Son Yeong Jun;Yang Tae Hyeon;Park Gu Gon;Im Seong Dae;Yun Yeong Gi;Lee Won Yong;Kim Chang Su
한국전기화학회:학술대회논문집
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2004.06a
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pp.37-42
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2004
To maintain proper operating conditions is important to get optimal output power of a PEMFC stack. The air cooled fuel cell stack is widely used in sub kW PEMFC systems. A 500W air cooled PEMFC stack was experimentally investigated to evaluate the design performance and to get optimal operating conditions for the portable application. The relationship between the operating conditions and the performance was analyzed. The results can be used as design criteria for portable PEMFC under various conditions.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.18
no.4
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pp.87-92
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2019
In this paper, a closed hydroponics device was designed and fabricated to grow and harvest plants in a small space for safe consumption, which enables horticultural activities that are difficult to perform due to space constraints from urbanization. This device also aimed to minimize the air pollution of crops. To obtain data for the optimal growth conditions for crops in this intelligent plant-growing system, sensors were used to measure and control the growth conditions. To investigate the optimal growth conditions, blue lettuce and crown daisy were selected as representative crops. The growth rates were comparatively analyzed through four experiments for each plant. This hydroponics device was used to collect data on growth rates that are altered depending on cultivation conditions, which can then be used to study methods to control the growth rate of crops.
In this study, experimental design methods were used to derive optimal process conditions for improving the thickness uniformity of a 0.40 mm, 3.5 inch light guide panel. Process mapping and expert group analysis were used to identify factors that influence the thickness of injection molded products. The key factors identified were mold temperature, mold temperature, injection speed, packing pressure, packing time, clamp force, and flash time. Considering the resin manufacturer's recommended process conditions and the process conditions for similar light guide plates, a three-level range was selected for the identified influencing factors. L27 orthogonal array process conditions were generated using the Taguchi method. Injection molding was performed using these L27 orthogonal array to mold the 3.5 inch light guide plates. Thickness measurements were then taken, and the results were analyzed using the signal-to-noise ratio to maximize the CpK value, leading to the determination of the optimal process conditions. The thickness uniformity of the product was analyzed by applying the derived optimum process conditions. The results showed a 97.5% improvement in the Cpk value of 3.22 compared to the process conditions used for similar light guide plates.
The purpose of this paper is to introduce a fusion method that combines the design of experiments (DOE) and machine learning to optimize the bias of plastic products. The study focuses on the plastic motor housing used in automobiles, which is manufactured through plastic injection molding. Achieving optimal molding for the motor housing involves the optimization of various molding conditions, including injection pressure, injection time, holding pressure, mold temperature, and cooling time. Failure to optimize these conditions can lead to increased product deformation. To minimize the deformation of the motor housing, the widely used Taguchi method, which is one of the design of experiment techniques, was employed to identify the injection molding conditions that affect deformation. Machine learning was then applied to various models based on the identified molding conditions. Among the models, the Random Forest model emerged as the most effective in predicting deformation amounts. The validity of the Random Forest model was also confirmed through verification. The verification results demonstrated the excellent prediction accuracy of the trained Random Forest model. By utilizing the validated model, molding conditions that minimize deformation were determined. Implementation of these optimal molding conditions led to a reduction of approximately 5.3% in deformation compared to the conditions before optimization. It is noteworthy that all injection molding outcomes presented in this paper were obtained through robust injection molding simulations, ensuring both research objectivity and speed.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.22
no.1
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pp.173-177
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2013
The purpose of this paper is to investigate the influences on mechanical properties of two-stroke cycle motor pistons manufactured by casting, conventional forging and powder forging, through the comparison of characteristics, merits and disadvantages of each forming technology. For each forming technology, the optimal process parameters were determined through the experiments for several conditions, and microstructure, hardness, tensile strength and elongation of pistons are compared and analyzed. In conventional forging process, material temperature was $460^{\circ}C$ and the die temperature was $210^{\circ}C$ for the Al 4032. The optimal condition was found as solution treatment under $520^{\circ}C$ for 5 hours, quenching with $23^{\circ}C$ water, and aging under $190^{\circ}C$ for 5 hours. In powder forging process, the proper composition of material was determined and optimal sintering conditions were examined. From the experiment, 1.5% of Si contents on the total weight, $580^{\circ}C$ of sintering temperature, and 25 minutes of sintering time were determined as the optimal process condition. For the optimal condition, the pistons had 76.4~78.3 [HRB] of hardness, and 500 [MPa] of tensile strength after T6 heat treatment.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.20
no.10
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pp.31-40
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2003
In this paper, optimal cutting condition to minimize the form error in side wall machining with a flat end mill is studied. Cutting forces and tool deflection are calculated considering surface shape generated by the previous cutting such as roughing. Using the form error prediction method from tool deflection, optimal cutting condition considering form accuracy is investigated. Also, the effects of tool teeth number, tool geometry and cutting conditions on form error are analyzed. The characteristics and the difference of generated surface shape in up and down milling are discussed and over-cut free condition in up milling is presented. Form error reduction method through successive up and down milling is also suggested. The effectiveness and usefulness of the presented method are verified from a series of cutting experiments under various cutting conditions. It is confirmed that form error prediction from tool deflection in side wall machining can be used in optimal cutting condition selection and real time surface error simulation for CAD/CAM systems. This study also contributes to cutting process optimization for the improvement of form accuracy especially in precision die and mold manufacturing.
A study was made to investigate the effects of concerning factors with IGF-I recovery on the final IGF-I concentration in the effluent and to establish recovery conditions of IGF-I using liquid emulsion membranes(LEM). D2EHPA was best carrier among Amberlite LA2, Aliquit 336 and D2EHPA for recovery rate of IGF-I. Recovery rate of IGF-I by D2EHPA volume in the oil phase was increased as increasing D2EHPA volume, and optimal volume of D2EHPA was 5% in this experiment. The recovery rate of IGF-I by D2EHPA was increased by the decreasing from pH 7 to pH 4 of external phase. Therefore, optimal pH value was 4.0. Optimal concentrations of sulfuric acid in internal phase, paraffin oil in oil phase and Span 80 for recovery rate of IGF-I were 0.1M, 2.0% and 5%, respectively, and optimal W/O rate was 2. These results suggested that optimal conditions for recovery of IGF-I were D2EHPA(5%) as carrier, pH 4.0, 0.1M sulfuric acid, 2% paraffin oil, 2.0 W/O rate and 5.0% Span 80.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.3
no.6
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pp.96-111
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1995
A bellows is a component installed in the automobile exhaust system to reduce the impact from an engine. It's stiffness has a great influence on the natural frequency of the system. Therefore, it must be designed to keep the specified stiffness that requires in the system. This study present the finite element analysis of U-typed bellows using a curved conical frustum element and the shape optimal design with specified stiffness. The finite element analysis is verified by comparing with the experimental results. In the shape optimal design, the weight is considered as the cost function. The specified stiffness from the system design is transformed to equality constraints. The formulation has inequality constraints imposed on the fatigue limit, the natural frequencies, the buckling load and the manufacturing conditions. A procedure for shape optimization adopts a thickness, a corrugation radius, and a length of annular plate as optimal design variables. The external loading conditions include the axial and lateral loads with a boundary condition fixed at an end of the bellows. The recursive quadratic programming algorithm is selected to solve the problem. The result are compared with the existing bellows, and the characteristics of the bellows is investigated through the optimal design process. The optimized shape of the bellows are expected to give quite a good guideline to the practical design.
The optimal culture conditions on bacteriocin producing of Lactobacillus sp. FF-3 isolated from Korean Dongchimi, were studied for enhancing its production with regard to environmental and nutritional factors. The optimal cultivation time, initial pH and temperature were 21 hours, pH 7.0 and 30∼37$^{\circ}C$ respectively. Optimal compositions of culture medium for bacteriocin production were glucose 3% as carbon source, tryptone 4% as nitrogen source, and manganese sulfate 0.005% as inorganic salt with other basal components. The maximum antimicrobial activity was 484 BU/mL under the optimal culture condition.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2005.10a
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pp.946-949
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2005
It is very a time-consuming and error-prone process to obtain the optimal injection condition, which can produce good injection molding products in some operational variation of facilities, from a seed injection condition. This study proposes a new approach to search the optimal injection molding condition using a neural network and a genetic algorithm. To estimate the defect type of unknown injection conditions, this study forces the neural network into learning iteratively from the injection molding conditions collected. Major two parameters of the injection molding condition - injection pressure and velocity are encoded in a binary value to apply to the genetic algorithm. The optimal injection condition is obtained through the selection, cross-over, and mutation process of the genetic algorithm. Finally, this study compares the optimal injection condition searched using the proposed approach. with the other ones obtained by heuristic algorithms and design of experiment technique. The comparison result shows the usability of the approach proposed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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