In this study, response surface method (RSM) was used in modeling and multi-objective optimization of the parameters of AA5052-H32 in incremental sheet forming (ISF). The goals of optimization were the maximum forming angle, minimum thickness reduction, and minimum surface roughness, with varying values in response to changes in production process parameters, such as tool diameter, tool spindle speed, step depth, and tool feed rate. A Box-Behnken experimental design (BBD) was used to develop an RSM model for modeling the variations in the forming angle, thickness reduction, and surface roughness in response to variations in process parameters. Subsequently, the RSM model was used as the fitness function for multi-objective optimization of the ISF process based on experimental design. The results showed that RSM can be effectively used to control the forming angle, thickness reduction, and surface roughness.
In a previous study, 'response surface methodology (RSM) using a fullest balanced model' was proposed to improve the optimization of food processing when a standard second-order model has a significant lack of fit. However, that methodology can be used when each factor of the experimental design has five levels. In response surface experiments for optimization, not only five-level designs, but also three-level designs are used. Therefore, the present study aimed to improve the optimization of food processing when the experimental factors have three levels through a new approach to RSM. This approach employs three-step modeling based on a second-order model, a balanced higher-order model, and a balanced highest-order model. The dataset from the experimental data in a three-level, two-factor central composite design in a previous research was used to illustrate three-step modeling and the subsequent optimization. The proposed approach to RSM predicted improved results of optimization, which are different from the predicted optimization results in the previous research.
In this study, response surface method (RSM), back propagation neural network (BPNN), and genetic algorithm (GA) were used for modeling and multi-objective optimization of the parameters of AA5052-H32 in incremental sheet forming (ISF). The goal of optimization is to determine the maximum forming angle and minimum surface roughness, while varying the production process parameters, such as tool diameter, tool spindle speed, step depth, and tool feed rate. A Box-Behnken experimental design (BBD) was used to develop an RSM model and BPNN model to model the variations in the forming angle and surface roughness based on variations in process parameters. Subsequently, the RSM model was used as the fitness function for multi-objective optimization of the ISF process the GA. The results showed that RSM and BPNN can be effectively used to control the forming angle and surface roughness. The optimized Pareto front produced by the GA can be utilized as a rational design guide for practical applications of AA5052 in the ISF process
This paper is to derive information about the optimal shape of the pack has a minimum temperature range of a Li-ion battery equipped with a module. We selected the shape of the pack in order to reduce the temperature deviation between the batteries as a variable. And we derived the experimental points with a minimum of DOE by D-optimal. We analyzed the temperature and the flow within the battery pack by using a numerical analysis verified in previous studies. We derive the equation for the temperature variation in the objective function using the RSM and performed optimization. As a result, it was confirmed that with the variation in the $1.706e-4^{\circ}C$ when to apply an optimized shape.
A response surface method(RSM) is utilized for structural optimization and implemented on a parametric CAD platform. Once an approximation of the performance function is made, no formal design sensitivity analysis is necessary. The approximation gives the designer the sensitivity information and furthermore intuition on the performance functions. The scheme for the design of experiment chosen for the RSM has a large influence on the accuracy of converged solutions and the amount of computation. The D-optimal design criterion as implemented in this paper is found efficient for the structural optimization. The program is developed on a parametric CAD platform and tested using several shape design problems of such as a torque arm and a belt clip. It is observed that the RSM used provides a faster convergence than other approximation methods for design sensitivity.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.58
no.4
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pp.735-741
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2009
This paper presents an algorithm for the permanent magnet shape optimization of a large scale BLDC(Brushless DC) motor to minimize the cogging torque. A response surface method (RSM) using multiquadric radial basis function is employed to interpolate the objective function in design parameter space. In order to get a reasonable response surface with relatively small number of sampling data points, additional sampling points are added on the basis of design sensitivity analysis computed by using FEM. The algorithm has 2 stages: the first stage is to determine the PM arc angle, and the 2nd stage is to optimize the magnet pole shape. The developed algorithm is applied to a 5MW BLDC motor to get a minimum cogging torque. After 3 iterations with 4 design parameters, the cogging torque is reduced to 13.2% of the initial one.
A hybrid optimization method is proposed for cogging torque reducing in BLDC motor. The proposed hybrid optimization method comprises a response surface method (RSM) and a gradient search method (GSM). The RSM is effective and global method in optimization problem but having large approximation error. The GSM is accurate and fast search method for optimal solution but having local behavior. To reduce approximation error and computation time a hybrid method (RSM+GSM) is proposed method. To illustrate the effectiveness of the proposed method, a comparison between conventional RSM and the proposed hybrid method is made. A simulation results verify that the hybrid method can achieve favorable design performance.
Park, Jang-Won;Lee, Oh-Young;Im, Jong-Bin;Lee, Soo-Yong;Park, Jung-Sun
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.36
no.5
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pp.438-447
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2008
This study is focused on reliability based design optimization (RBDO) using moving least squares. A response surface is used to derive a limit-state equation for reliability based design optimization. Response surface method (RSM) with least square method (LSM) or Kriging will be used as a response surface. RSM is fast to make the response surface. On the other hand, RSM has disadvantage to make the response surface of nonlinear equation. Kriging can make the response surface in nonlinear equation precisely but needs considerable amount of computations. The moving least square method (MLSM) is made of both methods (RSM with LSM+Kriging). Numerical results by MLSM are compared with those by LMS in Rosenbrock function and six-hump carmel back function. The RBDO of engine duct of smart UAV is pursued in this paper. It is proved that RBDO is useful tool for aerospace structural optimal design problems.
This paper presents the optimization for shape design of a field coil used High Temperature Superconducting Motor (HTSM). In materials of HTSM, critical current Ic is more sensitive to magnetic fields directed along the axis or the unit cell ($B_{\bot}$). Thus, in the shape design of the HTS magnet. the maximum $B_{\bot}$ should be reduced to limit Ic. In order to reduce the maximum $B_{\bot}$, the shape optimization of the magnet, which is used for the field coil of HTSM, is necessary. It can be accomplished by using Response Surface Methodology (RSM). Finally, the result of RSM is verified by comparison with these experimental results.
The present experimental investigation focuses on finding optimal parametric data-set of laser micro-drilling operation with minimum taper and Heat-affected zone during laser micro-drilling of Carbon Nanotube/Epoxy-based composite materials. Experiments have been conducted as per Box-Behnken design (BBD) techniques considering cutting speed, lamp current, pulse frequency and air pressure as input process parameters. Then, the relationship between control parameters and output responses is developed using second-order nonlinear regression models. The analysis of variance test has also been performed to check the adequacy of the developed mathematical model. Using the Response Surface Methodology (RSM) and an Accelerated particle swarm optimization (APSO) technique, optimum process parameters are evaluated and compared. Moreover, confirmation tests are conducted with the optimal parameter settings obtained from RSM and APSO and improvement in performance parameter is noticed in each case. The optimal process parameter setting obtained from predictive RSM based APSO techniques are speed=150 (m/s), current=22 (amp), pulse frequency (3 kHz), Air pressure (1 kg/cm2) for Taper and speed=150 (m/s), current=22 (amp), pulse frequency (3 kHz), air pressure (3 kg/cm2) for HAZ. From the confirmatory experimental result, it is observed that the APSO metaheuristic algorithm performs efficiently for optimizing the responses during laser micro-drilling process of nanocomposites both in individual and multi-objective optimization.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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