A numerical procedure for optimizing the shape of three-dimensional sedimentation tank is presented to maximize its sedimentation efficiency. The response surface based optimization is used as an optimization technique with Reynolds-averaged Navier-Stokes analysis for multi-phase flow. Standard $k-{\epsilon}$ model is used as a turbulence closure. Three design variables such as, tank height to center feed wall diameter ratio, blockage ratio of center feed wall and angle of distributor are chosen as design variables. Sedimentation efficiency is defined as an objective function. Full-factorial method is used to determine the training points as a means of design of experiment. Sensitivity of each design variable on the objective function has been evaluated. And, optimal values of the design variables have been obtained.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers B
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v.51
no.2
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pp.55-60
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2002
This paper presents an optimization procedure by using Response Surface Methodology(RSM) to determine design parameters for reducing cogging torque. RSM is achieved through using the experimental design method in combination with Finite Element Method and adapted to make analytical model for a complex problem considering a lot of interaction of these parameters. Sequential Quadratic Problem (SQP) method is used to solve the relsulting of constrained nonlinear optimization problem.
Journal of The Institute of Information and Telecommunication Facilities Engineering
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v.4
no.1
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pp.23-29
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2005
This study is about designing mobile phone display in consideration of elder people's preferences by reason of their optical weakness. The research is closely connected with designing user-friendly interface by considering user characteristics. The criteria for first experiment are font sizes, font types, line spacing and background colors. With the experiment result, relative importance of each attribute and subjective preference are investigated by conjoint analysis. Secondly, an optimal display design for elder people is presented by response surface method on the basis of the result of conjoint analysis, other statistical analyses, and user interviews.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.20
no.10
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pp.9-18
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2021
The cutting force in a cutting simulation is determined by the cutting conditions, such as cutting speed, feed rate, and depth of cut. The cutting force changes, depending on the material and cutting conditions, and is affected by the heat generated during cutting. The physical properties for predicting the cutting force use constitutive equations as functions of the hardening term, rate-hardening term, and thermal-softening term. To accurately predict the thermal properties, it is necessary to accurately predict the thermal-softening coefficient. In this study, the thermal-softening coefficient was determined, and the cutting force was predicted, using the response-surface method with the cutting conditions and the thermal-softening coefficient as factors.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.14
no.10
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pp.939-944
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2004
The numerical methods including the performance analysis and the noise prediction of the centrifugal compressor impeller are coupled with the optimization design skill, which consists of response surface method, statistical approach, and genetic algorithm. The flow-field Inside of a centrifugal compressor is obtained numerically by solving Wavier-Stokes equations. and then the propagating noise is estimated from the distributed surface pressure by using Ffowcs Williams-Hawkings formulation. The quadratic response surface model with D-optimal 3-level factorial experimental design points is constructed to optimize the impeller geometry for the advanced centrifugal compressor. The statistical analysis shows that the quadratic model exhibits a reasonable fitting quality resulting in the impeller blade design with high performance and low far-field noise level. The influences of selected design variables, objective functions, and constraints on the impeller performance and the impeller noise are also examined as a result of the optimization process.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.24
no.3
s.174
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pp.661-666
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2000
Optimization of the elastic joint of train is performed according to the minimization of ten responses which represent driving safety and ride comfort of train and analyzed by using the each response se surface model from stochastic design of experiments. After the each response surface model is constructed, the main effect and sensitivity analyses are successfully performed by 2nd order approximated regression model as described in this paper. We can get the optimal solutions using by nonlinear programming method such as simplex or interval optimization algorithms. The response surface models and the optimization algorithms are used together to obtain the optimal design of the elastic joint of train. the ten 2nd order polynomial response surface models of the three translational stiffness of the elastic joint (design factors) are constructed by using CCD(Central Composite Design) and the multi-objective optimization is also performed by applying min-max and distance minimization techniques of relative target deviation.
While job stress evaluations are reported in the recent surveys upon the nuclear power plants(NPPs), any significant advance in the types of questionnaires is not currently found. There are limitations to their usefulness as analytic tools for the management of safety resources in NPPs. Data mining(DM) has emerged as one of the key features for data computing and analysis to conduct a survey analysis. There are still limitations to its capability such as dimensionality associated with many survey questions and quality of information. Even though some survey methods may have significant advantages, often these methods do not provide enough evidence of causal relationships and the statistical inferences among a large number of input factors and responses. In order to address these limitations on the data computing and analysis capabilities, we propose an advanced procedure of survey analysis incorporating the DM method into a statistical analysis. The DM method can reduce dimensionality of risk factors, but DM method may not discuss the robustness of solutions, either by considering data preprocesses for outliers and missing values, or by considering uncontrollable noise factors. We propose three steps to address these limitations. The first step shows data mining with response surface method(RSM), to deal with specific situations by creating a new method called response surface data mining(RSDM). The second step follows the RSDM with detailed statistical relationships between the risk factors and the response of interest, and shows the demonstration the proposed RSDM can effectively find significant physical, psycho-social, and environmental risk factors by reducing the dimensionality with the process providing detailed statistical inferences. The final step suggest a robust stress management system which effectively manage job stress of the workers in NPPs as a part of a safety resource management using the surrogate variable concept.
Ultrafine dust, which is emitted from industrial factories or all kinds of vehicles, threatens the human's respiratory system and our environment. In this regard, separating airborne particles is essential to mitigate the severe problem. In this work, an axial cyclone for the effective technology of eliminating harmful dust is investigated by numerical simulation using Ansys 2020, Fluent R2. In addition, the optimized structure of the cyclone is constructed by means of multi objective optimization based on the response surface method which is a representative method to analyze the effect of design parameter on response variables. Among several design parameters, the modified length of the vortex finder and dust collector is a main point in promoting the performance of the axial cyclone. As a result, the optimized cyclone exhibits remarkable performance when compared to the original model, resulting in pressure drop of 307 Pa and separator efficiency of 98.5%.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2000.05a
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pp.934-938
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2000
Built-up edge affects the surface integrity of the machined surface and tool wear. Tool geometry and cutting conditions are very important factors to remove BUE. In this paper, we optimized the geometry of the metal slitting saw .1nd cutting conditions to remove BUE by the experiment. In general, the metal slitting saw is plain milling cutter with thickness less of a 3/16 inch. This is used for cutting workpiece where high dimensional accuracy and surface finish are necessary. The experiment was planned with Taguchi method that is based on the orthogonal array of design factors(coating, rake angle, number of tooth, cutting speed, feed rate). Response table was made by the value of the surface roughness, the optimized tool geometry and cutting conditions through response table could be determined. In addition. the relative effect of factors were identified by the variance analysis. filially. coating and cutting speed turned out important factors.
The frontal crash optimization of S-shaped closed-hat section member using the homogenization method, design of experiment (DOE) and response surface method (RSM) was studied. The optimization to effectively absorb more crash energy was studied to introduce the reinforcement design. The main focus of design was to decide the optimum size and thickness of reinforcement. In this study, the location of reinforcement was decided by homogenization method. Also, the effective size and thickness of reinforcements was studied by design of experiments and response surface method. The effects of various impact velocity for reinforcement design were researched. The high impact velocity reinforcement design showed to absorb the more crash energy than low velocities design. The effect of size and thickness of reinforcement was studied and the sensitivity of size and thickness was different according to base thickness of model. The optimum size and thickness of the reinforcement has shown a direct proportion to the thickness of base model. Also, the thicker the base model was, the effect of optimization using reinforcement was the bigger. The trend curve for effective size and thickness of reinforcement using response surface method was obtained. The predicted size and thickness of reinforcement by RSM were compared with results of DOE. The results of a specific dynamic mean crushing loads for the predicted design by RSM were shown the small difference with the predicted results by RSM and DOE. These trend curves can be used as a basic guideline to find the optimum reinforcement design for S-shaped member.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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