This paper presents the shape optimization process for the automotive wheel bearing seal lip using the finite element method and the response surface method. First, to predict performance of the bearing seal lip, we used the non-linear finite element analysis. And then, we compared the analysis results with the test results to verify the finite element model. The objective function in optimizing process was obtained from results of the mud slurry test, which is one of many tests for evaluating performance of wheel bearing. After the mud slurry test for the four models which have the similar cross-sectional shape, we measured the wear area of the seal lip and the moisture content in grease. The objective function has been chosen by comparing the results of mud slurry test and characteristics of seal lip, such as contact force, contact area, contact pressure, and interference. Finally, within limited design parameters, we suggested the optimized shape of seal lip, which is expected to improve the wear and the sealing effect of it.
본 논문에서는 대상이 되는 디지털 캐릭터가 기존 애니메이션 파이프라인에서 사용되는 수준의 복잡한 리깅을 가졌더라도, 해당 리깅의 리깅 공간(Rig-space)에 모션을 리타겟팅 할 수 있는 안정적이고 새로운 리타게팅 방법을 활용한다. 이를 위하여 다양하고 복잡한 방식으로 리깅된 서로 다른 캐릭터의 리깅 공간과 캐릭터 관절값 공간(Joint Parameter Space)간의 상관관계를 분석하고, 원본 모션을 최대한 보존하면서 효율적으로 리타게팅을 수행할 수 있는 비선형적 최적화 기법을 제안한다. 이로 인하여 애니메이터는 모션 캡쳐 등으로 얻어진 원본 모션을 수정할 때, 기존의 키프레이밍 작업과 동일한 리깅 파라미터를 사용할 수 있게 되어 직관적이면서도 빠르고 쉽게 모션을 수정할 수 있게 된다. 이 과정에서 애니메이터가 선호하는 작업 방식을 관찰한 후, 해당 과정을 최적화 과정에 반영함으로써 애니메이터가 수정하기에 매우 용이한 형태의 리타겟팅 결과물을 만들어 낼 수 있다.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제2권4호
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pp.217-222
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2010
Since 1980's, optimum design techniques for ship structural design have been developed to the preliminary design which aims at minimum weight or minimum cost design of mid-ship section based on analytic structural analysis. But the optimum structural design researches about the application for the detail design of local structure based on FEA have been still insufficient. This paper presents optimization technique for the detail design of a racing motor boat. To improve the performance and reduce the damage of a real existing racing boat, direct structural analyses; static and non-linear transient dynamic analyses, were carried out to check the constraints of minimum weight design. As a result, it is shown that the optimum structural design of a racing boat has to be focused on reducing impulse response from pitching motion than static response because the dynamic effect is more dominant. Optimum design algorithm based on nonlinear finite element analysis for a racing motor boat was developed and coded to ANSYS, and its applicability for actual structural design was verifed.
In this paper, a novel and robust Power System Stabilizer (PSS) is proposed as an effective approach to improve stability in electric power systems. The dynamic performance of proposed PSS has been thoroughly compared with Conventional PSS (CPSS). Both the Real Coded Genetic Algorithm (RCGA) and Particle Swarm Optimization (PSO) techniques are applied to optimum tune the parameter of both the proposed PSS and CPSS in order to damp-out power system oscillations. Due to the high sufficiency of both the RCGA and PSO techniques to solve the very non-linear objective, they have been employed for solution of the optimization problem. In order to verify the dynamic performance of these devices, different conditions of disturbance are taken into account in Single Machine Infinite Bus (SMIB) power system. Moreover, to ensure the robustness of proposed PSS in damping the power system multi-mode oscillations, a Multi Machine (MM) power system under various disturbances are considered as a test system. The results of nonlinear simulation strongly suggest that the proposed PSS significantly enhances the power system dynamic stability in both of the SMIB and MM power system as compared to CPSS.
Bao, Vo Nguyen Quoc;Thanh, Tran Thien;Nguyen, Tuan Duc;Vu, Thanh Dinh
Journal of Communications and Networks
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제15권3호
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pp.266-275
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2013
The exact closed-form expressions for outage probability and bit error rate of spectrum sharing-based multi-hop decode-and-forward (DF) relay networks in non-identical Rayleigh fading channels are derived. We also provide the approximate closed-form expression for the system ergodic capacity. Utilizing these tractable analytical formulas, we can study the impact of key network parameters on the performance of cognitive multi-hop relay networks under interference constraints. Using a linear network model, we derive an optimum relay position scheme by numerically solving an optimization problem of balancing average signal-to-noise ratio (SNR) of each hop. The numerical results show that the optimal scheme leads to SNR performance gains of more than 1 dB. All the analytical expressions are verified by Monte-Carlo simulations confirming the advantage of multihop DF relaying networks in cognitive environments.
Valido, Anibal J.;Sousa, Luis G.;Cardoso, J. Barradas
Structural Engineering and Mechanics
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제4권1호
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pp.25-35
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1996
This paper describes a continuum variational formulation for design optimization of nonlinear structures in the elastic-plastic domain, where unloading and reloading of the structures are allowed to occur. The Total Lagrangian procedure is used for the description of the structural deformation. The direct differentiation approach is used to derive the sensitivities of the various structural response measures with respect to the design parameters. Since the material goes into the inelastic range and unloading and reloading of the structure are allowed to occur, the structural response is path dependent and an additional step is needed to integrate the constitutive equations. It can be shown, consequently, that design sensitivity analysis is also path-dependent. The theory has been discretized by the finite element technique and implemented in a structural analysis code. Mathematical programming approach is used for the optimization process. Numerical applications on trusses are performed, where cross-sectional areas and nodal point coordinates are treated as design variables. Optimal designs have been obtained and compared by using two different strategies: a two level strategy where the levels are defined accordingly the type of design variables, cross sectional areas or node coordinates, and optimizing simultaneously with respect to both types of design variables.
We develop an optimization algorithm for a periodic review inventory system under a stochastic budget constraint. While most conventional studies on the periodic review inventory system consider a simple budget limit in terms of the inventory investment being less than a fixed budget, this study adopts more realistic assumption in that purchasing costs are paid at the time an order is arrived. Therefore, probability is employed to express the budget constraint. That is, the probability of total inventory investment to be less than budget must be greater than a certain value assuming that purchasing costs are paid at the time an order is arrived. We express the budget constraint in terms of the Lagrange multiplier and suggest a numerical method to obtain optional values of the cycle time and the safety factor to the system. We also perform the sensitivity analysis in order to investigate the dependence of important quantities on the budget constraint. We find that, as the amount of budget increases, the cycle time and the average inventory level increase, whereas the Lagrange multiplier decreases. In addition, as budget increases, the safety factor increases and reaches to a certain level. In particular, we derive the condition for the maximum safety factor.
Compared to conventional Indium Tin Oxide (ITO) film deposition methods, cesium (Cs) assisted sputtering offers higher film characteristics in terms of electrical, mechanical and optical properties. However, it showed highly non-linear characteristics between process input factors and equipment responses. Therefore, to maximize film quality, optimization of manufacturing process is essential and process characterization is the first step for process optimization. For this, we designed 2 level design of experiment (DOE) to analyze ITO film characteristics including film thickness, resistivity and transmittance. DC power, pressure, carrier flow, Cs temperature and substrate temperature were selected for process input variables. Through statistical effect analysis methods, relation between three types of ITO film characteristics and five kinds of process inputs are successfully characterized and eventually, it can be used to optimize Cs assisted sputtering processes for various types of film deposition.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제12권1호
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pp.617-635
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2020
The purpose of this study is to discuss how to improve the maneuverability of lifting and diving for underwater vehicle's vertical motion. Therefore, to solve these problems, applied the 3-D numerical simulation, Taguchi's Design of Experiment (DOE), and intelligent parameter design methods, etc. We planned four steps as follows: firstly, we applied the 2-D flow simulation with NACA series, and then through the Taguchi's dynamic method to analyze the sensitivity (β). Secondly, take the data of pitching torque and total resistance from the Taguchi orthogonal array (L9), the ignal-to-noise ratio (SNR), and analysis each factorial contribution by ANOVA. Thirdly, used Radial Basis Function Network (RBFN) method to train the non-linear meta-modeling and found out the best factorial combination by Particle Swarm Optimization (PSO) and Weighted Percentage Reduction of Quality Loss (WPRQL). Finally, the application of the above methods gives the global optimum for multi-quality characteristics and the robust design configuration, including L/D is 9.4:1, the foreplane on the hull (Bow-2), and position of the sail is 0.25 Ls from the bow. The result shows that the total quality is improved by 86.03% in comparison with the original design.
The fourth industrial revolution, internet of things, and the expansion of online web services have increased an exponential growth and deployment in the number of cloud data centers (CDC). The cloud is emerging as new paradigm for delivering the Internet-based computing services. Due to the dynamic and non-linear workload and availability of the resources is a critical problem for efficient workload and resource management. In this paper, we propose the particle swarm optimization (PSO) based gated recurrent unit (GRU) neural network for efficient prediction the future value of the CPU and memory usage in the cloud data centers. We investigate the hyper-parameters of the GRU for better model to effectively predict the cloud resources. We use the Google Cluster traces to evaluate the aforementioned PSO-GRU prediction. The experimental shows the effectiveness of the proposed algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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