Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.15
no.6
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pp.563-566
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2009
This paper presents an LMI-based method to design a integral sliding mode controller for a class of uncertain systems. Using LMIs we derive an existence condition of a sliding surface. And we give a switching feedback control law. Our method is a generalization of the previous integral sliding mode control design methods. Since our method is based on LMIs, it gives design flexibility for combining various useful design criteria that can be captured in the LMI-based formulation.
In this study, the reliablility based design optimization is peformed for an aircraft wing. The flexiblility of the wing was assumed by considering the interaction modeled by static aeroelasticity between aerodynamic forces and the structure. For a multidisciplinary design optimization the results of aerodynamic analysis and structural analysis were included in the optimization formulation. The First Order Reliability Method(FORM) was employed to consider the uncertainty of the designed points.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.25
no.1
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pp.153-160
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2001
A general procedure for the design sensitivity analysis of structural dynamic problems has been presented in frame of the FRF-based substructuring formulation. For a system response function, the proposed method gives a parametric design sensitivity formula in terms of the partial derivatives of the connection element properties and the transfer matrix of the subsystems. The derived design sensitivity formula is applied to an engine mount system. An interior noise problem in the passenger car is analyzed using the FRF-based substructuring method and the proposed formulation is adopted to study the response variations with respect to the dynamic characteristics of the engine mounts and the bushes. To obtain the FRFs, a finite element model is built for the engine mount structures, and test data is used for the trimmed body including cabin cavity. The comparison of sensitivities derived by the proposed method and the finite difference method shows that the proposed method is efficient and accurate. The proposed sensitivity analysis method indicates effectively the most sensitive location to the interior noise among the engine mounts and the bushes.
Robust design (RD) has emerged as a key feature in process design and development for more than twenty years. Many researchers and industrial engineers around the world have invested their intensive efforts to develop and apply RD in many fields in order to improve quality of output products. However, there is also room for improvement. The primary objective of this research is to determine "robust formulation" of a medicine by checking its gelation index. In order to achieve this target, based on the nature of problem, at first, a customized experimental format is designed for obtaining data. Second, time-depended responses based models are developed by the proposed inverse problem (IP) methodology. Third, an RD model based on mean square error (MSE) concept is introduced for time-depended responses. Finally, the proposed approach is illustrated by a case study while comparing obtained results to the response surface methodology (RSM) approach.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2008.04a
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pp.801-806
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2008
Large quantity of bending deformation as well as rotating torque fluctuation at the balance shaft are main struggles during the operation in a high speed rotation and thereby, two issues should be cleared at the design process of balance shaft module. Since two issues are highly related with balance shaft itself and particularly much sensitive to the location of both supporting bearing and unbalance mass, the design strategy on balance shaft should be investigated at the aspect of controlling two critical issues at the early stage of balance shaft design. To tackle two main problems, the formulation of objective function that minimizes critical issues, both bending deformation as well as torque fluctuation, is suggested to derive the optimal information on balance shaft. Then, optimal informations are reviewed at the practical logics and the guideline at the selection of locations, both supporting bearing and unbalance mass, is addressed at the final chapter.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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1995.10a
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pp.9-16
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1995
This study presents the applicable possibility of numerical optimization and Genetic Algorithm in the design of truss structures using discrete variables and real constraints. The introduction of Genetic Algorithm in the design of truss structures enables us to do easier formulation and handle discrete variables. To investigate these applicable possibility, the design of 15 - bar truss structures has been studied using GT/STRUDL and Genetic Algorithm and the results of Genetic Algorithm are compared with GT/STRUDL's.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.9
no.1
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pp.33-40
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1989
In the design of reinforced concrete framed structures, which consist of various design variables, the objective and the constraint functions are formulated in complicated forms. Usually iterative methods have been used to optimize the design variables. In this paper, multilevel formulation is adopted, and design variables are selected in reduced numbers at each level, to reduce the iterative cycle and to accelerate the convergence rate. At level 1, elastic analysis is performed to get the upper and lower bounds of the redistributed design moments due to inelastic behavior of the frame. Then the design moments are taken as design variables and optimized at level 2, and the sizing variables are optimized at level 3. The optimization of redistributed moments is performed using the design sensitivity obtained at the level 2, and force approximation technique is used to reflect the variation of design variables in the lower level to the upper level. The design variables are selected in reduced numbers at each level, and the optimization formulation is simplified effectively. A cost function is taken as the objective function, and the constraints of the stress of the structures are derived from BSI CP 110 following limit state theory. Numerical examples are included to prove the effectiveness of the developed algorithm.
This study was conducted to optimize the formulation conditions of the immediate-release layer of carvedilol in the development of a two-layer tablet formulation for carvedilol and ivabradine. Using a 24+3 full-factorial design of experiments, excipients (microcrystalline cellulose, citric acid, and crospovidone) of the carvedilol immediate-release layer (wet granulation part) and process parameters for the tablet compression process (main compression) were optimized, and seven types of each dependent variable (assay, content uniformity, hardness, friability, disintegration, and dissolution [pH 1.2 and 6.8]) were evaluated using design expert software. The analysis of variance results confirmed that the main compression has a significant effect on hardness, friability, and disintegration time and that microcrystalline cellulose has a major effect on friability and dissolution. In addition, it was confirmed that citric acid has a significant effect on friability. Crospovidone affects friability and dissolution. According to the design space from the design of the experiment results, the optimized range is microcrystalline cellulose (~18.0-32.0 mg), citric acid (~0.5-12 mg), and main compression (~615-837 kgf). Consequently, this study confirmed the availability of manufacturing the carvedilol immediate-release layer in which all risk factors evaluated in the initial risk assessment are removed.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.3
no.10
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pp.383-392
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2014
The research for coatings is one of the most popular and active research in the polymer industry. For the coatings, electronics industry, medical and optical fields are growing more important. In particular, the trend is the increasing of the technical requirements for the performance and accuracy of the coatings by the development of automotive and electronic parts. In addition, the industry has a need of more intelligent and automated system in the industry is increasing by introduction of the IoT and big data analysis based on the environmental information and the context information. In this paper, we propose an optimization model for the design of experiments based coating formulation data objects using the Internet technologies and big data analytics. In this paper, the coating formulation was calculated based on the best data analysis is based on the experimental design, modify the operator with respect to the error caused based on the coating formulation used in the actual production site data and the corrected result data. Further optimization model to correct the reference value by leveraging big data analysis and Internet of things technology only existing coating formulation is applied as the reference data using a manufacturing environment and context information retrieval in color and quality, the most important factor in maintaining and was derived. Based on data obtained from an experiment and analysis is improving the accuracy of the combination data and making it possible to give a LOT shorter working hours per data. Also the data shortens the production time due to the reduction in the delivery time per treatment and It can contribute to cost reduction or the like defect rate reduced. Further, it is possible to obtain a standard data in the manufacturing process for the various models.
This paper reports the development of a generalized inverse analysis formulation for the parameter estimation of four-parameter Burger model. The analysis is carried out by formulating the problem as a mathematical programming formulation in terms of identification of the design vector, the objective function and the design constraints. Thereafter, the formulated constrained nonlinear multivariable problem is solved with the aid of fmincon: an in-built constrained optimization solver module available in MatLab. In order to gain experience, a synthetic case-study is considered wherein key issues such as the determination and setting up of variable bounds, global optimality of the solution and minimum number of data-points required for prediction of parameters is addressed. The results reveal that the developed technique is quite efficient in predicting the model parameters. The best result is obtained when the design variables are subjected to a lower bound without any upper bound. Global optimality of the solution is achieved using the developed technique. A minimum of 4-5 randomly selected data-points are required to achieve the optimal solution. The above technique has also been adopted for real-time settlement of four oil refineries with encouraging results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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