The Response Surface Method(RSM) is used as optimal design technique of experimental conditions. In Al7075-T0 turning operation, the principle cutting force and the Center-line averaged roughness are measured to optimize machining process. In variation of feed, depth of cut and cutting speed, three cutting parameters are evaluated. The optimal cutting conditions of Al7075-T0 turning are suggested by RSM. As a main result, feed is the dominant cutting parameter in this turning process considering surface roughness and cutting force.
바이오디젤(지방산 메틸 에스테르)은 생분해성, 무독성, 그리고 재생연료로서 지난 10여년간 많은 관심을 끌고 있다. 바이오디젤을 생산하기 위해 다양한 방법들이 개발되었는데, 그 중 알칼리 촉매를 이용한 에스테르화 반응이 짧은 시간동안 높은 수율을 얻을 수 있다. 따라서 본 연구에서는 알칼리 촉매하에 에스테르화 반응의 최적조건을 찾기 위하여 response surface method를 사용하였다. 결과적으로 바이오디젤 생산 공정에 영향을 주는 7개의 변수 중 반응온도, 반응시간, 그리고 교반속도가 중요했는데 이들의 최적 값은 각각 67$^{\circ}C$, 68분, 94 rpm이었다. 이와같은 최적인 조건하에서 실험한 결과 바이오디젤로의 전화율은 99.7%이었다.
The work researched the application of artificial intelligence to the design and analysis of advanced nanoplates, with a particular emphasis on size and surface effects. Employing an integrated theoretical framework, this study developed a more accurate model of complex nanoplate behavior. The following analysis considers nanoplates embedded in a Pasternak viscoelastic fractional foundation and represents the important step in understanding how nanoscale structures may respond under dynamic loads. Surface effects, significant for nanoscale, are included through the Gurtin-Murdoch theory in order to better describe the influence of surface stresses on the overall behavior of nanoplates. In the present analysis, the modified couple stress theory is utilized to capture the size-dependent behavior of nanoplates, while the Kelvin-Voigt model has been incorporated to realistically simulate the structural damping and energy dissipation. This paper will take a holistic approach in using sinusoidal shear deformation theory for the accurate replication of complex interactions within the nano-structure system. Addressing different aspectsof the dynamic behavior by considering the length scale parameter of the material, this work aims at establishing which one of the factors imposes the most influence on the nanostructure response. Besides, the surface stresses that become increasingly critical in nanoscale dimensions are considered in depth. AI algorithms subsequently improve the prediction of the mechanical response by incorporating other phenomena, including surface energy, material inhomogeneity, and size-dependent properties. In these AI- enhanced solutions, the improvement of precision becomes considerable compared to the classical solution methods and hence offers new insights into the mechanical performance of nanoplates when applied in nanotechnology and materials science.
In this paper, the gear design program is presented. The profile of gears is created using classical mathematic formulations. In each gear, a kinematic joint is applied and one can define the 20 contact condition between gear pairs. Initial and boundary conditions such as force, torque, velocity, acceleration, etc. can be set. Thus, it is possible to analyze dynamic characteristics of gear pairs such as reaction moment and the variation of angular velocity. In order to find the optimal profile of gear pairs, two optimization methods based on design of experiments are inserted in the program; One is the Taguchi method and the other is the response surface analysis method. To verify the program, the rack & pinion gear is created and analyzed. Simulation results show that the developed program is useful and result data is reliable.
This paper presents an algorithm for the permanent magnet shape optimization of a large scale BLDC(Brushless DC) motor to minimize the cogging torque. A response surface method (RSM) using multiquadric radial basis function is employed to interpolate the objective function in design parameter space. In order to get a reasonable response surface with relatively small number of sampling data points, additional sampling points are added on the basis of design sensitivity analysis computed by using FEM. The algorithm has 2 stages: the first stage is to determine the PM arc angle, and the 2nd stage is to optimize the magnet pole shape. The developed algorithm is applied to a 5MW BLDC motor to get a minimum cogging torque. After 3 iterations with 4 design parameters, the cogging torque is reduced to 13.2% of the initial one.
In this paper, we developed a continuous sterilizer in order to improve the productivity of the retort product. To this end, we design the sterilizer with a product inlet, outlet, and chain for continuously conveying the retort. The temperature analysis is performed to optimize the design parameters of the internal sterilizer. The experimental apparatus is developed to verify the productivity of the sterilizer based on the temperature analysis. The test is performed to optimize the evaluation parameters using Box-Behnken design method of a response surface methodology. From the test, the productivity of the continuous sterilizer is improved over 1,000 kg/h.
This paper deals with optimum design criteria for maximum torque density & minimum torque ripple of Synchronous Reluctance Motor (SynRM) according to the rated wattage using response surface methodology (RSM). The RSM has been achieved to use the experimental design method in combination with Finite Element Method and well adapted to make analytical model for a complex problem considering of a number of interaction of design variables. The proposed procedure allows the definition of the rotor shape according to flux barrier number, starting from an existing motor or a preliminary design.
This paper presents a magnetic circuit design procedure by using Response Surface Methodology(RSM) to determine initial and detail design parameters for reducing torque ripple in BLDC motor of Electric Power Steering (EPS). RSM is achieved through using the experiment design method in combination with Finite Element Method and well adapted to make analytical model for a complex problem considering a lot of interaction of design variable Moreover, Sequential Quadratic Problem (SQP) method is used to solve the relsulting of constrained nonlinear optimization problem.
This paper is concerned with the modification of multidisciplinary feasible formulation for MDO problems using the integrated coupled approximate models. A drawback of conventional MDFs is the numerical difficulty in decomposing the design variables and deriving the coupled equations of state. To overcome such a drawback of conventional methods, the coupling in analysis and design is resolved by approximating the state variables in each discipline by the response surface method and by modifying the optimization formulation using the corresponding integrated coupled approximate models. The validity, reliability and effectiveness of the proposed method are illustrated and verified through two optimization problems, a mathematical MDF problem and the multidisciplinary optimum design of suspension unit of wheeled armored vehicle.
The doctor blade is equipped in a toner cartridge and is a device to maintain the uniform thickness of a toner by controlling the pressure on the developing roller. The contact pressure between the developing roller and the doctor blade is one of the significant factors for image quality and durability of toner cartridge. The purpose of this study is to develop approximation model in order to minimize the time and cost which are needed much required in making optimal design of the doctor blade. Central composite design was used for the design of experiment and response surface design was used for approximation. The data for contact pressure were acquired through finite element analysis and data of image density and toner weight were acquired through experiment. The approximation model developed in this study has presented very high fitness.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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