The emerging technology of self compacting concrete, fiber reinforcement together reduces vibration and substitute conventional reinforcement which help in improving the economic efficiency of the construction. The objective of this work is to find the regression model to determine the response surface of mix proportioning Steel Fiber Reinforced Self Compacting Concrete (SFSCC) using statistical investigation. A total of 30 mixtures were designed and analyzed based on Design of Experiment (DOE). The fresh properties of SCC and mechanical properties of concrete were studied using Response Surface Methodology (RSM). The results were analyzed by limited proportion of fly ash, fiber, volume combination ratio of two steel fibers with aspect ratio of 50/35: 60/30 and super plasticizer (SP) dosage. The center composite designs (CCD) have selected to produce the response in quadratic equation. The model responses included in the primary stage were flowing ability, filling ability, passing ability and segregation index whereas in harden stage of concrete, compressive strength, split tensile strength and flexural strength at 28 days were tested. In this paper, the regression model and the response surface plots have been discussed, and optimal results were found for all the responses.
들깨잎차 개발을 목적으로 볶음처리 한 차의 관능적 특성 및 전자공여능 등을 조사하고 반응표면분석을 통한 최적화를 시도하였다. 중심합성계획에 따라 볶음온도 $140{\sim}220^{\circ}C$와 볶음시간 $5{\sim}25$분 등 두 가지 조절을 독립변수로 하고 관능검사를 통한 맛, 색, 향기와 전자공여능의 기능적 특성을 종속변수로 하여 측정한 결과를 statistical analysis system(SAS) program을 사용하여 들깻잎의 기능성 차 개발을 위한 볶음조건을 최적화 하였다. 깻잎차는 볶음처리에 따라 Hunter 색체계에서의 백색도(L)와 황색도(b)는 볶음시간과 볶음온도가 증가될수록 높아진 반면, 적색도(a)는 감소하는 경향을 나타내었다. DPPH에 의한 전자공여능은 볶음온도와 볶음시간이 1% 유의수준에서 영향을 미치며, 회귀식의 결정계수$(R^2)$는 0.9828로써 $220^{\circ}C$, 15분에서 볶음처리 했을 때 70.30%로 높게 나타났다. 깻잎차의 관능적 품질로써 맛, 색 및 향은 볶음처리와 더불어 기호도가 증가되었으며, 반응표면분석(RSM, response surface methodology)에 의해 볶음온도 $210{\sim}220^{\circ}C$,볶음시간 $10{\sim}20$분 범위를 최적 볶음조건으로 예측할 수 있었다. 최적볶음조건에 의해 만들어진 들깨잎차의 효소활성을 측정한 결과 tyrosinase, xanthine oxidase 및 전자공여능에서 각각 10.14, 14.37 및 59.19%의 저해효과를 보였다.
In this paper, the deterministic optimal design for the tail plane made of composite materials is conducted under the deterministic loading condition and compared with that of the metallic materials. Next, the reliability analysis with five random variables such as loading and material properties of unidirectional prepreg is conducted to examine the probability of failure for the deterministic optimal design results. The MATLAB programing is used for reliability analysis combined with FEA S/W(COMSOL) for structural analysis. The laminated composite is assumed to the equivalent orthotropic material using classical laminated plate theory. The response surface methodology and importance sampling technique are adopted to reduce computational cost with satisfying the accuracy in reliability analysis. As a result, structural weight of composite materials is lighter than that of metals in deterministic optimal design. However, the probability of failure for the deterministic optimal design of the tail plane structures is too high to be neglected. The sensitivity of each variable is also estimated using probabilistic sensitivity analysis to figure out which variables are sensitive to failure. The computational cost is considerably reduced when response surface methodology and importance sampling technique are used. The study of the computationally inexpensive method for reliability-based design optimization will be necessary in further work.
Thrust of linear motor is one of the important factor to specify motor performance. Maximum thrust can be obtained by increasing the current in conductor and is relative to the sizes of conductor and magnet. But, the current and the size of conductor have an effect on temperature of linear motor. Therefore, it is practically important to find design results that can effectively maximize the thrust of linear motor within limited range of temperature. Finite element analysis was applied to calculate thrust and the temperature of the conductor was calculated by the thermal resistance. The diameter of copper wire among design variables has discrete value and number of turns must be integer. Considering these facts, special techinque for optimum design is presented. To reduce excessive computation time of thrust in optimization, the design variables was redefined by analysis of variance and second order regression model for thrust was determined by response surface metheodology. As a result, it is shown that the proposed method has an advantage in optimum design of linear motor.
In this study, the methodology of the springback prediction of automotive parts applied 3rd generation AHSS was investigated using the response surface model analysis based on a regression model, and the meta model analysis based on a Kriging model. To design the learning data set for constructing the springback prediction models, and the experimental design was conducted at three levels for each processing variable using the definitive screening designs method. The hat-shaped member, which is the basic shape of the member parts, was selected and the springback values were measured for each processing type and processing variable using the finite element analysis. When the nonlinearity of the variables is small during the hat-shaped member forming, the response surface model and the meta model can provide the same processing parameter. However, the accuracy of the springback prediction of the meta model is better than the response surface model. Even in the case of the simple shape parts forming, the springback prediction accuracy of the meta model is better than that of the response surface model, when more variables are considered and the nonlinearity effect of the variables is large. The efficient global optimization algorithm-based Kriging is appropriate in resolving the high computational complexity optimization problems such as developing automotive parts.
Using central composite design, we have designed optimization of the manufacturing of processed butter. And response surface analysis by least-square regression was used Statistical Analysis System(SAS). Central composite design can be achieved by response surface techniques that allow flexibility in modeling and analysis. Response surface methodology(RSM) was used to optimize hardness(%) using as independent variables; the content of butter($X_1$), ranging from 50 to 90(%), the content of soybean oil($X_2$), from 0 to 20(%), and the hydrogenated soybean oil($X_3$) from 0 to 4(%). The results on the regression coefficients calculated for overrun by response surface by least-square regression(RSREG) were followed. It was considered that the linear regression was significant(p<0.01). As for the processed butter, the regression model equation for the hardness(Y, %) to the change of an independent variable could be predicted as follow: $Y=60.88-8.92X_2-{29.3X_2}^2$. The optimal for the manufacturing of processed butter were determined at the content of butter of 88.22%, soybean oil of 6.71% and hydrogenated soybean oil of 2.36%, respectively. Optimum compositions were resulted in hardness of 65.78 N. Finally the reference sample(Butter in the morning, Seoul Dairy Co-op.) and processed butter manufacturing under the optimal conditions were compared with spreadability test. The spreadability scores result from reference sample and butter under optimal conditions was not found a significant difference.
In this paper, we developed a continuous sterilizer in order to improve the productivity of the retort product. To this end, we design the sterilizer with a product inlet, outlet, and chain for continuously conveying the retort. The temperature analysis is performed to optimize the design parameters of the internal sterilizer. The experimental apparatus is developed to verify the productivity of the sterilizer based on the temperature analysis. The test is performed to optimize the evaluation parameters using Box-Behnken design method of a response surface methodology. From the test, the productivity of the continuous sterilizer is improved over 1,000 kg/h.
This paper deals with the dynamic characteristics of the shaft with impeller model which is the most important part in developing the resin mixing machine. Through reverse engineering, it is possible to make the shaft with impeller geometry model which is necessary vibration characteristic analysis by commercial impeller. The natural frequency analysis and structural analysis using finite element analysis software are performed on the imported commercial shaft with impeller model. The most important fundamental natural frequency of the shaft with impeller model is around 14.5 Hz, which well agrees with modal testing. The most effective design variables were extracted by ANOM(analysis of means) and pareto chart. This paper presents approximation 2nd order polynomial as design variables using RSM(response surface methodology). Generally, RSM take 2 or 3 design variables, but this method uses 5 design variables with table of mixed orthogonal array. Further more, the analyzed result of the commercial shaft with impeller is to be utilized for the structural design of resin chock mixing machine.
Kim, Ung-Soo;Song, In-Ho;Sohn, Jong-Joo;Kim, Eun-Kee
Nuclear Engineering and Technology
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제42권4호
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pp.460-467
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2010
In this study, the parameters of the feedwater control system (FWCS) of the OPR1000 type nuclear power plant (NPP) are optimized by response surface methodology (RSM) in order to acquire better level control performance from the FWCS. The objective of the optimization is to minimize the steam generator (SG) water level deviation from the reference level during transients. The objective functions for this optimization are relationships between the SG level deviation and the parameters of the FWCS. However, in this case of FWCS parameter optimization, the objective functions are not available in the form of analytic equations and the responses (the SG level at plant transients) to inputs (FWCS parameters) can be evaluated by computer simulations only. Classical optimization methods cannot be used because the objective function value cannot be calculated directely. Therefore, the simulation optimization methodology is used and the RSM is adopted as the simulation optimization algorithm. Objective functions are evaluated with several typical transients in NPPs using a system simulation computer code that has been utilized for the system performance analysis of actual NPPs. The results show that the optimized parameters have better SG level control performance. The degree of the SG level deviation from the reference level during transients is minimized and consequently the control performance of the FWCS is remarkably improved.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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