International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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v.2
no.4
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pp.5-11
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2001
Vibration and noise of gears is doc to the transmission error and the vibration exciting force caused by the periodically alternating tooth stiffness. Transmission error is the rotation delay between driving and driven gear caused by manufacturing error, alignment error in assembly and so on. Tooth stiffness changes with the proceeding mesh of teeth. The purpose of this study is to develop how to calculate simultaneously the optimum amounts of tooth profile modification. end relief and crowning by minimizing the vibration exciting force of helical gears. We estimate the vibration exciting force by the meshing analysis of gears. Formulated constraints of this problem consist of contact ratio and strengths of gear teeth such as tooth bending strength, surface durability, and scoring. ADS(Automated Design Synthesis) is used as an optimization tool. We also investigate the relation between the aspect ratio and the optimum values of tooth modification. The proposed method can calculate the optimum amount of tooth modification automatically and is expected to be practically useful to resolve the problem of vibration of helical gears.
Modal expansion technique (MET) is a method to estimate the vibration fields of flexible structures by using eigenmodes of the structure and the signals of sensors. It is the useful method to estimate the vibration fields but has the truncation error since it only uses the limit number of the eigenmodes in the frequency of interest. Even though block-wise MET performed frequency block by block with different valid eigenmodes was developed, it still has the truncation error due to the absence of other eigenmodes. Thus, this paper suggested an improved block-wise modal expansion technique. The technique recovers the truncation errors in one frequency block by utilizing other eigenmodes existed in the other frequency blocks. It was applied for estimating the vibration fields of a cylindrical shell. The estimated results were compared to the vibration fields of the forced vibration analysis by using two indices: the root mean square error and parallelism between two vectors. These indices showed that the estimated vibration fields of the improved block-wise MET more accurately than those of the established METs. Especially, this method was outstanding for frequencies near the natural frequency of the highest eigenmode of each block. In other words, the suggested technique can estimate vibration fields more accurately by recovering the truncation errors of the established METs.
Ye, Xinyu;Moayedi, Hossein;Khari, Mahdy;Foong, Loke Kok
Smart Structures and Systems
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v.26
no.3
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pp.263-275
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2020
This research is dedicated to slope stability analysis using novel intelligent models. By coupling a neural network with spotted hyena optimizer (SHO), salp swarm algorithm (SSA), shuffled frog leaping algorithm (SFLA), and league champion optimization algorithm (LCA) metaheuristic algorithms, four predictive ensembles are built for predicting the factor of safety (FOS) of a single-layer cohesive soil slope. The data used to develop the ensembles are provided from a vast finite element analysis. After creating the proposed models, it was observed that the best population size for the SHO, SSA, SFLA, and LCA is 300, 400, 400, and 200, respectively. Evaluation of the results showed that the combination of metaheuristic and neural approaches offers capable tools for estimating the FOS. However, the SSA (error = 0.3532 and correlation = 0.9937), emerged as the most reliable optimizer, followed by LCA (error = 0.5430 and correlation = 0.9843), SFLA (error = 0.8176 and correlation = 0.9645), and SHO (error = 2.0887 and correlation = 0.8614). Due to the high accuracy of the SSA in properly adjusting the computational parameters of the neural network, the corresponding FOS predictive formula is presented to be used as a fast yet accurate substitution for traditional methods.
A Transient Storage Model (TSM) is one of the most widely used model accounting for complex solute transport in natural river to understanding natural river properties with four TSM key parameters. The TSM parameters are estimated via inverse modeling. Parameter estimation of the TSM is carried out by solving optimization problem about finding best fitted simulation curve with measured curve obtained from tracer test. Several studies have reported uncertainty in parameter estimation from non-convexity of the problem. In this study, we assessed best combination of optimization method and objective function for TSM parameter estimation using Cheong-mi Creek tracer test data. In order to find best optimization setting guaranteeing convergence and speed, Evolutionary Algorithm (EA) based global optimization methods, such as CCE of SCE-UA and MCCE of SP-UCI, and error based objective functions were compared, using Shuffled Complex-Self Adaptive Hybrid EvoLution (SC-SAHEL). Overall results showed that multi-EA SC-SAHEL with Percent Mean Squared Error (PMSE) objective function is the best optimization setting which is fastest and stable method in convergence.
Passive Ranging Sonar (PRS) is a type of passive sonar consisting of three sub-array on the port and starboard, and has a characteristic of detecting a target and calculating a bearing and a distance. The bearing and distance calculation requires physical sub-array position information, and the bearing and distance accuracy performance are deteriorated when the position information of the sub-array is inaccurate. In particular, it has a greater impact on distance accuracy performance using plus value of two time-delay than a bearing using average value of two time-delay. In order to improve this, a study on sub-array position error estimation and error compensation is needed. In this paper, We estimate the sub-array position error based on enetic algorithm, an optimization search technique, and propose a method to improve the performance of distance accuracy by compensating the time delay error caused by the position error. In addition, we will verify the proposed algorithm and its performance using the sea-going data.
Quantitative Feedback Theory (QFT) is one of effective methods of robust controller design. In QFT design we can considers the phase information of the perturbed plant so it is less conservative than $H_{\infty}$ and ${\mu}$-synthesis methods and as be shown, it is more transparent than the sensitivity reduction methods mentioned . In this paper we want to overcome the major drawback of QFT method which is lack of an automatic method for loop-shaping step of the method so we focus on the following problem: Given a nominal plant and QFT bounds, synthesize a controller that achieves closed-loop stability and satisfies the QFT boundaries. The usual approach to this problem involves loop-shaping in the frequency domain by manipulating the poles and zeros of the nominal loop transfer function. This process now aided by recently developed computer aided design tools proceeds by trial and error and its success often depends heavily on the experience of the loop-shaper. Thus for the novice and First time QFT user, there is a genuine need for an automatic loop-shaping tool to generate a first-cut solution. Clearly such an automatic process must involve some sort of optimization, and while recent results on convex optimization have found fruitful applications in other areas of control theory we have tried to use LMI theory for automating the loop-shaping step of QFT design.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.29
no.3
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pp.225-232
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2018
This paper proposed the optimization method of the extremely low numerical-dispersion finite-difference time-domain (ELND-FDTD) method based on the H(2,4) scheme for wideband and extremely accurate electromagnetic properties of lossy material, which has a constant conductivity and relative permittivity. The optimized values of three variables are calculated for the minimum numerical dispersion errors of the proposed FDTD method. The excellent accuracy of the proposed method is verified by comparing the calculated results of three different FDTD methods and the analytical results of the two-dimensional dielectric cylinder scattering problem.
Simple principles of self-imaging in Multi-Mode Interference (MMI) devices are based on the approximation of propagation constants. The analysis of the basic nature of the self-imaging principle reveals the problems of previous optimization methods, and provides a new scheme to optimize the external variables for the reconciliation of approximation problems by considering two different tendencies of approximation effects. Furthermore, the representative mode method is proposed to make the application easy. This optimization method provides an essential method for stable design and fabrication of MMI devices with improved characteristics.
This paper presents a new two-point approximation method based on the exponential intervening variable. To avoid the lack of definition of the conventional exponential intervening variables due to zero- or negative-valued design variables the shifting level into each exponential intervening variable is introduced. Then a new quadratic approximation, whose Hessian matrix has only diagonal elements of different values, is proposed in terms of these intervening variables. These diagonal elements are computed in a closed form, which correct the typical error in the approximate gradient of the TANA series due to the lack of definition of exponential type intervening variables and their incomplete second-order terms. Also, a correction coefficient is multiplied to the pre-determined quadratic term to match the value of approximate function with that of the original function at the previous point. Finally, the authors developed a sequential approximate optimizer, solved several typical design problems used in the literature and compared these optimization results with those of TANA-3. These comparisons show that the proposed method gives more efficient and reliable results than TANA-3.
Ahn Young Kong;Song Jin Dae;Yang Bo-Suk;Ahn Kyoung Kwan;Morishita Shin
Journal of Mechanical Science and Technology
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v.19
no.3
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pp.768-777
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2005
This paper shows that the performance of a nonlinear fluid engine mount can be improved by an optimal design process. The property of a hydraulic mount with inertia track and decoupler differs according to the disturbance frequency range. Since the excitation amplitude is large at low excitation frequency range and is small at high excitation frequency range, mathematical model of the mount can be divided into two linear models. One is a low frequency model and the other is a high frequency model. The combination of the two models is very useful in the analysis of the mount and is used for the first time in the optimization of an engine mount in this paper. Normally, the design of a fluid mount is based on a trial and error approach in industry because there are many design parameters. In this study, a nonlinear mount was optimized to minimize the transmissibilities of the mount at the notch and the resonance frequencies for low and high-frequency models by a popular optimization technique of sequential quadratic programming (SQP) supported by $MATLAB^{(R)}$subroutine. The results show that the performance of the mount can be greatly improved for the low and high frequencies ranges by the optimization method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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