The frontal crash optimization of an engine room member using the response surface method was studied. The engine room member is composed of the front side member and the sub-frame. The thicknesses of the panels on the front side member and the sub-frame were selected as the design variables. The purpose of the optimization was to reduce the weight of the structure, under the constraint that the objective quantity of crash energy is absorbed. The response surface method was used to approximate the crash behavior in mathematical form for optimization procedure. To research the effect of the regression method, two different methodologies were used in constructing the response surface model, the least square method and the moving least square method. The optimum with the two methods was verified by the simulation result. The precision of the surrogate model affected the optimal design. The moving least square method showed better approximation than the least square method. In addition to the deterministic optimization, the reliability-based design optimization using the response surface method was executed to examine the effect of uncertainties in design variables. The requirement for reliability made the optimal structure be heavier than the result of the deterministic optimization. Compared with the deterministic optimum, the optimal design using the reliability-based design optimization showed higher crash energy absorption and little probability of failure in achieving the objective.
Lee Tae-Hee;Jung Jae-Jun;Hong Sup;Km Hyung-Woo;Choi Jong-Su
Journal of Ocean Engineering and Technology
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v.20
no.3
s.70
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pp.54-60
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2006
For optimal design of a deep-sea ocean mining collector system, based on self-propelled mining vehicle, it is imperative to develop and validate the dynamic model of a tracked vehicle traveling on soft deep seabed. The purpose of this paper is to evaluate the fidelity of the dynamic simulation model by means of response surface methodology. Various statistical techniques related to response surface methodology, such as outlier analysis, detection of interaction effect, analysis of variance, inference of the significance of design variables, and global sensitivity analysis, are examined. To obtain a plausible response surface model, maximum entropy sampling is adopted. From statistical analysis and prediction for dynamic responses of the tracked vehicle, conclusions will be drawn about the accuracy of the dynamic model and the performance of the response surface model.
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.
Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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2003.11a
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pp.498-501
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2003
We investigated response characteristics of twisted nematic (TN) cell with different nematic liquid crystals (NLCs) and cell gap d on a rubbed polyimide (PI) surface. High transmittance and fast response time of the TN cell on the rubbed PI surface were achieved by using high birefringence (${\Delta}n$) and low cell gap d. The transmittance and response time of the TN cell on the rubbed PI surface decreased with decreasing ${\Delta}nd$. The fast response time of TN cell using high birefringence with ${\Delta}nd=0.363$ on the rubbed PI surface was measured 5.1 ms.
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.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.43
no.3
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pp.164-175
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2017
Dual response surface optimization (DRSO) attempts to optimize mean and variability of a process response variable using a response surface methodology. In general, mean and variability of the response variable are often in conflict. In such a case, the process engineer need to understand the tradeoffs between the mean and variability in order to obtain a satisfactory solution. Recently, a Posterior preference articulation approach to DRSO (P-DRSO) has been proposed. P-DRSO generates a number of non-dominated solutions and allows the process engineer to select the most preferred solution. By observing the non-dominated solutions, the DM can explore and better understand the trade-offs between the mean and variability. However, the non-dominated solutions generated by the existing P-DRSO is often incomprehensive and unevenly distributed which limits the practicability of the method. In this regard, we propose a modified P-DRSO using multiple objective genetic algorithms. The proposed method has an advantage in that it generates comprehensive and evenly distributed non-dominated solutions.
The present study examines the micro-pattern replication on a plastic film using ultrasonic imprinting. Ultrasonic imprinting uses ultrasonic waves to generate repetitive microscale deformation in the polymer film. The resulting deformation heat on the surface of the film causes the surface region to soften sufficiently so that a replication of the micro-pattern can be obtained. To successfully replicate the micro-pattern on a large area of polymer film, a high replication ratio is needed as well as good uniformity over the entire region. In this study, a horn design is investigated by finite element analysis and is optimized through a response surface analysis. In the ultrasonic imprinting experiments, the response surface method was also used to determine the optimal processing conditions for better replication characteristics.
Journal of the Korean institute of surface engineering
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v.29
no.6
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pp.678-682
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1996
The plasma-deposited polymer thin films at platinum surface were investigated as materials blocking access of chloride ions to the platinum surface and preventing their interference with the Nernstian responce of platinum. In the presence of chloride ions, the pH response of a naked platinum was remarkably affected. By comparison of pH responses of coated and uncoated platinum-wire electrodes immersed in solutions with chloride ions, it was found that toluene and ethylbenzene plasma films could improve the pH response of platinum. The pH response of coated platinum electrodes may be explained by the ability of protons, by virtue of their small size, to move through the polymer matrix to the platinum surface.
Taguchi's multi-characteristic experiments seek proper choice of levels of contollable factors which satisfy that all reponses of characteristics in a desirable range simultaneously. This aim can be achieved by response surface techniques that allow more flexible in modeling than traditional Taguchi's parameter design. In this article, a multi-response surface modeling and analysis techniques is proposed to deal with the multi-characteristic optimization problem in experimentation with Taguchi's controllable and noise factors.
The cometaboic biodegradation conditionso f trichloroethylene(TCE) by Burkholderia cepacia G4 were optimized using response surface analysis. The experimental sets of phenol concentration temperature and pH were designed using central composite experimental design. The optimal conditions of phenol concentration temperature and pH were determined to be 0.91 ppm 21.5$^{\circ}C$ and 7.65 respectively by the Ridge analysis of the contour plot for TCE biodegradation rates. The TCE biodegradation rate could be enhanced up to 2.43 nmol.mg protein$.$min by response surface methodology.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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