In this study, the thickness optimization for uni-directional (UD) glass fiber reinforced polymer (GFRP) laminates of the spar cap of composite tidal blades was performed under the tip deflection constrains. The spar cap was composed of GFRP composites and carbon fiber reinforced polymer (CFRP) composites. The stress distributions in the blade as well as its material costs for the optimized results were additionally investigated. The optimized thickness was obtained by interacting a sequential quadratic programming (SQP) algorithm and an ABAQUS software to calculate an objective function. It was confirmed that the thickness of UD GFRP increased with a decrease of the restrained tip deflection when a thickness of UD CFRP laminates was constrained to 9 mm. The weight of the optimized spar-cap increased up to 96.2% while the maximum longitudinal tensile stress decreased up to 24.6%. The thickness of UD GFRP laminates increased with a decrease of the thickness of UD CFRP laminates when the tip deflection was constrained to 126.83 mm. The weight increased up to 40.1%, but the material cost decreased up to 16.97%. Finally, the relationships among the weight, internal tensile stress, and material costs were presented based on the optimized thicknesses of the spar cap.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2002.11b
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pp.128-133
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2002
The main obstacle to high track density in HDD is the structural resonances of the suspension. The most critical mode is sway mode and second torsion mode, when a data is read and written. It is common fact that the effect of two modes is smaller when a thickness is bulky. But the stiffness of suspension is smaller, the slider can follow a disk better. Because these two fact are reciprocal, a compromise is needed. So we investigated another method to improve band width without changing of the thickness of suspension but with changing of the shape. In this paper, we use two method - Sensitivity analysis and SIP using ADS. And we obtained the optimized value close to target value.
Based on the convolutional neural network (CNN), a novel technique is investigated for lost gamma source detection in a room. The CNN is trained with the result of a GEANT4 simulation containing a gamma source inside a meshed room. The dataset for the training process is the deposited energy in the meshes of different n-step paths. The neural network is optimized with parameters such as the number of input data and path length. Based on the proposed method, the place of the gamma source can be recognized with reasonable accuracy without human intervention. The results show that only by 5 measurements of the energy deposited in a 5-step path, (5 sequential points 50 cm apart within 1600 meshes), the gamma source location can be estimated with 94% accuracy. Also, the method is tested for the room geometry containing the interior walls. The results show 90% accuracy with the energy deposition measurement in the meshes of a 5-step path.
The most effective way of the rock removing works in the downtown area is to removing rocks by splitting the rock by blasting with small amount of explosives in the hole. However environmental factors not only limit the applications but also increase the forbidden area. As this is a distributed multi-stage blasting method and to reduce vibration by applying the optimized precisioncontrol-blasting method, it is applicable in all situations. The process is to fix the stemming-help plastic sheet to the hole entrance when stemming explosives and insert detonator and explosive primer with same delay time, two or three sets. This method is more efficient in the downtown area where claims and dispute from vibration are expected. This method is easily usable by designing blast pattern even in the area where delay time blasting is difficult after multi-stage explosive stemming due to short length of blast hole (1.2~3.0m) and there is no detonator wire shortage or dead-pressure.
Min-Jae JUNG;Kwang-Yeol YOON;Sang-Rul KIM;Su-Hye KIM
Journal of Wellbeing Management and Applied Psychology
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v.6
no.2
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pp.27-31
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2023
Purpose: Establishment of a real-time monitoring system for odor control in traditional markets in Gangwon-do and a system for linking prevention facilities. Research design, data and methodology: Build server and system logic based on data through real-time monitoring device (sensor-based). A temporary data generation program for deep learning is developed to develop a model for odor data. Results: A REST API was developed for using the model prediction service, and a test was performed to find an algorithm with high prediction probability and parameter values optimized for learning. In the deep learning algorithm for AI modeling development, Pandas was used for data analysis and processing, and TensorFlow V2 (keras) was used as the deep learning library. The activation function was swish, the performance of the model was optimized for Adam, the performance was measured with MSE, the model method was Functional API, and the model storage format was Sequential API (LSTM)/HDF5. Conclusions: The developed system has the potential to effectively monitor and manage odors in traditional markets. By utilizing real-time data, the system can provide timely alerts and facilitate preventive measures to control and mitigate odors. The AI modeling component enhances the system's predictive capabilities, allowing for proactive odor management.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.17
no.1
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pp.29-36
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2016
Tensairity girder is a light weight inflatable fabric structural concept which can be used in road emergency transportation. It uses low pressure air to stabilize compression elements against buckling. With the purpose of obtaining the comprehensive target of minimum deflection and weight under ultimate load, the cross-section and the inner pressure of tensairity girder was optimized in this paper. The Variable Complexity Modeling (VCM) method was used in this paper combining the Kriging approximate method with the Finite Element Analysis (FEA) method, which was implemented by ABAQUS. In the Kriging method, the sample points of the surrogate model were outlined by Design of Experiment (DOE) technique based on Optimal Latin Hypercube. The optimization framework was constructed in iSIGHT with a global optimization method, Multi-Island Genetic Algorithm (MIGA), followed by a local optimization method, Sequential Quadratic Program (SQP). The result of the optimization gives a prominent conceptual design of the tensairity girder, which approves the solution architecture of VCM is feasible and efficient. Furthermore, a useful trend of sensitivity between optimization variables and responses was performed to guide future design. It was proved that the inner pressure is the key parameter to balance the maximum Von Mises stress and deflection on tensairity girder, and the parameters of cross section impact the mass of tensairity girder obviously.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.24
no.4
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pp.467-474
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2018
The purpose of this study is related to automatic hull-form design for ships operating at two speeds. Research was conducted using a series 60 ($C_B=0.6$) ship as a target, which has the most basic ship hull-form. Hull-form development was pursued from the viewpoint of improving resistance performance. In particular, automatic hull-form design for a ship was performed to improve wave resistance, which is closely related to hull-forms. For this purpose, we developed automatic hull-form design software for ships by combining an optimization technique, resistance prediction technique and hull-form modification technique, appling the software developed to a target ship. A sequential quadratic programming method was used for optimization, and a potential-based panel method was used to predict resistance performance. A Gaussian-type modification function was developed and applied to change the ship hull-form. The software developed was used to design a target ship operating at two different speeds, and the performance of the resulting optimized hull was compared with the results of the original hull. In order to verify the validity of the program developed, experimental results obtained in model tests were compared with calculated values by numerical analysis.
The design variables of SLIM used for 3-D conveyor system are optimized by nonlinear programing. Five design variables are selected as independent ones and object function is expressed as a combination of the weight and the normal force of the motor. Maximum flux density in the teeth, primary length and starting thrust are chosen as constraint functions. Goodness factor considering of conveying characteristic is also included in the constraints. In this paper sequential unconstrained minimization technique(SUMT) and variable metric method are used to solve the nonlinear problem.
In this paper, we propose a classification system of TV program scenes based on audio information. The system classifies the video scene into six categories of commercials, basketball games, football games, news reports, weather forecasts and music videos. Two type of audio feature set are extracted from each audio frame-timbral features and coefficient domain features which result in 58-dimensional feature vector. In order to reduce the computational complexity of the system, 58-dimensional feature set is further optimized to yield l0-dimensional features through Sequential Forward Selection (SFS) method. This down-sized feature set is finally used to train and classify the given TV program scenes using κ -NN, Gaussian pattern matching algorithm. The classification result of 91.6% reported here shows the promising performance of the video scene classification based on the audio information. Finally, the system stability problem corresponding to different query length is investigated.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.33
no.7
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pp.559-564
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2016
The objectives of this paper are to develop a finite element analysis model to analyze press-fitted and bending load conditions in a press-fitted assembly, and propose a hub shape optimization method to minimize contact pressure near the shaft contact edge. Numerical asymmetric-axisymmetric finite element models have been developed to predict contact stress on press-fitted shafts. The global optimization method, genetic algorithm, local optimization method, and sequential quadratic programming were applied to a press-fitted assembly to optimize the hub contact edge geometry. The results showed that the maximum contact pressure with the optimized hub shape decreased more than 60 % compared to conventional hubs and the maximum contact stress affecting fatigue life was reduced about 47 %. Hub shape optimization can be useful to increase the load capability of press fits in terms of wear and fatigue behavior.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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