Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.17
no.10
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pp.1021-1028
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2011
The objective of this paper is to optimize the design parameters of a novel mechanism for a robotic knee orthosis. The feature of the proposed knee othosis is to drive a knee joint with independent actuation during swing and stance phases, which can allow an actuator with fast rotation to control swing motions and an actuator with high torque to control stance motions, respectively. The quadriceps device operates in five-bar links with 2-DOF motions during swing phase and is changed to six-bar links during stance phase by the contact motion to the patella device. The hamstring device operates in a slider-crank mechanism for entire gait cycle. The suggested kinematic model will allow a robotic knee orthosis to use compact and light actuators with full support during walking. However, the proposed orthosis must use additional linkages than a simple four-bar mechanism. To maximize the benefit of reducing the actuators power by using the developed kinematic design, it is necessary to minimize total weight of the device, while keeping necessary actuator performances of torques and angular velocities for support. In this paper, we use a SGA (Simple Genetic Algorithm) to minimize sum of total link lengths and motor power by reducing the weight of the novel knee orthosis. To find feasible parameters, kinematic constraints of the hamstring and quadriceps mechanisms have been applied to the algorithm. The proposed optimization scheme could reduce sum of total link lengths to half of the initial value. The proposed optimization scheme can be applied to reduce total weight of general multi-linkages while keeping necessary actuator specifications.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.17
no.9
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pp.932-940
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2011
This paper presents an integrated analysis of supply chain and financing decisions of multi-national corporation. We construct a model in which multiple currency storage units are installed to manage the currency flows associated with multi-national supply chain activities such as raw material procurement, process operation, inventory control, transportation and finished product sales. Core contribution of this study is to quantitatively investigate the influence of macroscopic economic factors such as exchange rates and taxes on operational decisions. The supply chain is modeled by the Process-Storage Network with recycle streams. The objective function of the optimization is minimizing the opportunity costs of annualized capital investments and currency/material inventories minus the benefit to stockholders interpreted by home currency. The major constraints of the optimization are that the material and currency storage units must not be depleted. A production and inventory analysis formulation, the periodic square wave (PSW) model, provides useful expressions for the upper/lower bounds and average levels of the currency and material inventory holdups. The expressions for the Kuhn-Tucker conditions of the optimization problem are reduced to a subproblem and analytical lot sizing equations. The procurement, production, transportation and financial transaction lot sizes can be determined by analytical expressions after the average flow rates are already known. We show that, when corporate income tax is taken into consideration, the optimal production lot and storage sizes are smaller than is the case when such factors are not considered typically by 20 %.
The purpose of this research is to assess the performance of CBN and ceramic tools during the dry turning of gray cast iron EN GJL-350. During the turning operation, the variable machining parameters are cutting speed, feed rate, depth of cut and type of the cutting material. This contribution consists of two sections, the first one deals with the performance evaluation of four materials in terms of evolution of flank wear, surface roughness (2D and 3D) and cutting forces. The focus of the second section is on statistical analysis, followed by modeling and optimization. The experiments are conducted according to the Taguchi design L32 and based on ANOVA approach to quantify the impact of input factors on the output parameters, namely, the surface roughness (Ra), the cutting force (Fz), the cutting power (Pc), specific cutting energy (Ecs). The RSM method was used to create prediction models of several technical factors (Ra, Fz, Pc, Ecs and MRR). Subsequently, the desirability function approach was used to achieve a multi-objective optimization that encompasses the output parameters simultaneously. The aim is to obtain optimal cutting regimes, following several cases of optimization often encountered in industry. The results found show that the CBN tool is the most efficient cutting material compared to the three ceramics. The optimal combination for the first case where the importance is the same for the different outputs is Vc=660 m/min, f=0.116 mm/rev, ap=0.232 mm and the material CBN. The optimization results have been verified by carrying out confirmation tests.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.29
no.6
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pp.555-562
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2016
Seismic design of braced frames that simultaneously considers economic issues and structural performance represents a rather complicated engineering problem, and therefore, a systematic and well-established methodology is needed. This study proposes a multi-objective seismic design method for an inverted V-braced frame with suspended zipper struts that uses the non-dominated sorting genetic algorithm-II(NSGA-II). The structural weight and the maximum inter-story drift ratio as the objective functions are simultaneously minimized to optimize the cost and seismic performance of the structure. To investigate which of strength- and performance-based design criteria for braced frames is the critical design condition, the constraint conditions on the two design methods are simultaneously considered (i.e. the constraint conditions based on the strength and plastic deformation of members). The linear static analysis method and the nonlinear static analysis method are adopted to check the strength- and plastic deformation-based design constraints, respectively. The proposed optimal method are applied to three- and six-story steel frame examples, and the solutions improved for the considered objective functions were found.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.21
no.11
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pp.1765-1772
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1997
The layered composites have a character to change of structure stiffness with respect to the layup angles. The deformations in the fan-blades to be initially designed by considering efficiency and noise, etc., which arise due to the pressure during the fan operation, can make the fan inefficient. Thus, so as to minimize the deformations of the blades, it is needed to increase the stiffness of the blades. An investigation has been performed to develop the three dimensional layered composite shell element with the drilling degree of freedom and the optimization module for finding optimal layup angles with sensitivity analysis. And then they have been verified. In this study, the analysis model is engine cooling fan of automobile. In order to analyzes the stiffness of the composite fan blades, finite element analysis is performed. In addition, it is linked with optimal design process, and then the optimal angles that can maximize the stiffness of the blades are found. In the optimal design process, the deformations of the blades are considered as multiobjective functions, and this results minimum bending and twisting simultaneously.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.27
no.6
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pp.507-514
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2022
This study proposes an optimal design process for a high-frequency transformer that has a large leakage inductance for dual-active-bridge converters. Notably, conventional design processes have large errors in designing leakage transformers because mathematically modeling the leakage inductance of such transformers is difficult. In this work, the geometric parameters of a shell-type transformer are identified, and finite element analysis(FEA) simulation is performed to determine the magnetization inductance, leakage inductance, and copper loss of various shapes of shell-type transformers. Regression models for magnetization and leakage inductances and copper loss are established using the simulation results and the machine learning technique. In addition, to improve the regression models' performance, the regression models are tuned by adding featured parameters that consider the physical characteristics of the transformer. With the regression models, optimal high-frequency transformer designs and the Pareto front (in terms of volume and loss) are determined using NSGA-II. In the Pareto front, a desirable optimal design is selected and verified by FEA simulation and experimentation. The simulated and measured leakage inductances of the selected design match well, and this result shows the validity of the proposed design process.
This paper deals with the resonant type of a WEC (wave energy converter) and the determination method of its geometric parameters which were obtained to construct the robust and optimal structure, respectively. In detail, the optimization problem is formulated with the constraints composed of the response surfaces which stand for the resonance period(heave, pitch) and the meta center height of the buoy. Use of a signal-to-noise ratio calculated from normalized multi-objective results with the weight factor can help to select the robust design level. In order to get the sample data set, the motion responses of the power buoy were analyzed using the BEM (boundary element method)-based commercial code. Also, the optimization result is compared with a robust design for a feasibility study. Finally, the power efficiency of the WEC with the optimum design variables is estimated as the captured wave ratio resulting from absorbed power which mainly related to PTO (power take off) damping. It could be said that the resultant of the WEC design is the economical optimal design which satisfy the given constraints.
The paper investigates the problem of designing the multiple-antenna relay in a two-way relay network by taking into account the imperfect channel state information (CSI). The objective is to design the multiple-antenna relay based upon the CSI estimates, where the estimation errors are included to attain the robust design under the worst-case philosophy. In particular, the worst-case transmit power at the multiple-antenna relay is minimized while guaranteeing the worst-case quality of service requirements that the received signal-to-noise ratio (SNR) at both sources are above a prescribed threshold value. Since the worst-case received SNR expression is too complex for subsequent derivation and processing, its lower bound is explored instead by minimizing the numerator and maximizing the denominator of the worst-case SNR. The aforementioned problem is mathematically formulated and shown to be nonconvex. This motivates the pursuit of semidefinite relaxation coupled with a randomization technique to obtain computationally efficient high-quality approximate solutions. This paper has shown that the original optimization problem can be reformulated and then relaxed to a convex problem that can be solved by utilizing suitable randomization loop. Numerical results compare the proposed multiple-antenna relay with the existing nonrobust method, and therefore validate its robustness against the channel uncertainty. Finally, the feasibility of the proposed design and the associated influencing factors are discussed by means of extensive Monte Carlo simulations.
The purpose of this study is to develop an efficient model for the least cost design of multisite detention systems. The IDP (Incremental Dynamic Programming) model for optimal design is composed of two sub-models: hydrologic - hydraulic model and optimization model. The objective function of IDP is the sum of costs; acquisition cost of the land, construction cost of detention basin and pumping system. Model inputs include channel characteristics, hydrologic paramenters, design storm, and cost function. The model is applied to the Jung- Rang Cheon basin in Seoul, a watershed with detention basins in multiple branching channels. The application results show that the detention system can be designed reasonably for various conditions and the model can be applied to multi-site detention system design.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.40
no.9
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pp.557-567
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2016
In this study, the optimal design of heat exchangers, including the evaporator and condenser of a solar-heating ocean thermal energy conversion (SH-OTEC), is investigated. The power output of the SH-OTEC is assumed to be 100 kW, and the SH-OTEC uses the working fluid of R134a and high-performance commercial tubes. The surface heat transfer area and the pressure drop were strongly dependent on the number of tubes, as well as the number of tube passes. To solve the reciprocal tendency between the heat transfer area and pressure drop with respect to the number of tubes, as well as the number of tube passes, a genetic algorithm (GA) with two objective functions of the heat transfer area (the capital cost) and operating cost (pressure drop) was used. Optimal results delineated the feasible regions of heat transfer area and operating cost with respect to the pertinent number of tubes and tube passes. Pareto fronts of the evaporator and condenser obtained from multi-objective GA provides designers or investors with a wide range of optimal solutions so that they can select projects suitable for their financial resources. In addition, the surface heat transfer area of the condenser took up a much higher percentage of the total heat transfer area of the SH-OTEC than that of the evaporator.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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