This paper deals with the design of heat dissipation system using the forced air cooling method. It suggests the method of appropriately dividing the whole thermodynamic system into analytical subsystems and also presents the correspondent analytic or experimental equations to subsystems. The experimental results on the designed thermodynamic system for 400kw 1GBT inverter show the validity of the proposed design method in the steady state.
본 연구에서는 베이지안 실험계획법에 대하여 논의하고 간단한 모의실험을 통하여 최적화된 베이지안 실험계획법이 어떠한 특징을 가지고 있는지 설명하였다. 실험을 설계하는 경우 연구자는 관심있는 주제가 모수추정인지 아니면 예측인지를 결정하고 사전확률과 우도함수를 기반으로 이에 맞는 사후확률을 찾아 효용함수와 결합하여 최적의 실험설계를 찾는 것이 베이지안 실험계획법의 기본 원리이다. 만일 사전적 정보가 존재하지 않는다면 무정보적 부적합 사전확률을 이용하여 실험을 설계할 수 있으며, 이는 비 베이지안적 접근방법과 일치하게 된다. 만일 모수나 예측값에 대한 사전적 정보가 존재하는 경우에는 베이지안 실험계획법이 유일한 해결 방법이다. 하지만 모형의 복잡도가 증가하게 되면, 최적해를 찾는 과정이 매우 복잡해져서 극복해야 하는 많은 문제점들이 존재하므로 향후 많은 연구가 필요한 분야이다.
The optimization of experimental parameters, such as catalyst type, catalyst concentration, molar ratio of alcohol to oil and reaction temperature, on the transesterification for the production of rapeseed methyl ester has been studied. The Taguchi approach (Taguchi method) was adopted as the experimental design methodology, which was adequate for understanding the effects of the control parameters and to optimize the experimental conditions from a limited number of experiments. The optimal experimental conditions obtained from this study were potassium hydroxide as the catalyst, at a concentration of 1.5 wt %, and a reaction temperature of $60^{\circ}C$. According to Taguchi method, the catalyst concentration played the most important role in the yield of rapeseed methyl ester. Finally, the yield of rapeseed methyl ester was improved to 96.7% with the by optimal conditions of the control parameters which were obtained by Taguchi method.
A new and efficient method for estimating the statistical moments of a system performance function has been developed. The method consists of two steps: (1) An approximate response surface is generated by a quadratic regression model, and (2) the statistical moments of the regression model are then calculated by experimental design techniques proposed by Seo and $Kwak^{(4)}$. In this approach, the size of experimental region affects the accuracy of the statistical moments. Therefore, the region size should be selected suitably. The D-optimal design and the central composite design are adopted over the selected experimental region for the regression model. Finally, the Pearson system is adopted to decide the distribution type of the system performance function and to analyze structural reliability.
Experimental design in simulation provides an efficient way of economizing simulation runs since a considerable number of simulation runs that originally were planned can be reduced by this approach. This experimental design method is an active area of research together with the output analysis and so no single panacea seems to exist so far. Thus, selection of techniques of experimental design and output analysis more likely depends upon the objective of simulation analysis, budget constraint and sometimes the analyst's subjective judgment. This paper attempts to describe an experimental design methodology for port investment analysis using a case study in a bulk terminal in Korea. Detailed display will be focused on simulation period, warm-up period, the number of replications needed in production runs after brief explanation on the system configuration.
An experimental design technique is developed for estimating the moments of system response functions. It is easy to implement and provides accurate results compared with other traditional methods. It is based on the work of Taguchi, later improved by D'Errico and Zaino. The existing experimental techniques, however, is applicable only for normally distributed cases. In this article the three-level Taguchi method is extended to obtain optimum choice for levels and weights to handle nonnormal distributions. A systematic procedure for reliability analysis is then proposed by using the Pearson system and the narrow system reliability bounds. Illustrative examples including a tolerance optimization problem are shown very accurate comparing with those by Monte-Carlo simulations and the first-order reliability method.
This paper deals with optimal design technique to reduce torque of IPM BLDC motor having concentrated winding. Optimization process using experimental design method which is one of the design technique is explained. Finally, the validity of experimental design method is proved by the results between prototype and optimization model.
Tests were conducted on two partially pre-stressed concrete solid beams subjected to combined loading of bending, shear and torsion. The beams were designed using the Direct Design Method which is based on the Lower Bound Theorem of the Theory of Plasticity. Both beams were of $300{\times}300mm$ cross-section and 3.8 m length. The two main variables studied were the ratio of the maximum shear stress due to the twisting moment, to the shear stress arising from the shear force, which was varied between 0.69 and 3.04, and the ratio of the maximum twisting moment to the maximum bending moment which was varied between 0.26 and 1.19. The required reinforcement from the Direct Design Method was compared with requirements from the ACI and the BSI codes. It was found that, in the case of bending dominance, the required longitudinal reinforcements from all methods were close to each other while the BSI required much larger transverse reinforcement. In the case of torsion dominance, the BSI method required much larger longitudinal and transverse reinforcement than the both the ACI and the DDM methods. The difference in the transverse reinforcement is more pronounce. Experimental investigation showed good agreement between design and experimental failure loads of the beams designed using the Direct Design Method. Both beams failed within an acceptable range of the design loads and underwent ductile behaviour up to failure. The results indicate that the Direct Design Method can be successfully used to design partially prestressed concrete solid beams which cater for the combined effect of bending, shear and torsion loads.
The determination of a regression model is important in using statistical designs of experiments. Generally, the exact regression model is not known, and experimenters suppose that a certain model form will be fit. Then an experimental design suitable for that predetermined model form is selected and the experiment is conducted. However, the initially chosen regression model may not be correct, and this can result in undesirable statistical properties. We develop model-robust experimental designs that have stable prediction variance for a family of candidate regression models over a cuboidal region by using genetic algorithms and the desirability function method. We then compare the stability of prediction variance of model-robust experimental designs with those of the 3-level face centered cube. These model-robust experimental designs have moderately high G-efficiencies for all candidate models that the experimenter may potentially wish to fit, and outperform the cuboidal design for the second-order model. The G-efficiencies are provided for the model-robust experimental designs and the face centered cube.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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