Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.28
no.9
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pp.1051-1057
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2004
A numerical optimization procedure for the shape of three-dimensional channel with angled ribs mounted on one of the walls to enhance turbulent heat transfer is presented. The response surface method is used as an optimization technique with Reynolds-averaged Wavier-Stokes analyses of flow and heat transfer. SST turbulence model is used as a turbulence closure. Computational results for local heat transfer rate show reasonable agreements with experimental data. The pitch-to-height ratio of the rib and rib height-to-channel height ratio are set to be 9.0 and 0.1, respectively, and width-to-rib height ratio and attack angle of the rib are chosen as design variables. The objective function is defined as a linear combination of heat-transfer and friction-loss related terms with weighting factor. Full-factorial experimental design method is used to determine the data points. Optimum shapes of the channel have been obtained in the range from 0.0 to 0.1 of weighting factor.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.16
no.6
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pp.101-108
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2017
Recently, the patent rights for 3D printing technology have expired, while 3D printers with RP (Rapid Prototyping or Additive Manufacturing) and 3D printing technologies are receiving attention. In particular, the development of 3D printers is rapid in Korea, thanks to the increasing sales and popularity of FDM (Fused Deposition Modeling or Fused Filament Fabrication) 3D printers. However, the quality and productivity of the FDM 3D Printer are not good, so customers prefer the DLP (Digital Light Processing) method to avoid these shortcomings. The DLP method has high quality and productivity. However, because of the stereolithography equipment, it has few studies compared to optimal values for elements then FDM 3D printing study. In this study, to find the optimal conditions for 3D printing with the DLP method, the aim is to obtain the optimal values (strength, final time, quality) by changing the light exposure time, layer thickness, and z-axis speed.
In this study, the composition of optical glass for GMP(glass molding process) was designed with 'Design of Experiments' method. All the composition batch was performed by 'Create Factorial Design' method. Particularly, $SiO_2$, BaO and $Al_2O_3$ were chosen major parameters for investigating the effects of components on optical and thermal properties. BaO and $Al_2O_3$ strongly influenced on optical and thermal properties, respectively. Finally, the approximate values of desired optical and thermal values were obtained by microtuning of compositions. At the composition of $BaO:Al_2O_3:SiO_2$=10:4:48 (molar ratio), refractive index($n_d$) was 1.5833, coefficient of thermal expansion(CTE) was $104{\times}10^{-7}/^{\circ}C$.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.26
no.4
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pp.91-99
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2009
Because of both precise measurement and efficient quality control, coordinate measuring machines(CMMs) have been widely used in the industry. The purpose of this paper is to present a method to estimate the CMM measurement uncertainty using design of experiments. A factorial design is applied to carry out the performance test proposed by ISO 10360 and to investigate CMM measurement errors associated to orientation and length of the length bar. In order to assess the measurement uncertainty for the performance test, an analysis of the uncertainty components that make up the uncertainty budget has been carried out. The procedure for evaluating the uncertainty of it follows GUM ("Guide to the expression of uncertainty in measurement"). The results show that the proposed method is suitable to investigate CMM performance and determine the contribution of machine variables to measurement uncertainty.
End milling is an important and common machining operation because of its versatility and capability to produce various profiles and curved surfaces. This paper presents an experimental study of the cutting force variations in the end milling of SM25C with HSS(high speed steel) and carbide tool. This paper involves a study of the Taguchi design application to optimize cutting force in a end milling operation. The Taguchi design is an efficient and effective experimental method in which a response variable can be optimized, given various control and noise factors, using fewer resources than a factorial design. This study included feed rate, spindle speed and depth of cut as control factors, and the noise factors were different cutting tool in the same specification. An orthogonal array of $L_9(3^3)$ of ANOVA analyses were carried out to identify the significant factors affecting cutting force, and the optimal cutting combination was determined by seeking the best cutting force and signal-to-noise ratio. Finally, confirmation tests verified that the Taguchi design was successful in optimizing end milling parameters for cutting force.
This study using experimental design and linear regression technique was implemented in order to predict the pitting potential of stainless steel in marine environments, with the target materials being AL-6XN and STS 316L. The various variables (inputs) which affect stainless steel's pitting potential included the pitting resistance equivalent number (PRNE), temperature, pH, Cl- concentration, sulfate levels, and nitrate levels. Among them, significant factors affecting pitting potential were chosen through an experimental design method (screening design, full factor design, analysis of variance). The potentiodynamic polarization test was performed based on the experimental design, including significant factor levels. From these testing methods, a total 32 polarization curves were obtained, which were used as training data for the linear regression model. As a result of the model's validation, it showed an acceptable prediction performance, which was statistically significant within the 95% confidence level. The linear regression model based on the full factorial design and ANOVA also showed a high confidence level in the prediction of pitting potential. This study confirmed the possibility to predict the pitting potential of stainless steel according to various variables used with experimental linear regression design.
Purpose: The primary objective of this research is to develop the optimal operating conditions as well as their associated design spaces for a Cryogenic Submerged Arc Welding(SAW) process by improving its quality and productivity simultaneously. Methods: In order to investigate functional relationships among quality characteristics and their associated control factors of an SAW process, a stepwise design of experiment(DoE) method is proposed in this paper. Based on the DoE results, not only a multi-dimensional design space but also a safe operating space and normal acceptable range(NAR) by integrating statistical confidence intervals were demonstrated. In addition, the optimal operating conditions within the proposed NAR can be obtained by a robust optimal design method. Results: This study provides a customized stepwise DoE method (i.e., a sequential set of DoE such as a factorial design and a central composite design) for Cryogenic SAW process and its statistical analysis results. DoE results can then provide both the main and interaction effects of input control factors and the functional relationships between the input factors and their associated output responses. Maximizing both the product quality with high impact strength and the productivity with minimum processing times simultaneously in a case study, we proposed a design space which can provide both acceptable productivity and quality levels and NARs of input control factors. In order to confirm the optimal factor settings and the proposed NARs, validation experiments were performed. Conclusion: This research may provide significant contributions and applications to many SAW problems by preparing a standardization of the functional relationship between the input factors and their associated output response. Moreover, the proposed design space based on DoE and NAR methods can simultaneously consider a number of quality characteristics including tradeoff between productivity and quality levels.
This study presents the performance optimization of hypervelocity launcher system by using the experimentall data. During the optimization, the RSM (Response Surface Method) is adopted to find the operating parameters that could maximize the projectile speed. To construct a reliable response surface model, 3 full factorial method is used with the selected design variables, such as piston mass and 2 driver fill pressure. Nine test data could successfully construct the reasonable response surface, which used to yield the optimal operational conditions of the system using the genetic algorithm. The optimization results are confirmed by the experimental test with a good accuracy. Thus, the optimization can improve the performance of the facility.
This study deals with the shape optimization of a wire spacer fuel assembly of Liquid Metal Reactors (LMRs). The Response Surface based optimization Method is used as an optimization technique with the Reynolds-averaged Navier-Stokes analysis of fluid flow and heat transfer using Shear Stress Transport (SST) turbulence model as a turbulence closure. Two design variables namely, pitch to fuel rod diameter ratio and lead length to fuel rod diameter ratio are selected. The objective function is defined as a combination of the heat transfer rate and the inverse of friction loss with a weighting factor. Three level full-factorial method is used to determine the training points. In total, nine experiments have been performed numerically and the resulting datas have been analysed for optimization study. Also, a comparison has been made between the optimized surface and the reference one in this study.
Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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2000.10a
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pp.279-284
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2000
The object of this paper is to evaluate the chip breakability using the experimental equation of surface roughness, which is developed in turning by an orthogonal array method. L$\sub$9/(3$^4$) orthogonal array method, one of fractional factorial design has been used to study effects of main cutting parameters such as cutting speed, feed rate and depth of cut, on the surface roughness. The evaluation of chip breakability is used the chip breaking index(C$\sub$B/), non-dimensional parameter. And the analysis of variance (ANOYA)-test has been used to check the significance of cutting parameters. Using the result of ANOYA-test, the experimental equation of chip breakability, which consists of significant cutting parameters, has been developed. The coefficient of determination of this equation is 0.866.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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