전분/PVA 블렌드의 기계적 물성에 영향을 미칠 수 있는 인자들을 고려하여 최적화 조건을 조사하였다. 실험은 다구찌 방법에 기반을 둔 실험크기 27, 3수준, 13열의 $L_{27}(3^{13})$ 직교배 열표가 사용되었다. UTM과 인열 강도계를 통하여 인장강도, 파단신율, 초기탄성률, 인열강도를 측정하여 전분/PVA 블렌드의 제조 최적 조건을 결정하였다. 각 변수들의 분석을 바탕으로 각인자의 상호작용 효과가 결정되었다. $L_{27}(3^{13})$의 분석결과, 글리세롤과 요소가 4가지 기계적 물성의 증진에 가장 중요한 인자로 파악되었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권12호
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pp.5842-5861
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2019
A current autonomous vehicle determines its driving strategy by considering only external factors (Pedestrians, road conditions, etc.) without considering the interior condition of the vehicle. To solve the problem, this paper proposes "An Optimal Driving Support Strategy(ODSS) based on an Genetic Algorithm for Autonomous Vehicles" which determines the optimal strategy of an autonomous vehicle by analyzing not only the external factors, but also the internal factors of the vehicle(consumable conditions, RPM levels etc.). The proposed ODSS consists of 4 modules. The first module is a Data Communication Module (DCM) which converts CAN, FlexRay, and HSCAN messages of vehicles into WAVE messages and sends the converted messages to the Cloud and receives the analyzed result from the Cloud using V2X. The second module is a Data Management Module (DMM) that classifies the converted WAVE messages and stores the classified messages in a road state table, a sensor message table, and a vehicle state table. The third module is a Data Analysis Module (DAM) which learns a genetic algorithm using sensor data from vehicles stored in the cloud and determines the optimal driving strategy of an autonomous vehicle. The fourth module is a Data Visualization Module (DVM) which displays the optimal driving strategy and the current driving conditions on a vehicle monitor. This paper compared the DCM with existing vehicle gateways and the DAM with the MLP and RF neural network models to validate the ODSS. In the experiment, the DCM improved a loss rate approximately by 5%, compared with existing vehicle gateways. In addition, because the DAM improved computation time by 40% and 20% separately, compared with the MLP and RF, it determined RPM, speed, steering angle and lane changes faster than them.
Precision injection molding is an important technology for improving productivity and lowering costs in the fields of medical components, lenses and electrical connectors. The quality of injection molded parts is affected by various processing conditions such as filling time and packing pressure profile. It is difficult to consider all the variables at the same time for prediction of the quality. In this study, the genetic algorithm was used to obtain the optimal processing conditions for minimizing the volumetric shrinkage of molded parts. For a higher convergence rate, the method of design of experiments was used to analyze the relationship between processing conditions and volumetric shrinkage of molded parts, which served as analysis tool for the capability of searching optimal processing conditions but also greatly reduces the calculation time by utilizing the information of searching area. As a practical example, compact disks that require micron-level precision were chosen for the study.
This study was conducted to develop an optimal composite recipe for nutritional cookies containing beet powder. Flour was substituted with whole wheat flour containing germinated brown rice powder. The sensory optimal composite recipe was determined by making cookies containing two levels of beet powder (A) or butter (B) according to Central Composite Design (CCD) and by conducting the sensory evaluation and instrumental analysis according to Response Surface Methodology (RSM). Using CCD, the results of physical measurement for ten conditions with two variables were obtained. The values of lightness (L), redness (a), and yellowness (b) were in the range of 36.65~49.03, 22.15~29.31, and 13.96~19.34, respectively. Lightness decreased significantly (P<0.001) and redness increased significantly (P<0.01) upon an increase in beet powder. The results of sensory evaluation showed very significant values in color (P<0.05), texture (P<0.05), flavor (P<0.01), taste (P<0.05), and overall quality (P<0.05), whereas those of the instrumental analysis showed significant values in lightness (P<0.001), redness (P<0.01), spread ratio (P<0.01), and hardness (P<0.05). As a result, the optimal sensory ratio of beet cookie was calculated for beet powder 7.75 g and butter 77.88 g.
In this paper we present a simple and efficient robust optimal design formulation and its application to a resonant-type micro probe. The basic idea is to use the Gradient Index (GI) to improve robustness of the objective and constraint functions. In the robust optimal design procedure, a deterministic optimization for performance of MEMS structures is followed by design sensitivity analysis with respect to uncertainties such as fabrication errors and change of operating conditions. During the process of deterministic optimization and sensitivity analysis, dominant performance and uncertain variables are identified to define GI. The GI is incorporated as a term of objective and constraint functions in the robust optimal design formulation to make both performance and robustness improved. While most previous approaches for robust optimal design require statistical information on design variations, the proposed GI based method needs no such information and therefore is cost-efficient and easily applicable to early design stages. For the micro probe example, robust optimums are obtained to satisfy the targets for the measurement sensitivity and they are compared in terms of robustness and production yield with the deterministic optimums through the Monte Carlo simulation.
This paper presents a new shaoe optimal design method using Desing Sensitivity Analysis. Design Sensitivity, defined as the variation of the object function with respect to the design variables, is based on the total differentiation of the matrix equation obtained from discretization of governing equations with respect to design variables. Analysis of the various characteristics adn calculation of Design Sensitivity of optimization model are achieved by using finite or boundary element methods. The proposee algorithm is applied to the optimal shape design of high voltage electrode under specified conditions. It is shown, from the numerical results, that the algorithm is very useful for the optimal shape design of electric apparatus.
외부마감재인 석재벽체를 고정하는 앙카볼트와 브라켓에 대하여 초기 설계단계에서부터 기계 구조물에 요구되는 성능을 유지하고 높은 내구성을 확보가 필요하다. 이를 위해서는 하중조건을 고려한 설계 및 안전성 평가가 필요하므로 이를 검증하기 위한 방법으로 유한요소 해석기법을 적용한 구조해석을 진행하였다. 최적설계를 위해 다양한 형상에 대하여 구조해석을 실시한 결과, 볼트와 접촉되는 브라켓 후면 부위에서 발생되는 최대응력을 완화시키기 위하여 보강 구조물을 추가하였다. 또한, 브라켓에 보강판을 추가로 부착하여 L자 형상 브라켓의 응력집중을 완화하여 응력분포를 균일하게 함으로서 안전율이 기준조건에 만족하는 결과를 얻었다. 이와 함께, 반복하중에 의한 피로수명 해석까지 진행하여 피로안전계수를 분석한 결과 내구성을 검증할 수 있는 결과를 얻었다.
This paper investigated optimal design for slim wall mount arm for flat TV. Recently the number of flat TV sets in use went on increasing in TV market. As the flat TV sets are getting common, consumers came to need another requirements like aesthetic factor besides display performances. As the new TV sets tend to be slimmer due to aesthetic design, Wall mount also requires to be slimmer for aesthetic balance. Slim structures, however, are vulnerable to structural rigidity. In this study, slim wall mount arm has been designed by 3D CAD and DOE (Design of Experiments) and finite element analysis for optimal structural design were carried out to determine the design variables for minimize working stress of wall mount arm. Finally two optimal design conditions were selected through DOE and FEM and one of those was chosen under constraint of minimizing blanking developed length.
Process optimization experiments based on the Taguchi method were performed in order to set up the optimal process conditions for the contact oxide etching process module which was built in order to be attached to the cluster system of multi-processing purpose. In order to compare with Taguchi method, the contact oxide etching process carried out with different process parameters(CHF$_{3}$/CF$_{4}$ gas flow rate, chamber pressure, RF power and magnetic field intensity). Optimal etching characteristics were evaluated in terms of etch rate, selectivity, uniformity and etched profile. In this paper, as a final analysis of experimental results the optimal etching characteristics were obtained at the process conditions of CHF3/CF4 gas flow rate = 72/8 sccm, chamber pressure = 50 mTorr, RF power = 500 watts, and magnetic field intensity = 90 gauss.
항로는 선박의 통항이 빈번하고 특히, 항로의 입구부는 선박의 출입이 잦아 사고의 위험이 높은 지역이지만, 항로 단면에서의 통항분포에만 초점을 맞춘 연구가 다수였으며, 항로 통항 선박간의 시간분포에 대한 연구는 부족하였다. 이에 본 연구에서는 대상항로에서의 통항선박간의 시간 최적분포를 분석하기 위해서 1주일간의 선박의 통항현황을 조사하였다. 통항현황을 바탕으로 항로 입구부에 1개의 Gate line을 선정하고, Gate line을 통과하는 선박을 입출항, 교통량으로 구분하여 분석하였다. 대상항로의 해상교통 분석 자료를 바탕으로 입출항과 교통량으로 구분하여 항로 통항 선박간의 시간 최적 확률분포를 분석하였다. 최적 확률분포를 분석하기 위하여 경계분포, 비경계분포, 비음수분포, 고급분포로 구분하여 총 31개의 확률분포를 적용하였으며, 최적 확률분포 상위 3개를 분석하기 위하여 KS 검정을 사용하였다. 분석 결과 대상항로에서 통항 선박간의 최적 시간 확률분포는 Wakeby 분포로 분석되었으며, 도로교통 등의 선행연구에서 사용한 비음수 분포와 다르게 고급분포가 대부분을 차지하는 것으로 분석되었다. 따라서 향후 항로 통항 선박간의 시간 분포를 적용함에 있어 다른 교통 분야의 선행연구에서 사용한 대표적인 확률분포를 적용하는 것은 적합하지 않는 것으로 판단된다. 또한 실제 교통조사 시 통항 선박간의 거리와 최적 확률분포로 추정한 거리가 비교적 유사함을 확인하였다. 다만 본 연구는 대표적인 1개의 항로를 분석한 만큼 향후 다양한 항로에서의 통항 선박간의 시간간격 및 교통용량 산정 등의 후속연구가 필요한 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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