Reducing the noise and vibration of the BLDC motors is very essential for some special applications. In this paper, a new structural design is introduced to increase the natural frequencies of the stator in BLDC motors as increasing the natural frequencies can reduce the severe effects of the structural resonances, including high levels of noise and vibration. The design is based on placing a single hole on definite regions at the stator cross sectional area (each region contains one tooth and its upper parts in the stator yoke) in an optimum way by which the natural frequencies at different modes are shifted to the higher values. The optimum diameter and locations for the holes are extracted by the Response Surface Methodology (RSM) and the modal analyses in the iterative process are done by Finite Element Method (FEM). Moreover, the motor performance by the optimum stator structure is analyzed by FEM and compared with the prototype motor. Preventing the stator magnetic saturation and the motor cogging torque enhancement are the two constraints of the optimization problem. The optimal structural design method is applied experimentally and the validity of the design method is confirmed by the simulated and experimental results.
Cerbera Odollam (sea mango) is a proven promising feedstock for the production of biodiesel due to its high oil content. Fatty acid methyl esters (FAME) were produced as the final reaction product in the transesterification reflux condensation reaction of sea mango oil and methyl acetate (MA). Potassium methoxide was used as catalyst to study its reacting potential as a homogeneous base catalyst. The initial part of this project studied the optimum conditions to extract crude sea mango oil. It was found that the content of sea mango sea mango oil was 55%. This optimum amount was obtained by using 18 g of grinded sea mango seeds in 250 ml hexane. The extraction was carried out for 24 hours using solvent extraction method. Response surface methodology (RSM) was employed to determine the optimum conditions of the reaction. The three manipulated variables in this reaction were the reaction time, oil to solvent molar ratio, and catalyst wt%. The optimum condition for this reaction determined was 5 hours reaction time, 0.28 wt% of catalyst and 1:35 mol/mol of oil: solvent molar ratio. A series of test were conducted on the final FAME product of this study, namely the FTIR test, GC-FID, calorimeter bomb and viscometer test.
Microalgal biofuel production from wastewater has economic and environmental advantages. This article investigates the lipid production from high chemical oxygen demand (COD) bioethanol wastewater without dilution or additional nutrients, using a newly isolated heterotrophic microalga, Chlorella vulgaris LAM-Q. To enhance lipid accumulation, the combined effects of important operational parameters were studied via response surface methodology. The optimal conditions were found to be temperature of $22.8^{\circ}C$, initial pH of 6.7, and inoculum density of $1.2{\times}10^8cells/ml$. Under these conditions, the lipid productivity reached 195.96 mg/l/d, which was markedly higher than previously reported values in similar systems. According to the fatty acid composition, the obtained lipids were suitable feedstock for biodiesel production. Meanwhile, 61.40% of COD, 51.24% of total nitrogen, and 58.76% of total phosphorus were removed from the bioethanol wastewater during microalgal growth. In addition, 19.17% of the energy contained in the wastewater was transferred to the microalgal biomass in the fermentation process. These findings suggest that C. vulgaris LAM-Q can efficiently produce lipids from high-concentration bioethanol wastewater, and simultaneously performs wastewater treatment.
Sathian, S.;Radha, G.;Priya, V. Shanmuga;Rajasimman, M.;Karthikeyan, C.
Advances in environmental research
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제1권2호
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pp.153-166
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2012
Decolourization potential of white rot fungal organism, coriolus versicolor, was investigated in a batch reactor, for textile dye industry wastewater. The influence of process parameters like pH, temperature, agitation speed and dye wastewater concentration on the decolourization of textile dye wastewater was examined by using Response surface methodology (RSM). The maximum decolourization was attained at: pH- 6.8, temperature - $27.9^{\circ}C$, agitation speed - 160 rpm and dye wastewater concentration - 1:2. From the analysis of variance (ANOVA) results it was found that, the linear effect of agitation speed and dye wastewater concentration were significant for the decolourization of textile dye wastewater. At these optimized condition, the maximum decolourization and chemical oxygen demand (COD) reduction was found to be 64.4% and 79.8% respectively. Various external carbon sources were tried to enhance the decolourization of textile dye wastewater. It was observed that the addition of carbon source enhances the decolourization of textile dye wastewater. Kinetics of textile dye degradation process was studied by first order and diffusional model. From the results it was found that the degradation follows first order model with $R^2$ value of 0.9430.
Liquid-liquid extraction (LLE) can be used for the recovery of acetic acid from black liquor prior to bioethanol fermentation. Recovery of value-added chemicals such as acetic-, formic- and lactic acid using LLE from Kraft black liquor was studied. Acetic acid and formic acid have been reported to be strong inhibitors in fermentation. The study elucidates the effect of three reaction parameters: pH (0.5~3.5), temperature ($25{\sim}65^{\circ}C$), and reaction time (24~48 min). Extraction performance using tri-n-octylphosphine oxide as the extractant was evaluated. The maximum acetic acid concentration achieved from hydrolyzates was 69.87% at $25^{\circ}C$, pH= 0.5, and 36 min. Factorial design was used to study the effects of pH, temperature, and reaction time on the maximum inhibitor extraction yield after LLE. The maximum potential extraction yield of acetic acid was 70.4% at $25.8^{\circ}C$, pH=0.6 and 37.2 min residence time.
The conditions for the extraction of effective substances from the stem of Opuntia ficus-indica were optimized by a response surface methodology. The total extract yield was maximized under the temperature of $97.77^{\circ}C$, at a time duration of 145.82 min and a water to sample ratio 16.59 mL/g. Moreover, the optimum conditions for the extraction of effective substances were as follows: $84.95^{\circ}C$, 156.50 min and a water/sample ratio of 7.46 mL/g for the phenolics content; and $97.11^{\circ}C$, 139.03 min and a water/sample ratio of 10.91 mL/g for the pectin content. The range of optimum extraction conditions in consideration of the physicochemical properties of the extracts were shown to be as $95-100^{\circ}C$ as the extraction temperature, 120-180 min as extraction time and a water to sample ratio of 5-18 mL/g.
High-sensitivity signal-to-noise ratio (SNR) microphones are essentially required for a broad range of automatic speech recognition applications. Piezoelectric microphones have several advantages compared to conventional capacitor microphones including high stiffness and high SNR. In this study, we designed a new piezoelectric membrane structure by using the finite elements method (FEM) and an optimization technique to improve the sensitivity of the transducer, which has a high-quality AlN piezoelectric thin film. The simulation demonstrated that the sensitivity critically depends on the inner radius of the top electrode, the outer radius of the membrane, and the thickness of the piezoelectric film in the microphone. The optimized piezoelectric transducer structure showed a much higher sensitivity than that of the conventional piezoelectric transducer structure. This study provides a visible path to realize micro-scale high-sensitivity piezoelectric microphones that have a simple manufacturing process, wide range of frequency and low DC bias voltage.
In this research, a multi-objective optimal design of a scroll compressor lower frame was approximated, and the design parameters of the lower frame were selected. The sensitivity of the design parameters was induced through a parameter analysis, and the thickness was determined to be the most sensitive parameter to stress and deflection. All of the design parameters regarding the mass are sensitive factors. It was formulated for the problem about stress and deflection to be caused by the axial load. The sensitivity of the design variables was determined using an orthogonal array for the parameter analysis. Using the central composite and D-optimal designs, a second polynomial approximation of the objective and constraint functions was formulated and the accuracy was verified through an R-square. These functions were applied to the optimal design program (NSGA-II). Through a CAE analysis, the effectiveness of the central composite and D-optimal designs was determined.
It is indispensable to modern society metal processing since the industrialized rapidly, but it is a metalworking cutting fluid immediately. In addition, this means selecting a emulsion on the basis of quality criteria processing method, the material of the material, cutting depth, cutting speed, Djourou fence Liang, and surface roughness, cutting oil, the shape of the device based on the emulsion, I will be the structure of the tank, filtration equipment also changes. In particular, acting bacteria is now breeding in response to the passage of time due to metal ion degradation due to heat generated hydraulic fluid leakage, humidity tung, during processing, seep from processing material at the time of processing the water-soluble cutting oil for generating the malodor by dropping significantly the performance of the cutting oil to corruption from, sometimes by introducing various additives to suppress spoilage in advance. In this study, we expect the effect of the cost reduction in the extension of fluid replacement cycle through the application of the management apparatus and deep understanding in the management of cutting fluid, the working environment through the understanding and interest of workers in the production site more than anything I try to become useful for the improvement.
Fiber reinforced polymer(FRP) composite decks are new to bridge applications and hence not much literature exists on their structural mechanical behavior. As there are many differences between numerical displacements through static analysis of the primary model and experimental displacements through static load tests, system identification (SI)techniques such as Neural Networks (NN) and support vector machines (SVM) utilized in the optimization of the FE model. During the process of identification, displacements were used as input while stiffness as outputs. Through the comparison of numerical displacements after SI and experimental displacements, it can note that NN and SVM would be effective SI methods in modeling an FRP deck. Moreover, two methods such as response surface method and iteration were proposed to optimize the estimated stiffness. Finally, the results were compared through the mean square error (MSE) of the differences between numerical displacements and experimental displacements at 6 points.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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