This study examines multiple quality optimization of the injection molding for Polyether Ether Ketone (PEEK). It also looks into the dimensional deviation and strength of screws that are reduced and improved for the molding quality, respectively. This study applies the Taguchi method to cut down on the number of experiments and combines grey relational analysis to determine the optimal processing parameters for multiple quality characteristics. The quality characteristics of this experiment are the screws' outer diameter, tensile strength and twisting strength. First, one should determine the processing parameters that may affect the injection molding with the $L_{18}(2^1{\times}3^7)$ orthogonal, including mold temperature, pre-plasticity amount, injection pressure, injection speed, screw speed, packing pressure, packing time and cooling time. Then, the grey relational analysis, whose response table and response graph indicate the optimum processing parameters for multiple quality characteristics, is applied to resolve this drawback. The Taguchi method only takes a single quality characteristic into consideration. Finally, a processing parameter prediction system is established by using the back-propagation neural network. The percentage errors all fall within 2%, between the predicted values and the target values. This reveals that the prediction system established in this study produces excellent results.
In this paper, building information modelling (BIM) associated to the principle of significant items emerged at quantities and costs in the optimization of productivity related to the rehabilitation of the building where proposed and discussed. A quantitative and qualitative study related to the field of application based on some parameters such as pathology diagnosis, projects documents and bills of quantities were used for model development at the preliminary stage of this work. The study identified 14 quantities significant items specified to cost value based on the use of the 80/20 Pareto rule, through the integration of building information modelling (BIM) in the optimisation of labour productivity for rehabilitation of buildings. The results of this study reveal the reliability and the improvement of labour productivity using building information modelling process integrating quantities and cost significant items.
Foraging is a biological process, where a bacterium moves to search for nutriments, and avoids harmful substances. This paper proposes a hybrid approach integrating the bacterial foraging optimization algorithm (BFOA) in a radial basis function neural network, applied to image classification, in order to improve the classification rate and the objective function value. At the beginning, the proposed approach is presented and described. Then its performance is studied with an accent on the variation of the number of bacteria in the population, the number of reproduction steps, the number of elimination-dispersal steps and the number of chemotactic steps of bacteria. By using various values of BFOA parameters, and after different tests, it is found that the proposed hybrid approach is very robust and efficient for several-image classification.
This paper uses response surface methodology as the optimization method of torque of multi-DOF deflection type PM motor. Firstly, the application of Taguchi algorithm selects structural parameters affecting the motor torque largely which simplifies the optimization process greatly. Then, based on the central composite design (CCD), response surface equation numerical model is constructed by the finite element method. With the aid of experiment design and analysis software, the effects of the interaction among factors on the index are analyzed. The results show that the analytical method is efficient and reliable and the experimental results can be predicted by response surface functions.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제9권4호
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pp.460-472
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2017
The design of harbours, as with any other system design, must be an optimization process. In this study, a global examination of the different constraints in coastal engineering was performed and an optimization problem was defined. The problem has multiple objectives, and the criteria to be minimized are the structure cost and wave height disturbance inside a harbour. As concluded in this survey, the constraints are predefined parameters, mandatory constraints or optional constraints. All of these constraints are categorized into four categories: environmental, fluid mechanical, structural and manoeuvring.
An efficient optimum design process has been developed and applied to systematically design a lock-up clutch system for a torque converter used in an automatic transmission. A simulated annealing algorithm was applied to determine the parameters of the compressive helical damper springs in the clutch. The determination of the number, location, a number of turns, and deflection of damper springs plays an important role in reducing vibration and noise in the lock-up system. Next, FE-based shape optimization was coded to find the shape of the clutch disk that would satisfy the strength, noise and vibration requirements. Using the optimum code, parametric studies were performed to see how spring diameters and frequencies of clutch systems changed as the damper spring traveling angles and the torques were varied. Based on the optimum results, five different designs for clutches with different springs were fabricated and vibration analyses and tests were conducted to validate the accuracy of the proposed method. Results from the two methods show a good correlation.
In order to reduce the variation effects of uncertainties in the engineering environments, new robust optimization method, which considers the uncertainties in design process, is proposed. Both design variables and system parameters are considered as random variables about their nominal values. To ensure the robustness of performance function, a new objective is set to minimize the variance of that function. Constraint variations are handled by introducing probability constraints. Probability constraints are solved by the advanced first order second moment (AFOSM) method based on the reliability theory. The proposed robust optimization method has an advantage that the second derivatives of the constraints are not required. The suggested method is examined by solving three examples and the results are compared with those for deterministic case and those available in literature.
Laser welding application for car body manufacturing has many advantages in the stiffness and the lightness of vehicle, the productivity of assembly line, and the degree of freedom in design. This presentation will express the innovation of car body manufacturing including parameter optimization, process modeling, and system integration. In this application the investment for systems was cut down dramatically by real time switching over the laser path between two welding stations. Points of technical discussion are as follows; optimization of parameters such as laser power, robot speed and trajectory, compact and useful design of jig & fixture to assure welding quality for 3 sheet-layer zinc-coated steel, system integration between 4㎾ Nd:YAG laser device and the other systems, on-line real time welding quality monitoring system, perfect safety standards for high power laser, minimization of consumption costs such as arc lamp, protective glass for optic, etc. This application was successfully launched mass production line in 2001. The laser-welded line of side panel consists of 122 stitches totally. And the length is about 2.4m.
The selection of optimum parameters in electromagnetic design usually requires optimization of multimodal, non linear functions. This leads to extensive calculations which pose a huge inconvenience in the design process. This paper proposes a novel algorithm for dealing efficiently with this issue. Through the use of contour line concept coupled with Kriging, the algorithm finds out all the peaks in the problem domain with as few function calls as possible. The proposed algorithm is applied to the magnet shape optimization of an axial flux permanent magnet synchronous machine and the cogging torque was reduced to 79.8% of the initial one.
The design variables for structural systems, in most practical designs, are chosen from a list of discrete values, which are commercially available sizing. This paper presents the application of Genetic Algorithms for determining the optimum design for two-dimensional structures with discrete and pseudocontinuous design variables. Genetic Algorithms are heuristic search algorithms and are effective tools for finding global solutions for discrete optimization. In this paper, Genetic Algorithms are used as the method of Elitism and penalty parameters, in order to improve fitness in the reproduction process. Examples in this paper include: 10 bar planar truss and 1 bay 8-story frame. Truss with discrete and pseudoucontinuous design variables and steel frame with W-sections are used for the design of discrete optimization.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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