Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2005.11b
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pp.204-207
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2005
A reliable and practical finite element modeling technique to predict the lifetime of automotive electronics is important for engineers in reliability. In reliability evaluation on the automotive electronics, most studies rarely used FE model verification process. The material properties and boundary conditions are very important factors in this process to assure the reliability of the automotive electronics. This study aims to develop a better and more accurate FE model in order to predict fatigue life of the automotive electronics using Virtual Qualification lifetime assessment techniques. After conducting the modal analysis by the experiments to grasp a system characteristic, this paper presents material properties and boundary conditions that is obtained by the comparisons of FEA simulation results using DOE technique and the experiment results.
This study investigated on the photolytic degradation of Triclosan by E-beam process. The optimization of process was investigated during a series of batch experiments by design of experiments(DOEs). The DOE was one of the statistical application that was used for designed the response surface to determine the effects of each parameters. The responses were applied as removal rate of Triclosan(%, $Y_1$) and TOC removal rate(%, $Y_2$). Two independent variables were concentration of Triclosan and irradiation intensity that were designed as "$x_1$" and irradiation intensity was designed as "$x_2$". The regression equation in coded parameter between the Triclosan removal efficiencies(%) and TOC removal efficiencies(%) was $Y_1=63-12.4335x_1+15.1835x_2+5.8125x{_1}^2-5.6875x{_2}^2-0.75x_1x_2(R^2=95.1%,\;R^2(Adj)=91.7%)$ and $Y_2=46-8.8462x_1+11.7175x_2-0.75x{_1}^2-6.25x{_2}^2(R^2=98.7%,\;R^2(Adj)=97.7%)$, respectively. The model predictions agreed well with the experimentally observed results $R^2$ and $R^2(Adj)$ over 90% within both of $Y_1$ and $Y_2$. This result shows that the regression model express well about the effects of parameters on E-beam process and the statistical method was successfully applied.
Suh, Il Woong;Lee, Young-ho;Kim, Young-hoon;Choa, Sung-Hoon
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.39
no.10
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pp.1011-1019
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2015
Insulated-gate bipolar transistors (IGBTs) are the predominantly used power semiconductors for high-current applications, and are used in trains, airplanes, electrical, and hybrid vehicles. IGBT power modules generate a considerable amount of heat from the dissipation of electric power. This heat generation causes several reliability problems and deteriorates the performances of the IGBT devices. Therefore, thermal management is critical for IGBT modules. In particular, realizing a proper thermal design for which the device temperature does not exceed a specified limit has been a key factor in developing IGBT modules. In this study, we investigate the thermal behavior of the 1200 A, 3.3 kV IGBT module package using finite-element numerical simulation. In order to minimize the temperature of IGBT devices, we analyze the effects of various packaging materials and different thickness values on the thermal characteristics of IGBT modules, and we also perform a design-of-experiment (DOE) optimization
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.47
no.3
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pp.177-186
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2019
Wind power tower has been used to augment the performance of VAWT (Vertical Axis Wind Turbine). However, inappropriately designed wind power tower could reduce the performance of VAWT. Hence, an optimization study was conducted on a wind power tower. Six design variables were selected, such as the outer radius and the inner radius of the guide wall, the adoption of the splitter, the inner radius of the splitter, the number of the guide wall and the circumferential angle. For the objective function, the periodic averaged torque obtained at the VAWT was selected. In the optimization, Design of Experiment (DOE), Genetic Algorithm (GA), and Artificial Neural Network (ANN) have been applied in order to avoid a localized optimized result. The ANN has been continuously improved after finishing the optimization process at each generation. The performance of the VAWT was improved more than twice when it operated within the optimized wind power tower compared to that obtained at a standalone.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.22
no.2
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pp.248-255
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2013
The objective of this study is to optimize the Metal Injection Molding(MIM) process with design of experiments(DOE) and numerical analysis. To derive the optimal process condition, experiment or numerical analysis was performed under various process conditions. To analyze the interaction among influential factors contributing to the temperature at flow front and response surface in MIM, both central point and axial point were added to the full factorial design with 2 levels and 5 factors and then their impacts on response variable in 43 experimental conditions were analyzed and the significance was evaluated. As a result, sprue, runner, and gate were completely filled in about 0.247 seconds after injection, the front part of the green body was filled in about 0.3344 seconds, the green body except gate, etc changed to almost solid state in about 3.29 seconds, the Packinging pressure was completed in about 6.29 seconds, and the green body inside and outside and sprue, etc became solid in 13.2 seconds. The impact of individual or reciprocal action of factors on the temperature at flow front was analyzed through regular probability, test statistics, main effect, and interaction effect. As a result, of a total of 31 combinations of factors, 9 unit factors and reciprocal actions were significant, and the screening was also possible. A proper regression equation was drawn with regression analysis and response surface design on the response variable of temperature at flow front, and the applicability could be verified.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.21
no.3
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pp.387-393
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2012
It is very difficult to determine suitable cutting conditions in order to obtain accurate cutting profiles because machining errors caused by tool deflection depend upon cutting conditions. In this study the relationship between real cutting profiles (inclined shapes and machining errors) and cutting conditions was modeled in order to fabricate draft angle on micro molds. CCD (Central Composite Design) of DOE (Design Of Experiment) and RSM (Response Surface Method) were applied in order to model the relationship between cutting conditions and machining errors. In order to use CCD the range of radial depth of cut was chosen by $10-90{\mu}m$ and the range of feedrate was chosen by 200-300mm/min, and 9 points of cutting conditions were chosen inside determined ranges. Then, actual cutting processes were carried out as respect to 9 points of cutting conditions, draft angles and real cutting profiles were measured on cutting profiles, each response surface function was determined by conducting response surface analysis and the functions were represented by 3-dimensional graphs, contour lines and $101{\times}101$ matrices. Consequently it is possible to determine suitable cutting conditions in order to obtain arbitrary given draft angles and cutting profiles by using modeling. To validate proposed approach in this study suitable cutting conditions were determined by modeling in order to obtain arbitrary given draft angle and cutting profile, and actual cutting processes were carried out. About 95% of good agreement between predicted and measured values was obtained.
Interior Permanent Magnet Synchronous motors (IPMSM) with concentrated winding are superior to distributed winding in the power density point of view. But it causes huge amount of eddy current losses on the permanent magnet. This paper presents the optimal permanent magnet V-shape on the rotor of an interior permanent magnet synchronous motor to reduce the core losses and improve the performance. Each eddy current loss on permanent magnet has been investigated in detail by using FEM (Finite Element Method) instead of equivalent magnetic circuit network method in order to consider saturation and non-linear magnetic property. Simulation-based design of experiment is also applied to avoid large number of analyses according to each design parameter and consider expected interactions among parameters. Consequently, the optimal design to reduce the core loss on the permanent magnet while maintaining or improving motor performance is proposed by an optimization algorithm using regression equation derived and lastly, it is verified by FEM.
Kim, Boom-Soo;Kang, Tae-Yoon;Chun, Sang-Hyun;Son, Seung-Nam;Hong, Sang-Jeen
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2010.02a
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pp.464-464
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2010
A few years ago, for maintaining high stability and production yield of production equipment in a semiconductor fab, on-line monitoring of wafers is required, so that semiconductor manufacturers are investigating a software based process controlling scheme known as virtual metrology (VM). As semiconductor technology develops, the cost of fabrication tool/facility has reached its budget limit, and reducing metrology cost can obviously help to keep semiconductor manufacturing cost. By virtue of prediction, VM enables wafer-level control (or even down to site level), reduces within-lot variability, and increases process capability, $C_{pk}$. In this research, we have practiced VM on $SiO_2$ etch rate with optical emission spectroscopy(OES) data acquired in-situ while the process parameters are simultaneously correlated. To build process model of $SiO_2$ via, we first performed a series of etch runs according to the statistically designed experiment, called design of experiments (DOE). OES data are automatically logged with etch rate, and some OES spectra that correlated with $SiO_2$ etch rate is selected. Once the feature of OES data is selected, the preprocessed OES spectra is then used for in-situ sensor based VM modeling. ICP-RIE using 葰.56MHz, manufactured by Plasmart, Ltd. is employed in this experiment, and single fiber-optic attached for in-situ OES data acquisition. Before applying statistical feature selection, empirical feature selection of OES data is initially performed in order not to fall in a statistical misleading, which causes from random noise or large variation of insignificantly correlated responses with process itself. The accuracy of the proposed VM is still need to be developed in order to successfully replace the existing metrology, but it is no doubt that VM can support engineering decision of "go or not go" in the consecutive processing step.
Park, Yoon-A;Jeon, Euy-Sik;Kim, Young-Shin;Lee, Hyun-Seung
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.21
no.8
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pp.79-86
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2022
With the recent increase in the demand for electric vehicles, it is necessary to identify the high current safety of automobile parts. Among the automobile parts, the EPDM parts required colored parts from the existing black; therefore, it was necessary to change the basic filler from carbon black to silica. The rubber used in automobile parts is flexible and exhibits basic characteristics of high strength and elongation. However, as the filler is changed to silica, its physical properties, such as tensile strength and elongation, are lower than those of the existing carbon black base. Therefore, it is necessary to evaluate the mechanical properties with the addition of the EPDM compound using silica as a base without degrading the physical properties of EPDM. In this study, an experiment based on the additive content was performed using the mixture experimental planning method to analyze the mechanical properties according to the additive type and mixing ratio of silica-based EPDM. The mixing ratio of the four additives was set using a simplex lattice design, and the tensile strength, elongation, modulus 300%, and permanent compression reduction rate were analyzed for mechanical characteristics, and rheometer experiments were performed for vulcanization characteristics. Through statistical analysis of the measured data, the main effects and interactions of the EPDM-blended rubber additives were analyzed. These results can be used to derive a mixing ratio of additives that satisfies the required characteristics of the EPDM compound.
The quality assurance issue of drug products is more important than the general product because it is highly related to the human health and life. In this reason, the regulatory guide lines have continuously been intensified all around the world. In order to achieve effective quality assurance and real-time product release (RTPR) of drug products, process analytical technology (PAT), which can analyze and control a manufacturing process, has been proposed from the United States. With the PAT process, we can obtain significant process features of materials, quality characteristics and product capabilities from a raw material to the final product in the real-time procedure. PAT can also be utilized to process validation using information system that can analyze the risk of drug products through out an entire product life-cycle. In this paper, we first offered a new concept for the off-line process design methods to prepare the improved quality assurance restrictions and a real-time control method by establishing an information system. We also introduced an automatic inspection system by obtaining surrogate variables based on drug product formulations. Finally, we proposed an advanced PAT concept using validation and feedback principles through out the entire life-cycle of drug product manufacturing processes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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