Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.35
no.10
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pp.1323-1328
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2011
In the current design process for the lower arm used in automobile parts, an optimal solution of its various design variables should be found through exploration of the design space approximated using the response surface model formulated with a first- or second-order polynomial equation. In this study, a multi-level computational DOE (design of experiment) was carried out to explore the design space showing nonlinear behavior, in terms of factors such as the total weight and applied stress of the lower arm, where a fractional-factorial orthogonal array based on the artificial neural network model was introduced. In addition, the tolerance robustness of the optimal solution was estimated using a tolerance optimization with six sigma constraints, taking into account the tolerances occurring in the design variables.
A general formulation of the long cylinder tolerance design for the joint structure is here presented. The aim of this paper is to calculate the tolerance of joint by defining tolerance as a kind of uncertainty and to obtain the robustness of the joint structure. It is formulated on the bases of the minimum sensitivity theorem. The objective function is the tolerance sensitivity for the Von-Mises stress. It also took into full account the stress, displacement and weight constraints. PLBA(Pshenichny-Lim-Belegundu-Arora) algorithm is used to solve the constrained nonlinear optimization problem. The finite element analysis is performed with CST(Constant-Strain-Triangle) axisymmetric element. Sensitivities for design variables are calculated by the direct differentiation method. The numerical result is presented for the cylindrical structure where the joint tolerance is treated as random variables.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.38
no.6
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pp.649-653
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2014
Although many reliability analysis and reliability-based design optimization (RBDO) methods have been developed to estimate system reliability, many studies assume the uncertainty of the design variable to be constant. In practice, because uncertainty varies with the design variable's value, this assumption results in inaccurate conclusions about the reliability of the optimum design. Therefore, uncertainty should be considered variable in RBDO. In this paper, we propose an RBDO method considering variable uncertainty. Variable uncertainty can modify uncertainty for each design point, resulting in accurate reliability estimation. Finally, a notable optimum design is obtained using the proposed method with variable uncertainty. A mathematical example and an engine cradle design are illustrated to verify the proposed method.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.34
no.9
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pp.1305-1310
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2010
In a practical design process, the method of extracting the design space information of the complex system for verifying, improving, and optimizing the design process by taking into account the design variables and their shape tolerance is very important. Finite element analysis has been successfully implemented and integrated with design of experiment such as D-Optimal array; thus, a response surface model and optimization tools have been obtained, and design variables can be optimized by using the model and these tools. Then, to guarantee the robustness of the design variables, a robust design should be additionally performed by taking into account the statistical variation of the shape tolerance of the optimized design variables. In this study, a new approach based on the use of the response surface model is proposed; in this approach, the standard normal distribution of the shape tolerance is considered. By adopting this approach, it is possible to simultaneously optimize variables and perform a robust design. This approach can serve as a means of efficiently modeling the trade-off among many conflicting goals in the applications of finite element analysis. A case study on the robust optimal design of disc brakes under thermal loadings was carried out to solve multiple objective functions and determine the constraints of the design variables, such as a thermal deformation and weight.
A lens system of a camera module for mobile phones is comprised of the composition and design of various shapes of lens. To improve responses such as the modular transfer function (MTF), a lens system should always be constructed by considering uncertainty that can be caused by manufacturing and assembly error. In this study, tolerance optimization using the Latin Hypercube Sampling (LHS) technique is performed. In order to reduce the computational burden of the tolerance optimization process and decrease the influence from numerical noise effectively, we use the Progressive Quadratic Response Surface Modeling (PQRSM), which is one of Sequential Approximate Optimization (SAO) techniques. Using this method, we achieved optimal tolerance for each lens and obtained reliability for satisfying user‘s requirements. In addition, through the design process the manufacturing and assembly cost of a lens system was reduced.
Monochromatic X-ray can make a medical image of high contrast under a low radiation dose and can be easily generated by combining an X-ray tube and a multilayer mirror. A W/C multilayer mirror was optimally designed for a characteristic X-ray generated from a X-ray tube with Mo target. The d-spacing and the thickness ratio in design parameters were determined under the maximum-reflectivity condition. Tolerances for deposition and alignment of the W/C multilayer mirror were calculated. Within a deposition tolerance of 0.2nm and a alignment tolerance of ${\pm}0.01^{\circ}$, 85% of the theoretical peak reflectivity could be achieved. A multilayer mirror can be widely used for making medical images because of generating high fluence monochromatic X-ray.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.59
no.9
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pp.1600-1604
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2010
This paper presents the optimum design of the brushless motor to maximize the output power per weight considering the design parameter tolerance. The optimization is proceeded by commercial software that is adopted the scatter-search algorithm and the characteristic analysis is conducted by FEM. The stochastic optimum design results are compared with those of the deterministic optimization method. We can verify that the results of the stochastic optimization is superior than that of deterministic optimization.
본 논문에서는 직렬공진 컨버터를 이용한 3kW급 차량탑재형 배터리 충전기의 최적설계 방법을 제안한다. 제안한 충전기의 부스트컨버터는 역률보상과 동시에 배터리의 전압 또는 전류제어를 수행하여 절연부 직렬공진컨버터(SRC)를 고정주파수에서 동작시킴으로서 전부하 영역에서 스위치와 다이오드의 ZCS 턴온과 턴오프가 성취되고 모든 소자 정격을 최소화 할 수 있다. 또한 공진소자 공차에 따라 공진주파수가 변동되도 기존 방식과 달리 출력전압 변동이 거의 없고 하드스위칭 전류를 작게 할 수 있는 최적설계방법을 제시한다. 3kW 시작품을 통해 제안한 방식의 타당성을 검증하였다.
저가형 저전력 LED 구동회로에서는 종종 직렬 저항을 이용한 전류 밸런스 회로를 사용한다. 이러한 회로에서 밸런싱 저항은 양산시 생기는 LED 순방향 전압의 편차에 관계없이 LED 스트링간의 전류 밸런싱을 유지시키는 역할을 한다. 본 논문에서는 직렬 저항의 공칭값과 공급 전압값을 최적설계 하기위한 효과적인 설계 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 몬테카를로 기법을 사용하여 순방향 전압의 통계적인 산포와 직렬저항 소자의 상용값 및 공차를 동시에 고려하고, 비용함수를 도입하여 회로 최적화를 진행한다. 기존의 설계 방법 대비 성능 개선 정도를 구체적인 설계사례를 통해 비교 분석함으로써 제안 방법을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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