TBM 장비에서 최적의 커터간격을 결정하는 것은 매우 중요하다. 실제로 이러한 최적 커터간격은 커터간격을 변화시켜가며 수 회의 선형절삭시험(LCM시험)을 수행하여 이를 통해 얻어진 절삭 비에너지를 비교함으로써 도출될 수 있다. 본 연구에서는 AUTODYN-3D를 이용하여 실제 선형절삭시험을 수행하지 아니하더라도 최적 커터간격을 예측할 수 있는 수치해석적 기법을 제시하였으며, 본 기법을 황등화강암에 적용하여 최적 커터간격을 예측하였다.
In this study, optimum structural designs of braced (non-swaying) planar steel frames are investigated by using one of the recent meta-heuristic search techniques, teaching-learning based optimization. Optimum design problems are performed according to American Institute of Steel Construction- Allowable Stress Design (AISC-ASD) specifications. A computer program is developed in MATLAB interacting with SAP2000 OAPI (Open Application Programming Interface) to conduct optimization procedures. Optimum cross sections are selected from a specified list of 128W profiles taken from AISC. Two different braced planar frames taken from literature are carried out for stress, geometric size, displacement and inter-storey drift constraints. It is concluded that teaching-learning based optimization presents robust and applicable optimum solutions in multi-element structural problems.
In recent years, grinding techniques for precision machining of brittle materials used in die, model and optical parts have been improved by using superfine abrasive wheel and precision grinding machine. The completion of optimum dressing of superfine abrasive wheel makes possible the effective precision grinding of die steel(STD-11). In this study, a new system and the grinding mechanism of optimum in-process electrolytic dressing were proposed. This method can carry out optimum in-process electrolytic dressing of superfine abrasive wheel. Therefore, the optimum in-process electrolytic dressing is a good method to obtain the efficiency and mirror-like grinding of STD-11.
The optimum design technology using combind F.E.M and eauivalent circuit is so fast and accurate that it can be applied to the optimum rotor design of an inverter-fed induction motor in high efficiency motor making industry. The optimum characteristics fer a rotor slot model of a 3 phase inverter-134 nduction motor was previously verified by a time-step F.E.M. In this paper, four verification models with the design variables near the optimum point are designed to chech whether the characteristics of a slot model presented is not less than those of the near models. The outputs of whole models are analyzed in a time-step Finite Element Method and compared in the experimental test. The economical and efficient selecting method of design variables fur the computer simulation and experimental test is presented in order to assure the optimum point.
This paper was developed the discrete optimum design program by the refined fuzzy-genetic algorithms based on the genetic algorithms and fuzzy theory. The optimum design of this paper can perform both size and shape optimum design for planar and spacial steel structures. In this paper, the objective function is the weight of steel structures and the constraints are the design limits defined by design and buckling strengths, displacements and thicknesses. The design variables are dimensions and coordinates of steel sections. Design examples are given to show the applicability of the discrete optimum design program of this paper.
In recent years, grinding techniques for precision machining of stainless steel used in shaft, screw parts and clear value have been improved by using the superabrasive wheel and precision grinding machine. The completion of optimum dressing of superabrasive wheel makes possible the effective precision grinding of stainless steel. However, the present dressing system cannot have control of optimum dressing of the superabrasive wheel. In this study, a new system and the grinding mechanism of optimum in-process dressing of superabrasive wheel. Therefore, the optimum in-process electrolytic dressing is a good method to obtain the efficiency and mirror-like grinding of stainless steel (STS304)
The purpose of this study was to develop an optimum equipment model considering various objective functions and variables of agricultural reservoir. Traditional optimum function for feasibility assessment is based on economic benefit, but we tried new approach of feasibility assessment based on the number of beneficiary. The data of Yuraimi reservoir and Yongbong reservoir in Yesan-gun such as numbers of related people, construction costs, safe diagnosis have been gathered for applying developed model. Data are used for determining optimum strategy with restricted cost. For verifying results of optimum maintenance, real maintenance data of Yuraimi reservoir were compared with simulated strategy. Results show that simulated maintenance strategies are 3 times more effective than real maintenance data.
This study was conducted to develop a logic of analysis and to analyze the optimum capacity of rice processing complex (RC) which would be used as a basic design data for RPC. For the above objectives, a case study was carried out for Nonsahn County, Chungnam Province. The optimum capacity was analyzed by the simulation of the PPSARR (computer program) according to the collectable amount of rough rice. The significance of that study was the development of a logic for the analysis of optimum capacity of RPC. The results show that the optimum capacities of RPC arc 2 ton/h for the collectable amount of rough rice of up to 3,000 ton, 4 ton/h for up to 9,000 ton, 5 ton/h for up to 12,000 ton, 8 ton/h for up to 15,000 ton, 10 ton/h for above 15,000 ton. The cons of the post-harvest systems including the RPC of optimum capacity are 65.50-93.78 thousand Won/ton and they are more economical than the custom of 106.5 thousand Won/Ton.
In paper the discrete optimum design program was developed using the continuous and discrete optimum algorithms based on the SUMT and genetic algorithms. In this paper, the objective function is the weight of structures and the constraints are limits state design limits method. The design variables are diameter and thick of steel pipe. Design examples are given to show the applicability of the optimum design using the continuous and discrete optimum algorithms based on the SUMT and genetic algorithms of this study.
This paper examined an applicability of optimum algorithm to develope an electric railway pole foundation automated design system. Based on the optimization theory that considered subgrade and bearing capacity characteristics, decided an optimum section of electric railway pole foundation. In this research, Optimum algorithm used the feasible direction method in structural analysis and design efficiently. Design variables are considered geometric properties and anchor bolt area of the electric railway pole foundation as optimum construction cost. Constraints are considered settlement., overturning and activity of foundation. And, also composed flexural and shearing strength. According to optimum analysis result., optimization theory is available more economical design comparing with railway pole foundation that is constructed by current standard drawing, and applicability verified in automated design system development.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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