We presented design methodology of constant velocity joint for passenger cars using design of experiment. On the basis of contact normal stress of internal components of constant velocity joints, we performed a sensitivity analysis of several design parameters. And then we performed robust design and optimization design process. As a result, we could find robust design and also propose the optimized design. Presented design process would be very helpful for engineers who are suffer for new constant velocity joint design.
In the present study, Taguchi method is used to determine the rough region first, followed by RSM technique to determine the exact optimum value during milling on a machining center. A region reducing algorithm is applied to narrow down the region of the Taguchi method for RSM. The result from the Taguchi method is fed to train the artificial neural network (ANN), whose optimum value is used to drive the region reducing algorithm. The proposed algorithm is tested under different cutting condition and results show that the introduced algorithm works well during milling process. It is also shown that theoretically obtained optimal cutting condition is very close to experimentally obtained result.
To find the working condition is one of the important factors in precision machining. In this study, we analyzed maximum working temperature by infra-red camera and surface roughness in side wall end milling using design of experiment (DOE): RSM(response surface methodology), ANOM(analysis of means) and ANOVA(analysis of variance) by table of orthogonal array. ANOM and ANOVA are well adapted to select sensitivity of design variables for maximum working temperature and surface roughness. The effective design variables and their levels should be determined using ANOM, ANOVA. RSM is presented 2nd order approximation polynomial of maximum working temperature and surface roughness is composed with design variables. Therefore, it is expected that the proposed procedure using design of experiment : table of orthogonal array, ANOM, ANOVA and RSM can be easily utilized to solve the problem of working condition.
수중에서 E. coli 소독을 위한 전기-UV-초음파 복합 공정에 대해 실험계획법과 반응표면분석법(RSM)을 적용하였다. 2차반응표면 모형식을 추정할 수 있는 Box-Behnken법을 이용하여 전기-UV-초음파 복합 공정의 소독 반응에서 전기분해($X_1$), UV ($X_2$), 및 초음파 공정($X_3$)의 전력을 독립변수로 선정하여 수학적으로 모형화하였다. 소독 후 잔류 E. coli 수와 독립변수 사이의 실험에서 독립변수에 대해 다음의 모형식이 얻어졌다. 잔류 E. coli number (Ln CFU) = 23.69 - 3.75 Electrolysis - 0.67 UV - 0.26 Ultrasonic - 0.16 Electrolysis UV + 0.05 Electrolysis Ultrasonic + 0.27 $Electrolysis^2$ + 0.14 $UV^2$ - 0.01 $Ultrasonic^2$). 예측된 모형식은 실험 자료와 잘 일치하였다($R^2$ = 0.983). 2차원 등고선도와 3차원 반응표면도가 잔류 E. coli 수에 대한 최적 범위를 구하기 위하여 사용되었다. Design-Expert 소프트웨어의 '수치 최적화'를 이용하여 잔류 E. coli 수에 대한 최적 값을 찾은 결과 1.47 Ln CFU/L이었고, 최적 조건은 전기분해 6.94 W, UV 6.72 W 및 초음파 공정 14.23 W로 나타났다. 본 연구는 반응표면분석법이 복합 소독 공정에서 잔류 E. coli 수를 최소화하고 운전 조건을 최적화하기 위한 적절한 방법 중의 하나라는 것을 보여주었다.
Many industrial products such as paints, ink and adhesives are composed of the ingredients of a mixture. In mixture experiments, the characteristics of quality(response) depends only on the proportions of the ingredients and does not depend on the total amount of the mixture. This article discusses the constrained mixture experimental design, the data analysis, and the optimum formulation of ingredients based on the two quality characteristics - taste and flavor. It IS shown that efficient designs can be constructed from D-optimal criterion. Special cubic models were selected as the final mixture response surfaces for both reponses. The desirability function was used for the optimization of the two responses.
풍동실험에 적용하는 실험계획법을 연구하기 위한 선행 연구로써 KF-16의 정적 공력 데이터베이스를 구축하는 풍동 실험을 수행하였다. 본 실험에서 사용된 기체는 KF-16의 1/33 scale의 모델이며 수평 꼬리날개와 플래퍼론, 방향타를 모두 구현하였다. 크게 실험은 수평 꼬리날개의 유무에 따른 공력 특성 변화를 보기 위한 실험과 플랩, 플래퍼론, 방향타, 그리고 수평 꼬리날개의 변위각에 따른 공력특성 변화를 알아보기 위한 실험을 수행하였다. 실험 수행 후에는 각 실험들에 대해서 6가지 공력계수 그래프를 분석하고 반응 표면을 생성하면서 조종면의 변화가 각각 어떤 공력 특성에 큰 영향을 미치는지 알아보았다.
복잡한 시스템 계의 설계정보를 효과적으로 추출하기 위해서 형상최적설계가 수행되는 경우, 일반적으로 유한요소해석 기법과 D-최적배열을 이용한 실험계획법이 연동된 반응표면모델을 구성하고 여기에 최적설계기법이 적용된다. 그러나, 설계변수에 형상공차와 같은 변동성이 존재하면 최적해의 강건성 확보를 위하여 설계변수의 형상공차를 확률론적인 변동성으로 고려한 추가적인 강건설계가 필요하다. 본 연구에서는 계산시간이 많이 소요되는 유한요소해석에 의한 강건설계문제에 설계변수의 표준정규분포를 고려한 반응표면모델을 구축하여 최적설계를 수행하므로서 손쉽게 강건최적값을 구하는 방법을 제안하였다. 승용차용 브레이크 디스크에 제안된 방법을 적용하여 열변형과 중량을 최소화하는 설계변수의 강건최적해를 구하고, 몬테카를로 시뮬레이션 추정결과와 비교하여 이의 적합성을 검증하였다.
검 형태의 인삼젤리에 대하여 조직감 특성 중 견고성을 반응표면 실험계획법으로 조사하여 본 결과 각성분이 제품의 견고성에 미치는 영향을 회귀방정식$({R_A}^2=0.8660)$으로 나타낼 수 있었고, 2가지 원료가 견고성에 미치는 경향을 등고선 그림(response surface contour)을 통하여 관찰 하였다. 1차적인 영향은 구성성분 중 포도당 시럽>젤라틴>설탕>수분>crtric acid순 이었으며 이중 수분과 포도당 시럽의 경우는 교호작용에 의한 영향도 매우 큰 것으로 나타났다.
Optimal mount position of a front pillar trim considering heat resistant characteristics can be determined by two methods. One is conventional approximate optimization method which uses the statistical design of experiments (DOE) and response surface method (RSM). Generally, approximated optimum results are obtained through the iterative process by a trial and error. The quality of results depends seriously on the factors and levels assigned by a designer. The other is a methodology derived from previous work by the authors, which is called sequential design of experiments (SDOE), to reduce a 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.
본 논문에서는 반응표면법을 이용하여 양항력형 수직축 풍력발전기 블레이드의 구조 최적설계를 수행하였다. 선행연구의 구조해석 결과를 살펴보면 양항력형 수직축 풍력발전기 블레이드가 항복강도 이상의 응력이 발생하였으므로, 구조적 안전성을 확보하고자 최적화 기법을 적용한 구조설계를 재수행하였다. 이를 위해 먼저 블레이드에 발생하는 응력에 큰 영향을 주는 설계인자를 선정하였다. 이에 실험계획법 기반 반응표면법을 적용하였다. 목적함수 및 제한조건은 각각 중량 및 허용응력으로 설정하였다. 또한 중량 및 응력에 대한 설계인자의 영향을 평가하기 위한 민감도 해석을 수행하였다. 이러한 과정을 통해 양항력형 수직축 풍력발전기 블레이드의 구조 최적 설계를 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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