This study examined the correlation between a handle evaluation of cosmetic puff textile and a sensory evaluation. The KES-F system was used to analyze the main mechanical factors for the handle evaluation and a statistical method was used for the sensory evaluation. The results revealed different mechanical properties and handle values of the tested cosmetic puff textiles. A material type and structure of the cosmetic textile affected the handle property of the material which is the most important factor for a cosmetic purpose. Particularly, the physical properties of textile material are likely to be important factors for the sensory property of cosmetic material. In addition, the sensory evaluation also revealed different sensory characteristics of the cosmetic efficiency according to the cosmetic puff textile. No close relationship was observed between the mechanical properties and sensory evaluation on the cosmetic puff textiles. The sensory evaluation of a cosmetic efficiency is not only decided by the physical and mechanical characteristics of the cosmetic textile material. Overall, when using textiles used for the cosmetic purposes, it is important to consider not only the proper mechanical properties of the textiles but also the use and sensory satisfaction. Development and selection of the cosmetic textiles should be focused on both the material function and consumer satisfaction.
Pinions are generally heavy and integrated with a shaft. Thus, fabricating a pinion is a material- and machining-intensive task characterized by low productivity. Contact of the output pinion with a sliding surface or a cloud contact causes loss of power because of friction. Consequently, the output pinion undergoes considerable wear and tear at its ends, which adversely affects the overall transmission efficiency of decelerators. To improve transmission efficiency and extend gear life, an optimum output pinion design is required. To this end, in this study, an output pinion for worm gear decelerators was designed and optimized by means of product verification through prototyping and performance evaluation to improve gear life and productivity. The optimized design was validated and subjected to structural analysis.
지황의 수확방법을 인력수확에서 생력기계화 수확기술로 개선코자 트랙터굴취기 등 4종의 수확기기의 기계수확 효율을 비교 검토하였던 바 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 생력효율은 인력에 비하여 경운기 경운 69%, 경운기부착 굴취기 73%, 트랙터 부착 굴취기 76% 절감되었다. 2. 근경의 손실율은 인력수확 5.6%, 경운기 경운14.9%, 경운기 부착 굴취기 8.7%, 트랙터 부착 굴취기8.9%로 기계수확에서 높았다. 3. 상품 근경 수량은 인력수확 2,115 kg/10a에 비하여 기계수확에서 111~304kg/10a감소하였으며, 총 근경수량도 인력수확에 비하여 기계수확에서 2~6%감소하였다. 4. 경운기 부착 굴취기 와 트랙터 부착 굴취기 는 생력효율이 높고, 근 손상율 및 상품수량 등에서 인력수확에 크게 떨어지지 않아 적용가능성 이 높은 것으로 나타났다.
Reliability analysis techniques combining with various surrogate models have attracted increasing attention because of their accuracy and great efficiency. However, they primarily focus on the structures with continuous response, while very rare researches on the reliability analysis for structures with discontinuous response are carried out. Furthermore, existing adaptive reliability analysis methods based on importance sampling (IS) still have some intractable defects when dealing with small failure probability, and there is no related research on reliability analysis for structures involving discontinuous response and small failure probability. Therefore, this paper proposes a novel reliability analysis method called AGPC-IS for such structures, which combines adaptive Gaussian process classification (GPC) and adaptive-kernel-density-estimation-based IS. In AGPC-IS, an efficient adaptive strategy for design of experiments (DoE), taking into consideration the classification uncertainty, the sampling uniformity and the regional classification accuracy improvement, is developed with the purpose of improving the accuracy of Gaussian process classifier. The adaptive kernel density estimation is introduced for constructing the quasi-optimal density function of IS. In addition, a novel and more precise stopping criterion is also developed from the perspective of the stability of failure probability estimation. The efficiency, superiority and practicability of AGPC-IS are verified by three examples.
Particle number portable emission measurement system (PN-PEMS) is an instrument for measuring number concentration of automobile exhaust. The principle of some pre-existing commercial PN-PEMS is to charge particles and display the number of particles by measuring current. However, this method has some problems for measuring exhaust. In this study, to solve these issues, we have developed a single particle counting PN-PEMS based condensation particle counter (CPC). The PN-PEMS based CPC does not affect driving conditions and it is convenient for mobile because the instrument is small and light in structure. We evaluated counting efficiency of PN-PEMS based CPC by using electrostatic method (electrometer and Faraday cup).
An effective capacitive deionization process termed membrane capacitive deionization (MCDI) is newly designed and experimentally tested for seawater desalination. By preventing co-ions to be expelled, MCDI can improve the ion removal performance, but there is a trade-off between blocking co-ion transfer and increasing contact resistance. The conventional MCDI uses 2D-shaped films which increase contact resistance and reduce desalination performance in the trade-off. In this paper, with the 3-D shape of Nafion coated activated carbon cloth, the mentioned problems are expected to be solved making the desalination performance better. We visualized ion concentration and fluid flows with half-MCDI cell that can measure only efficiency of cathode. We found the optimal number of coatings which have the better efficiency than CMX, commercial cation exchange membrane in fixed current conditions of 100uA.
Surrogate models aim to approximate the performance function with an active-learning design of experiments (DoE) to obtain a sufficiently accurate prediction of the performance function's sign for an inexpensive computational demand in reliability analysis. Nevertheless, many existing active-learning methods are limited to the Kriging model, while the uncertainties of the Kriging itself affect the reliability analysis results. Moreover, the existing general active-learning methods may not achieve a fully satisfactory balance between accuracy and efficiency. Therefore, a novel active-learning method GLM-CM is constructed to yield the issues, which conciliates several merits of existing methods. To demonstrate the performance of the proposed method, four examples, concerning both mathematical and engineering problems, were selected. By benchmarking obtained results with literature findings, various surrogate models combined with the proposed method not only provide an accurate reliability evaluation while highly alleviating the computational burden, but also provides a satisfactory balance between accuracy and efficiency compared to the other reliability methods.
A pressurized vessel-pipe-safety valve (PVPSV) combination is a commonly used configuration in nuclear power plants, and a good numerical model is essential for the system design, sizing and performance optimization. However, owing to the large-scale and cross-scale features, it is still a challenge to build a system level numerical model with both high accuracy and efficiency. To overcome this, a novel system level modeling method which can synthesize the advantages of various models is proposed in this paper. For system modeling, the analytical approach, the method of characteristics (MOC) and the surrogate model approach are respectively adopted to predict the dynamics of the pressure vessel, the connecting pipe and the safety valve, and different models are connected through data interfaces. With this system model, dynamic simulations were carried out and both the stable and the unstable system responses were obtained. For the model verification purpose, the simulation results were compared with those obtained from experiments and full CFD simulations. A good agreement and a better efficiency were obtained, verifying the ability of the model and the feasibility of the modeling method proposed in this paper.
The advancement of autonomous driving technology has heightened the importance of Autonomous Mobile Robotics (AMR) within smart factories. Notably, in tasks involving the transportation of heavy objects, the consideration of weight in route optimization and path planning has become crucial. There is ongoing research on local path planning, such as Dijkstra, A*, and RRT*, focusing on minimizing travel time and distance within smart factory warehouses. Additionally, there are ongoing simultaneous studies on route optimization, including TSP algorithms for various path explorations and on minimizing energy consumption in mobile robotics operations. However, previous studies have often overlooked the weight of the objects being transported, emphasizing only minimal travel time or distance. Therefore, this research proposes route planning that accounts for the maximum payload capacity of mobile robotics and offers load-optimized path planning for multi-destination transportation. Considering the load, a genetic algorithm with the objectives of minimizing both travel time and distance, as well as energy consumption is employed. This approach is expected to enhance the efficiency of mobility within smart factories.
Losses on the turbine consist of the mechanical loss, tip clearance loss, secondary flow loss and blade profile loss etc.,. More than 60 % of total losses on the turbine is generated by the two latter loss mechanisms. These losses are directly related with the reduction of turbine efficiency. In order to provide a new design methodology for reducing losses and increasing turbine efficiency, a two-dimensional axial-type turbine blade shape is modified by the optimization process with two-dimensional compressible flow analysis codes, which are validated by the experimental results on the VKI turbine blade. A turbine blade profile is selected at the mean radius of turbine rotor using on a heavy duty gas turbine, and optimized at the operating condition. Shape parameters, which are employed to change the blade shape, are applied as design variables in the optimization process. Aerodynamic, mechanical and geometric constraints are imposed to ensure that the optimized profile meets all engineering restrict conditions. The objective function is the pitchwise area averaged total pressure at the 30% axial chord downstream from the trailing edge. 13 design variables are chosen for blade shape modification. A 10.8 % reduction of total pressure loss on the turbine rotor is achieved by this process, which is same as a more than 1% total-to-total efficiency increase. The computed results are compared with those using 11 design variables, and show that optimized results depend heavily on the accuracy of blade design.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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