interest in models containing many hyper parameters, such as deep neural networks. In this paper, we introduce the most widely used HPO methods, such as grid search, random search, and Bayesian optimization, and investigate their characteristics through experiments. The MNIST data set is used to compare results in experiments to find the best method that can be used to achieve higher accuracy in a relatively short time simulation. The learning rate and weight decay have been chosen for this experiment because these are the commonly used parameters in this kind of experiment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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