Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.21
no.5
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pp.842-847
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2012
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.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.37
no.11
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pp.1397-1405
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2013
The optimal rib pattern design of B-pillar trim considering occupant head protection can be determined by two methods. One is the conventional approximate optimization method that uses the statistical design of experiments (DOE) and response surface method (RSM). Generally, approximated optimum results are obtained through the iterative process by trial-and-error. The quality of results strongly depends on the factors and levels assigned by a designer. The other is a methodology derived from previous work by the authors, called the sequential design of experiments (SDOE), to reduce the trial-and-error procedure and to find an appropriate condition for using artificial neural network (ANN) systematically. An appropriate condition is determined from the iterative process based on the analysis of means. With this new technique and ANN, it is possible to find an optimum design accurately and efficiently.
Crude papain extracted at optimum condition was purified with an ethanol precipitation method. Four factors of protein recovery method were optimized by response surface methodology (RSM) and the function was expressed in terms of a quadratic polynomial equation. Adequacy of the model equation for optimum response values was tested and optimum conditions of protein recovery were 38.2 mg/mL of protein, ethanol concentration of 40% and precipitation temperature of $-8^{\circ}C$. The experimental value (68.97%) for recovery yield was closed to the predicted value (77.28%) under these conditions.
Journal of the Microelectronics and Packaging Society
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v.26
no.3
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pp.51-57
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2019
To protect the Cu surface from oxidation in air, a two-step plasma process using Ar and $N_2$ gases was studied to form a copper nitride passivation as an anti-oxidant layer. The Ar plasma removes contaminants on the Cu surface and it activates the surface to facilitate the reaction of copper and nitrogen atoms in the next $N_2$ plasma process. This study investigated the effect of Ar plasma on the formation of copper nitride passivation on Cu surface during the two-step plasma process through the full factorial design of experiment (DOE) method. According to XPS analysis, when using low RF power and pressure in the Ar plasma process, the peak area of copper oxides decreased while the peak area of copper nitrides increased. The main effect of copper nitride formation in Ar plasma process was RF power, and there was little interaction between plasma process parameters.
This study was carried out to extract ginsenosides in by-products from honeyed red ginseng. Response surface methodology (RSM) was used to optimize the extraction conditions. Based on D-optimal design, independent variables were ethanol (extraction solvent) concentration (30-90%, v/v), extraction temperature ($25-70^{\circ}C$), and extraction time (5-11 h). Extraction yield (Y1) and total ginsenosides (Y2) in the extract were analyzed as dependent variables. Results found that extraction yield increased with increasing extraction temperature and time, whereas it was decreased with increasing ethanol concentration. Similar trends were found for the content of ginsenosides in the extracts, except for ethanol concentration, which was increased with increasing ethanol concentration. Regression equations derived from RSM were suggested to coincide well with the results from the experiments. The optimal extraction conditions for extraction yield and total ginsenosides were an extraction temperature of $56.94^{\circ}C$, ethanol concentration of 57.90%, and extraction time of 11 h. Under these conditions, extraction yield and total ginsenoside contents were predicted to be 84.52% and 9.54 mg/g, respectively.
In this study, we dedicated to optimize the process for a reactive diluent for epoxy resin of improved chemical resistance by using cardanol, a component of natural oil of cashew nut shell liquid (CNSL). The central composite design (CCD) model of response surface methodology (RSM) was used for the optimization. The quantitative factors for CCD-RSM were the cardanol/ECH mole ratio, reaction time, and reaction temperature. The yield, epoxy equivalent, and viscosity were selected as response values. Basic experiments were performed to design the reaction surface analysis. The ranges of quantitative factors were determined as 2~4, 4~8 h, and 100~140 ℃ for the cardanol/ECH reaction mole ratio, reaction time, and reaction temperature, respectively. From the result of CCD-RSM, the optimum conditions were determined as 3.33, 6.18 h, and 120 ℃ for the cardanol/ECH reaction mole ratio, reaction time, and reaction temperature, respectively. At these conditions, the yield, epoxy equivalence, and viscosity were estimated as 100%, 429.89 g/eq., and 41.65 cP, respectively. In addition, the experimental results show that the error rate was less than 0.3%, demonstrating the validity of optimization.
In this study, a method for optimal design of impeller shroud for centrifugal compressor using response surface method (RSM) and multi-objective genetic algorithm (MOGA) was studied. Numerical simulation was conducted using ANSYS CFX with various configurations of shroud. Each of the design parameters was divided into 3 levels. Total 15 design points were planned by central composite design (CCD) method, which is one of the design of experiment (DOE) techniques. Response surfaces based on the results of DOE were used to find the optimal shape of impeller shroud for high aerodynamic performance. The whole process of optimization was conducted using ANSYS Design Xplorer (DX). Results showed that the isentropic efficiency, which is the main performance parameter of the centrifugal compressor, was increased 0.4% through the optimization.
In this research, I would like to choose sliding distance and ventilated hole number which affect to the amount of wear of disk and pad as experiment conditions of 'the amount of wear' through wear test of motorcycle brake disk. Also, I analyze the amount of wear according to the variation of coefficient of friction by using design of experiment that is being widely used in diverse areas. With the tests of least, I present the correlation of each experiment condition. Therefore, I analyzed the variation of the amount of wear of disk and pad according to test factors such as ventilated hole number, applied load, sliding speed, and sliding distance in wear test of motorcycle brake disk by applying the design of experiment. Also, I analyzed quantitatively the influence of test factors through Taguchi Robust experimental design, response surface and examined the most suitable level and estimation of the amount of wear of disk. From these, I reached the following conclusions. response surface design, mathematical model was constructed about amount of wear of disk and pad. The amount of wear that decrease according to increase of ventilated hole number, and it's increase according to Increase of applied load, sliding speed, and sliding distance.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.24
no.3
s.174
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pp.661-666
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2000
Optimization of the elastic joint of train is performed according to the minimization of ten responses which represent driving safety and ride comfort of train and analyzed by using the each response se surface model from stochastic design of experiments. After the each response surface model is constructed, the main effect and sensitivity analyses are successfully performed by 2nd order approximated regression model as described in this paper. We can get the optimal solutions using by nonlinear programming method such as simplex or interval optimization algorithms. The response surface models and the optimization algorithms are used together to obtain the optimal design of the elastic joint of train. the ten 2nd order polynomial response surface models of the three translational stiffness of the elastic joint (design factors) are constructed by using CCD(Central Composite Design) and the multi-objective optimization is also performed by applying min-max and distance minimization techniques of relative target deviation.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.21
no.5
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pp.797-804
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2012
Magnesium has a long tradition of use as a lightweight material in the field of automotive industry. This paper presents the design optimization process of Mg armrest frame to minimize its weight by replacing the steel frame. formerly, the analysis of steel armrest frame was peformed to determine the design specifications for Mg armrest frame. The initial design of Mg armrest frame was carried out by topological optimization technique. After six types of design variables and four types of response variables were defined, DOE(Design of Experiment) and RSM (Response Surface Method) were applied in order to measure sensitivity of design variables and realize optimization through regression model. After design optimization, the weight of the optimized Mg armrest frame was reduced by about 3% compared to the initial design of the Mg frame and was decreased by 41.7% in comparison with that of the steel frame. Some prototypical armrest frames were also made by die casting process and tested. The results were satisfying for its design specifications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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