This paper proposes a numerical optimization method to design the mesoscale architecture of textile composite for simultaneously enhancing mechanical and thermal properties, which compete with each other making it difficult to design intuitively. The base cell of the periodic warp and fill yarn system is served as the design space, and optimal fibre yarn geometries are found by solving the optimization problem through the proposed method. With the help of homogenization method, analytical formulae for the effective material properties as functions of the geometry parameters of plain-woven textile composites were derived, and they are used to form the inverse homogenization method to establish the design problem. These modules are then put together to form a multiobjective optimization problem, which is formulated in such a way that the optimal design depends on the weight factors predetermined by the user based on the stiffness and thermal terms in the objective function. Numerical examples illustrate that the developed method can achieve reasonable designs in terms of fibre yarn paths and geometries.
The rigid body inertia properties of a structure including the mass, the center of gravity location, the mass moments and principal axes of inertia are required for structural dynamic analysis, modeling of mechanical systems, design of mechanisms and optimization. The analytical approaches such as solid or finite element modeling can not be used efficiently for estimating the rigid body inertia properties of complex structures. Several experimental approaches have been developed to determine the rigid body inertia properties of a structure via Frequency Response Functions (FRFs). In the present work two experimental methods are used to estimate the rigid body inertia properties of a frame. The first approach consists of using the amount of mass as input to estimate the other inertia properties of frame. In the second approach, the property of orthogonality of modes is used to derive the inertia properties of a frame. The accuracy of the estimated parameters is evaluated through the comparison of the experimental results with those of the theoretical Solid Work model of frame. Moreover, a thorough discussion about the effect of accuracy of measured FRFs on the estimation of inertia properties is presented.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1997.04a
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pp.501-507
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1997
Composite material has very excellent mechanical properties including tensile stress and specific strength. Especially impact loads may be expected in many of the engineering applications of it. The suitability of composite material for such applications is determined not only by the usual paramenters, but its impactor energy-absorbing properties. Composite material under impact load has poor mechanical behavior and so needs tailoring its structure. Genetic algorithms(GA) is probabilistic optimization technique by principle of natural genetics and natural selection and neural networks(NN) is useful for prediction operation on the basis of learned data. Therefore, This study presents optimization techniques on the basis of genetic algorithms and neural networks to minimum stiffness design of laminated composite material.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.55
no.3
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pp.25-33
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2013
In this study, the optimum mix proportions of rain garden structure concrete were decided and the mechanical properties were evaluated. Experimental parameters were blast furnace slag, hwang-toh, recycled aggregates and natural jute fibers. The target compressive strength and chloride ion penetration were more than 24 MPa and less than 1000 coulombs, respectively. The response surface method was used for statistical optimization of experimental results. The optimal mixing ratios of the blast furnace slag, hwang-toh, recycled coarse aggregate and jute fiber volume fraction were determined 59.98 %, 8.74 %, 12.12 % and 0.2 %, respectively. The compressive strength, flexural strength and chloride ion penetration test results of optimum mix ratio showed that the 24.56 MPa, 3.88 MPa and 999.08 columbs, respectively.
Proceedings of the Korean Powder Metallurgy Institute Conference
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2006.09b
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pp.826-827
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2006
Copper infiltration is demonstrated as a viable solution to achieve higher mechanical properties by filling the interconnected porosities of a ferrous structure with copper infiltrant. This paper will present the results of a design of experiments study based on the selected processing variables in the copper infiltration process. The variables are the following: Infiltrating temperatures, infiltrating time at pre-heat zone and hot zone, the green density of iron part, the migration of copper into the iron part at different processing conditions. The results show the flexibility of the infiltration process to attain certain mechanical properties by changing the processing conditions.
Transactions of the Society of Information Storage Systems
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v.9
no.2
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pp.67-71
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2013
The fabrication method of plasmonic nanodots on silicon substrate has been developed to improve the efficiency of thin film solar cells. Nanoscale metallic nanodots arrays are fabricated by anodic aluminum oxide (AAO) template mask which can have different structural parameters by varying anodization conditions. In this paper, the structural parameters of gold nanodots, which can be controlled by the diverse structures of AAO template mask, are investigated to enhance the optical properties of a-Si thin film solar cells. It is found that optical properties of the thin film solar cells are improved by finding optimization values of the structural parameters of the gold nanodot array.
Concurrent topology optimization of macrostructure and microstructure has attracted significant interest due to its high structural performance. However, most of the existing works are carried out under deterministic conditions, the obtained design may be vulnerable or even cause catastrophic failure when the load position exists uncertainty. Therefore, it is necessary to take load position uncertainty into consideration in structural design. This paper presents a computational method for robust concurrent topology optimization with consideration of load position uncertainty. The weighted sum of the mean and standard deviation of the structural compliance is defined as the objective function with constraints are imposed to both macro- and micro-scale structure volume fractions. The Bivariate Dimension Reduction method and Gauss-type quadrature (BDRGQ) are used to quantify and propagate load uncertainty to calculate the objective function. The effective properties of microstructure are evaluated by the numerical homogenization method. To release the computation burden, the decoupled sensitivity analysis method is proposed for microscale design variables. The bi-directional evolutionary structural optimization (BESO) method is used to obtain the black-and-white designs. Several 2D and 3D examples are presented to validate the effectiveness of the proposed robust concurrent topology optimization method.
This article focuses on the static and dynamic analysis and optimization of an anisogrid lattice plate subjected to axial compressive load with simply supported boundary conditions. The lattice plate includes diagonal and transverse ribs and is modeled as an orthotropic plate with effective stiffness properties. The study employs the first-order shear deformation theory and the Ritz method with a Legendre approximation function. In the realm of optimization, the Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-II is utilized as an evolutionary multi-objective algorithm to optimize. The research findings are validated through finite element analysis. Notably, this study addresses the less-explored areas of optimizing the geometric parameters of the plate by maximizing the buckling load and natural frequency while minimizing mass. Furthermore, this study attempts to fill the gap related to the analysis of the post-buckling behavior of lattice plates, which has been conspicuously overlooked in previous research. This has been accomplished by conducting nonlinear analyses and scrutinizing post-buckling diagrams of this type of lattice structure. The efficacy of the continuous methods for analyzing the natural frequency, buckling, and post-buckling of these lattice plates demonstrates that while a degree of accuracy is compromised, it provides a significant amount of computational efficiency.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.40
no.2
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pp.147-156
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2016
In this paper, optimal designs of bicycle frame were studied for weight reduction of bicycle using carbon-fiber-reinforced plastic (CFRP), glass-fiber-reinforced plastic (GFRP) and Kevlar-fiber-reinforced plastic (KFRP), respectively. Based on the anisotropic properties of FRP material, stacking angle and thickness optimization were performed under the safety reference of European committee for standardization (CEN) to ensure the stability of bicycle frame. Finally, performances of FRP bicycle frame was evaluated by digital logic method based on the optimized results of weight, strength properties and cost. Then, the optimized bicycle frame composed of each FRPs were evaluated and ranked by total performance values.
In this study, homogenization method combined with the effective interface model for the characterization of properties of the nanoparticulate composites is developed. In order to characterize particle size effect of nanocomposites, effective interface model has been developed. The application range of analytical micromechanics approach is limited because a simple analytical approach is valid only for simple and uniform geometry of fiber particles. Therefore this study focuses on the analysis of mechanical properties of the effect interface through the continuum homogenization method instead of using analytical micromechanics approach. Using the homogenization method, elastic stiffness properties of the effective interface are numerically evaluated and compared with the analytically obtained micromechanics solutions. The suggested homogenization method is expected to be applied to optimization problems for nanocomposite design.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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