The narrow-pitched connectors are of interest for small-scale devices such as smart phones because of theirs caling. We conducted an injection molding analysis and a warp analysis for 0.3mm and 0.5mm pitch FPC connectors. We obtained a volumetric shrinkage of 4.344%, a clamping force of 0.2529 tonne, a maximum injection pressure of 76.3 MPa as optimized molding conditions for the 0.3mm pitch FPC connector. We found that, compared with the traditional injection molding technique, the injection molding for narrow-pitched connectors comes with distinct features like low clamping force, high injection molding pressure, and narrow gate size. Adding to the optimization analysis, the deflection of 0.5mm pitch FPC connector was analyzed as well. A maximum deflection of 0.053mm was calculated, which the actual deflection of 0.062mm was compared to. The results deduced a relative error of 17%. We conclude that the deflection analysis along with the optimization analysis can be used as an effective tool to predict the behavior of narrow-pitch connectors although the relative error may need to improve.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.58
no.12
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pp.2498-2504
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2009
The fundamental research for the mobile robot navigation using the numerical optimization method is presented. We propose an image-based visual servo navigation algorithm for a wheeled mobile robot utilizing a ceiling mounted camera. For the image-based visual servoing, we define the composite image Jacobian which represents the relationship between the speed of wheels of a mobile robot and the robot's overall speed in the image plane. The rotational speed of wheels of a mobile robot can be directly related to the overall speed of a mobile robot in the image plane using the composite image Jacobian. We define the mobile robot navigation problem as an unconstrained optimization problem to minimize the cost function with the image error between the goal position and the position of a mobile robot. In order to avoid the obstacle, the modified cost function is proposed which is composed of the image error between the position of a mobile robot and the goal position and the distance between the position of a mobile robot and the position of the obstacle. The performance was evaluated using the simulation.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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v.9
no.4
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pp.528-538
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1985
A R-S-S-R three dimensional mechanism is designed for crank-rocker type through the optimization technique. The nonlinear kinematic equation of the mechanism is formulated by adopting the concept of structural error and precision points. Taking this equation as an objective function, the required mechanism is optimally synthesized by the Fletcher-Davidon-Powell's method of optimization techniques. The structural errors due to the various positions of precision points are compared, and the results from the use of two penalty functions suggested respectively by Fiacco-McCormick and by Powell are also compared on their effectiveness. The mobility of the optimally designed mechanism is checked for the possibility of its motion, and when a mechanism is optimally designed, it is strongly suggested that the mobility must be checked on the designed mechanism.
In this study, we estimate the ultimate load of rectangular concrete-filled steel tubes (CFST) by developing a novel hybrid predictive model (ANN-BCMO) which is a combination of balancing composite motion optimization (BCMO) - a very new optimization technique and artificial neural network (ANN). For this aim, an experimental database consisting of 422 datasets is used for the development and validation of the ANN-BCMO model. Variables in the database are related with the geometrical characteristics of the structural members, and the mechanical properties of the constituent materials (steel and concrete). Validation of the hybrid ANN-BCMO model is carried out by applying standard statistical criteria such as root mean square error (RMSE), coefficient of determination (R2), and mean absolute error (MAE). In addition, the selection of appropriate values for parameters of the hybrid ANN-BCMO is conducted and its robustness is evaluated and compared with the conventional ANN techniques. The results reveal that the new hybrid ANN-BCMO model is a promising tool for prediction of the ultimate load of rectangular CFST, and prove the effective role of BCMO as a powerful algorithm in optimizing and improving the capability of the ANN predictor.
Nitrilases are a hydrolase group of enzymes that catalyzes nitrile compounds and produce industrially important organic acids. The current objective is to optimize nitrilase production using statistical methods assisted with artificial intelligence (AI) tool from novel nitrile degrading isolate. A nitrile hydrolyzing bacteria Bacillus subtilis AGAB-2 (GenBank Ascension number- MW857547) was isolated from industrial effluent waste through an enrichment culture technique. The culture conditions were optimized by creating an orthogonal design with 7 variables to investigate the effect of the significant factors on nitrilase activity. On the basis of obtained data, an AI-driven support vector machine was used for the fitted regression, which yielded new sets of predicted responses with zero mean error and reduced root mean square error. The results of the above global optimization were regarded as the theoretical optimal function conditions. Nitrilase activity of 9832 ± 15.3 U/ml was obtained under optimized conditions, which is a 5.3-fold increase in compared to unoptimized (1822 ± 18.42 U/ml). The statistical optimization method involving Plackett Burman Design and Response surface methodology in combination with an AI tool created a better response prediction model with a significant improvement in enzyme production.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.32
no.7A
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pp.724-729
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2007
In this paper, we consider a joint optimization of transmitter and receiver in additive cyclostationary noise with zero forcing criterion. We assume that the period of the cyclostationary noise is the same as the inverse of the symbol transmission rate and that the noise has a positive-definite autocorrelation function. The data sequence is modeled as a wide-sense stationary colored random process and the channel is modeled as a linear time-invariant system with a frequency selective impulse response. Under these assumptions and a constraint on the average power of the transmitted signal, we derive the optimum transmitter and receiver waveforms that jointly minimizes the mean square error with no intersymbol interference. The simulation results show that the proposed system has a better BER performance than the systems with receiver only optimization and the systems with no transmitter and receiver optimization.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.35
no.1C
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pp.87-95
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2010
In this paper, we propose an improved TDoA (Time Difference of Arrival) localization scheme using PSO (Particle Swarm Optimization) in UWB (Ultra Wide Band) systems. The proposed scheme is composed of two steps: re-estimation of TDoA parameters and re-localization of a tag position. In both steps, the PSO algorithm is employed to improve the performance. In the first step, the proposed scheme re-estimates the TDoA parameters obtained by traditional TDoA localization to reduce the TDoA estimation error. In the second step, the proposed scheme with the TDoA parameters estimated in the first step, re-localizes the tag to minimize the location error. The simulation results show that the proposed scheme achieves a more superior location performance to the traditional TDoA localization in both LoS (Line-of-Sight) and NLoS (Non-Line-of-Sight) channel environments.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.30
no.2
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pp.75-82
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2002
It is useful to detect the tracking error with an optimal view in the presence of measurement origin uncertainty. In this paper, after the investigation of the targer error dependent on the detection threshold as well as the detection and false alarm probabilities in a clutter environment, a new algorothm that optimizes the threshold of validation region for target trackinf is proposed. The performance of the algorithm is demonstrated through computer simulations.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2002.05a
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pp.225-228
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2002
When the fuzzy logic controller (FLC), which is designed based on the plant model, is applied to the real control system, satisfactory control performance may not be attained due to modeling errors from the plant model. In such cases, the control parameters of the controller must be adjusted to enhance control performance. Until now, the trial and error method has been used, consuming much time and effort. To resolve such problem, response surface methodology (RSM), a new method of adjusting the control parameters of the controller, is suggested. This method is more systematic than the previous trial and error method, and thus optimal solutions can be provided with less tuning. First, the initial values of the control parameters were determined through the plant model and the optimization algorithm. Then, designed experiments were performed in the region around the initial values, determining the optimal values of the control parameters which satisfy both the rise time and overshoot simultaneously.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2002.05a
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pp.391-394
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2002
This paper introduces that the lathe optimize for main and sub spindle's synchronous in Opening-CNC. In view of optimal design, the mathematical modelling and the frequency domain analysis of spindle's system are performed. For the compensation of synchronous error in compounded manufacture process, the optimization method of motor drive's control parameter and the related parameter is proposed. By the experiment in prototype machines using the server/client program, the validity of the proposed method is verified.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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