Alumina powder is one of the widely used materials for industry, but there is a problem that the strength of the product changes depending on the powder packing state. To solve the above problem, previous studies have been conducted to increase the particle packing efficiency, but most of the existing studies analyzed the packing characteristics of millimeter-scale particles, so the physical properties are different from those of the micrometer scale. It is difficult to apply to the micrometer scale. In this paper, a three-step experiment was performed using a statistical method to increase packing using micrometer-scale alumina powder. First, a size combination with high packing and a mixing ratio were selected using the mixture test design method, and an appropriate excitation frequency was selected by analyzing the height change according to the frequency change in the vibration test apparatus. Finally, an alumina powder packing experiment was performed based on the experimental results mentioned above. As a result, it was confirmed that the maximum height variation was 42% higher than the maximum value of the 155 measurements performed when selecting the packing size combination. It is thought that this study will serve as basic data for processing and packing research using fine powder.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.30
no.7
s.250
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pp.787-793
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2006
Recently kriging model has been widely used in the DACE (Design and Analysis of Computer Experiment) because of prominent predictability of nonlinear response. Since DACE has no random or measurement errors contrast to physical experiment, space filling experimental design that distributes uniformly design points over whole design space should be employed as a sampling method. In this paper, we examine the maximum entropy experimental design that reveals the space filling strategy in which defines the maximum entropy based on Gaussian or exponential. The influence of these two correlation functions on space filling design and their model parameters are investigated. Based on the exploration of numerous numerical tests, enhanced maximum entropy design based on exponential correlation function is suggested.
Approximate optimization has become popular in engineering field such as MDO and Crash analysis which is time consuming. To accomplish efficient approximate optimization, accuracy of approximate model is very important. As surrogate model, Kriging have been widely used approximating highly nonlinear system . Because Kriging employs interpolation method, it is adequate for deterministic computer simulation. Because there are no random errors and measurement errors in deterministic computer simulation, instead of classical DOE ,space filling experiment design which fills uniformly design space should be applied. In this work, various space filling designs such as maximin distance design, maximum entropy design are reviewed. And new design improving maximum entropy design is suggested and compared.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.39
no.4
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pp.369-374
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2015
In order to efficiently optimize the problem involving complex computer codes or computationally expensive simulation, surrogate models are widely used. Because their accuracy significantly depends on sample points, many experimental designs have been proposed. One approach is the sequential design of experiments that consider existing information of responses. In earlier research, the correlation coefficients of the kriging surrogate model are introduced as weight parameters to define the scaled distance between sample points. However, if existing information is incorrect or lacking, new sample points can be misleading. Thus, our goal in this paper is to propose a weight function derived from correlation coefficients to generate new points robustly. To verify the performance of the proposed method, several existing sequential design methods are compared for use as mathematical examples.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.34
no.9
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pp.33-44
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2006
As many scientific phenomena are now investigated using complex computer models, the effective use of Kriging on physical problems has been expanded to provide global approximations for optimization problems. This paper is focused on the two types of strategies to improve efficiency and accuracy of approximate optimization models using Kriging. These methods are performed by the stochastic process, stochastic-localization method(SLM), as the criterion to move the local domains and the design of experiments(DOE), the classical design and space-filling design. The proposed methodology is applied to the designs of 3-bar truss, Sandgren's pressure vessel, and honeycomb upper platform of a satellite structure.
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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2008.04a
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pp.989-992
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2008
In this paper, we are presenting a case that integrates ultra high strength concrete(150MPa) with surface-exposed concrete. Ahead of the field application, we carried out laboratory experiment and B/P Test for a basic property of concrete(slump flow, air content, 50cm flow time, elapse time change and compression strength) and productivity. The next, we conducted Mock-up Test using simulation specimen to evaluate infilling, surface-finishing and hydration heat of concrete. We had satisfactory results for a basic property and hydration heat of concrete. However at the time of field application, it was occurred rupture of formwork because of high lateral pressure of concrete, and then formwork was reinforced and case-in-place time was adjusted. And regardless of low and high frequency vibration, it occurred to surface-pockmark. In case that applies ultra high strength concrete to surface-exposed concrete, we estimate that it is important of systematic management and improvement of construction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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