The present work concerns optimal design for the injection molding process of a deflection yoke (coil separator). The optimal design for the injection molding process is developed using design of experiments and finite element analysis. Two design of experiments approaches are applied such as: the design of experiment for mold design and the design the experiments for determination of process parameters. Finite element analyses have been carried out as a design of experiments for mold design: runner system and cooling channel. In order to determine optimal process experiments have been performed for various process conditions with the design of experiments scheduling.
Most statistical designs, such as orthogonal designs and optimal designs, are based on a specific statistical model. It is very often that the experimenter does not completely know the underlying model between the response and the factors. In computer experiments, the underlying model is known, but too complicated. In this case we can treat the model as a black box, or model to be unknown. Both cases need a space filling design. The uniform design is one of space filling designs and seeks experimental points to be uniformly scattered on the domain. The uniform design can be used for computer experiments and also for industrial experiments when the underlying model is unknown. In this paper we shall introduce the theory and method of the uniform design and related data analysis and modelling methods. Applications of the uniform design to industry and other areas are discussed.
Song, Chang Yong;Lee, Dong-Jun;Lee, Jin Sun;Kim, Eun Mi;Choi, Bo-Youp
한국해양공학회지
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제34권4호
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pp.253-262
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2020
This study provides a comparative analysis of experiments-based enhancements and sensitivity evaluations for the structural design of an automatic ocean salt collector under various load conditions. The sizing variables of the structural members were considered as design factors. The strength and weight performances were selected as output responses. The design of experiments used in the comparative study consisted of the orthogonal array design, Box-Behnken design, and central composite design. The response surface model, one of the metamodels, was applied to the approximate model generation. The design enhancement performance metrics, including numerical costs and weight minimization, according to the design of experiments, were compared from the best design case results. The central composite design method showed the most enhanced design results for the structural design of the automatic ocean salt collector.
The conventional approximate optimization method, which uses the statistical design of experiments(DOE) and response surface method(RSM), can derive an approximated optimum results 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 purpose of this study is to propose a new technique, which is called a 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. The suggested algorithm has been applied to various mathematical examples and a structural problem.
It is very diffcult to applied ergonomics data & experiments in industrial design. At the industrial design process attempted toadoption a egonomics. But sometimes easyto use ergonomics data and at other times very hard to adopted a element into a design process. Industrial design of the essence is a sensual act. As ergonomics data is to the hardware, sois the design sense to the software. The harmony are important to hardware & software of design process. New products demand to new form. Therefore, designer neglect to ergonomics experiments for user. Anyway, ergonomics experiments & data endlessly applied to more things year after year. This paper show improved computer front design with graphic, knobs size & control panel tilt angle.
The present work concerns the optimal design for injection molding processes by using the design of experiments (DOE) and numerical analysis. The DOE approaches is planned to be able to consider two-way interaction, and have been applied progressively for both mold design and process design. Numerical analyses have been carried out as a design of experiments for mold parameters such as runner specifications and cooling channel configurations. In order to determine optimal process parameters, experiments have been performed for various process conditions with the DOE scheduling. As a result, the quality and productivity of the product have been improved, and the proposed approach can be successfully reflected on the industrial injection molding process of precision electronics parts.
The shape of the blank greatly affects the formability and quality of the product after the stamping process. In this study, the geometry of the B-Pillar blank in the stamping process was optimized using design of experiments. The geometry of the blank for the B-pillar was simplified with the two length values and two radius values. The effects of design variables were studied through the Design of experiments. The stamping process of the B-pillar was predicted with the Finite Element Analysis (FEA). The optimized blank geometry was obtained. It results in the reduced maximum equivalent plastic strain. The local necking and the wrinkling did not occurred with the optimized blank geometry.
Kriging has been effectively used to approximate for optimization. This study has been devised to improve efficiency and accuracy of approximate optimal design using Kriging. The design of experiments (DOE), the classical design and space-filling design, are used to provide maximum information using minimum number of design of experiments. The proposed methodology is applied to the designs of 3-bar truss and Sandgren's pressure vessel.
Generally, automatic design is carried out with computer simulation and the simulation models are established by investigating the correlations between the simulation and real experiments. Therefore, the experiment results are utilized as complimentary data although they are considered to be precise. Orthogonal arrays have been adopted for discrete design. A method is proposed to directly exploit the experiment results in the design process with orthogonal arrays. Experiments are allocated to some rows of an orthogonal array and computer simulations are allocated to the others. A rule for the allocation is found to keep the orthogonality. Error analysis of the design results is performed. Mathematical examples are made to verify the validity of the proposed method. Error models are defined with the examples and the design solutions from the examples are discussed.
This paper describes the structural design of small wind turbine blade by using design of experiments. Blade structure consists of skin, spar and foam. The materials for skin and spar are a kind of Glass/Epoxy and form is polyurethane. It has 7 lay-ups with different ply angle. A factorial design is applied to design the ply angles considering manufacturing constraints and to investigate the safety factor which is calculated by structural analysis. In order to perform the structural analysis, the commercial software ABAQUS is used. Tsai-Wu failure criterion is chosen to compute safety factor. The determination of the significance of effects in the experiments is made through the analysis of variance. The results show that ply angle at skin affects the safety factor of wind turbine blade. And from this result, optimal ply angles of composite blade are achieved.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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