Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.23
no.11
s.170
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pp.1871-1877
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1999
An optimal design method using a response surface method for dynamic characteristics of a washer is presented. The proposed method uses the design of experiment and a computer model is used for the experiment. The value of the cost function is estimated using a computer model for each case of the design variable variation. An orthogonal array is used to obtain best cases to be considered with minimum number of experimentation. Using these experimental values, optimal design is performed using a response surface method. The method used in this paper can be applied to any complicated mechanical systems that can be modelled and analyzed by a computer program. The method is applied to the design of dynamic characteristics of a washer.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2005.11a
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pp.760-763
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2005
Optimum design of the tooth surface for the reduction of transmission error is very difficult to determine analytically due to nonlinearity of transmission error under the several load condition. The design of tooth surface that can give a low noise under the various load condition is very important. Therefore, this study proposes the method to determine the optimal lead curve and robust design of the tooth surface by using the response surface method. To do so, the design variables are selected by a screening experiment. Then the fitted regression model Is built with the check of the usefulness of the model. The model with constraints is solved to obtain the optimum values for the lead curve and the robust design fur the tooth surface.
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.
The purpose of this paper is to perform the structural design of the small scale vertical-axis wind turbine (VAWT) blade using a response surface method(RSM). First, the four design factors that have a strong influence on the structural response of blade were selected. Analysis conditions were calculated by using the central composite design(CCD), which is a typical design of experiment for the response surface method(RSM). Also, the significance of the central composite design(CCD) was verified using analysis of variance(ANOVA). The finite element analysis was performed for the selected analytical conditions for the application of response surface method(RSM). Finally, a optimization problem was solved with a objective function of blade weight and a constraint of allowable stress to achieve a optimal structural design of blade.
In this paper, the hybrid response surface method(HRSM) is proposed and examined. Hybrid response surface method calculate a approximate model repeatedly based on MPP coordinates. To verify the performance, probability of failure, MPP(Most Probable failure Point) and reliability index are calculated for nonlinear function and composite laminated plate by using reliability analysis method and compared with results by using typical response surface method(RSM). Probability of failure is calculated under the assumption of the nonlinear limit state equation and given failure criterion. The results of proposed method shows performance improvement in estimating the probability of failure.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.55
no.3
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pp.75-84
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2013
The seepage quantity analysis of reservoir embankment is very important for assessment of embankment safety. However, the conventional analysis does not consider uncertainty of soil properties. Permeability is known that the coefficient of variation is larger than other soil properties and seepage quantity is highly dependent on the permeability of embankment. Therefore, probabilistic analysis should be carried out for seepage analysis. To designers, however, the probabilistic analysis is not an easy task. In this paper, the method that can be performed probabilistic analysis easily and efficiently through the numerical analysis based commercial program is proposed. Stochastic response surface method is used for approximate the limit state function and when estimating the coefficients, the moving least squares method is applied in order to reduce local error. The probabilistic analysis is performed by LHC-MCS through the response surface. This method was applied to two type (homogeneous, core zone) earth dams and permeability of embankment body and core are considered as random variables. As a result, seepage quantity was predicted effectively by response surface and probabilistic analysis could be successfully implemented.
Because of the environmental problems, automotive companies are trying to reduce the weight of car body. Therefore, TRIP(TRansformation Induced Plasticity) steels, which have high strength and ductility have been developed. Welding process is a complex process; therefore deciding the optimal welding conditions on the basis of experimental data is an effective method. However, trial-and-error method to decide the optimal conditions requires too many experiments. To overcome these problems, response surface methodology was used. Response surface methodology is a collection of mathematical and statistical techniques that are used in the modeling and analysis of problems in which a response of interest is influenced by several variables and the objective is to optimize this response. This method was applied to the resistance spot welding process of the TRIP steel to optimize the welding parameters.
Because of the environmental problems, automotive companies are trying to reduce the weight of car body. Therefore, TRIP(TRansformation Induced Plasticity) steels, which have high strength and ductility have been developed. Welding process is a complex process; therefore deciding the optimal welding conditions on the basis of experimental data is an effective method. However, trial-and-error method to decide the optimal conditions requires too many experiments. To overcome these problems, response surface methodology was used. Response surface methodology is a collection of mathematical and statistical techniques that are used in the modeling and analysis of problems in which a response of interest is influenced by several variables and the objective is to optimize this response. This method was applied to the resistance spot welding process of the TRIP steel to optimize the welding parameters.
Purpose: This paper aims at improving inefficiency of an existing posterior preference articulation method proposed for dual response surface optimization. The method generates a set of non-dominated solutions and then allows a decision maker (DM) to select the best solution among them through an interval selection strategy. Methods: This paper proposes an iterative posterior preference articulation method, which repeatedly generates the predetermined number of non-dominated solutions in an interval which becomes gradually narrower over rounds. Results: The existing method generates a good number of non-dominated solutions not used in the DM's selection process, while the proposed method generates the minimal number of non-dominated solutions necessitated in the selection process. Conclusion: The proposed method enables a satisfactory compromise solution to be achieved with minimal cognitive burden of the DM as well as with light computation load in generating non-dominated solutions.
Satellite upper platform is optimized by response surface method which has non-gradient, semi-glogal, discrete and fast convergency characteristics. Sampling points are extracted by design of experiments using Central Composite Method and Factorial Design. Also response surface is generated by the various regression functions. Structure analysis is execuated with regard for static and dynamic environment in launching stage. As a result response surface method is superior to other optimization method with respect to optimum value and cost of computation time. Also a confidence is varified in the various regression models.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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