Printed Circuit Heat Exchanger (PCHE) is a widely used heat exchanger in the supercritical carbon dioxide (sCO2) Brayton cycle because it can work under high temperature and pressure, and has been a hot topic in Next Generation Nuclear Plant (NGNP) projects for use as recuperators and condensers. Most previous studies focused on channel structures or shapes. However, no clear advancement has so far been seen in the allover size of the PCHE. In this paper, we proposed an optimal size of the PCHE with a fixed volume. Two boundary conditions of PCHE were simulated, respectively. When the volume of PCHE was fixed, the heat transfer rate and pressure loss were picked as the optimization objectives. The Pareto front was obtained by the Multi-objective optimization procedure. We got the optimized number of PCHE channels under two different boundary conditions from the Pareto front. The comprehensive performance can be increased by 5.3% while holding in the same volume. The numerical results from this study can be used to improve the design of PCHE with straight channels.
본 연구에서는 효율적인 형상최적화를 위해 다단계 분할기법으로 트러스 구조물의 형상 최적화를 시도하였다. 1단계에서는 단면적을 설계변수로 하여 중량, 또는 체적을 목적함수로 하고 다하중 재하조건 하의 거동제약조건과 부가적인 제약조건을 고려하여 비선형 최적화 문제를 형성한다. 이 비선형 계획문제를 축차 선형계획 문제로 변환하여 개선된 허용방향법으로 최적화하였다. 이때 필요한 도함수는 다른 연구와 달리 효율적이라고 알려진 거동공간법으로 구하였고, 최적화 과정 중 이를 이용하여 부재력를 근사화 함으로써 계산의 효율성을 높였다. 2단계에서는 형상 설계변수만을 고려한 무제약 최적화 문제로 형성한 후 일방향 탐사기법을 적용하여 형상을 최적화하였다. 이와 같이 구성된 본 연구의 알고리즘을 몇 가지 트러스 구조물에 적용하여 본 알고리즘의 적용성과 효율성 및 타당성을 증명하였다.
The foremost criterion in the design of a Satellite Launch Vehicle(SLV) is its performance capability to boost the designated payload to the desired mission orbit; it starts from focusing on the SLV configuration to achieve the velocity requirements($}\Delta}V$) for the mission. In this paper we review an analytical approach which is suitable enough for preliminary conceptual design and is used previously to optimize stage configurations for Two Stage to Orbit SLV for Low Earth Orbit(LEO) Missions; we have extended this approach to Three Stage to Orbit SLV and compared different propellant options for the mission. The objective is to minimize the Gross Lift off Weight(GLOW). The primary performance figures of merit were the total inert weight of the SLV and the payload weight that the SLV could lift into LEO, given candidate propulsion systems. The optimization is achieved by configuring the $}\Delta}V$ between stages. A comparison of configurations of single-stage and multi-stage SLVs is made for different propellants. Based upon the optimized stage configurations a comparative performance analysis is made between Liquid and Solid fueled SLV. A 3 degree of freedom trajectory-analysis program is modeled in SIMULINK and used to conduct the performance analysis. Furthermore, a cost analysis is performed on our stage optimized SLVs. The cost estimation relationships(CER) used give us a comparison of development and fabrication costs for the Liquid vs. Solid fueled SLV in man years. The pros and cons of the production, operation ability, performance, responsiveness, logistics, price, shelf life, storage etc of both Solid and Liquid fueled SLVs are discussed. The statistics and data are used from existing or historical(real) SLV stages.
본 논문에서는, HCM 클러스러팅 방법과 유전자 알고리즘을 이용하여 다중 FNN 모델을 동정하고 최적화 한다. 제안된 다중 FNN은 Yamakawa의 FNN을 기본으로 하며, 퍼지 추론 방법으로 간략 추론을, 학습으로는 오류 역전파 알고리즘을 사용한다. 다중 FNN 모델의 구조와 파라미터를 동정하기 위해 HCM 클러스터링과 유전자 알고리즘을 사용한다. 여기서, 시스템 모델링을 위해 데이터 전처리 기능을 수행하는 HCM클러스터링 방법은 I/O 프로세서 공정 데이터를 이용하여 입출력 공간분할에 의한 다중 FNN 구조를 결정하기 위해 사용된다. 또한 유전자 알고리즘을 사용하여 멤버쉽함수의 정점, 학습율, 모멘텀 계수와 같은 다중 FNN 모델의 파라미터들을 동조한다. 모델의 근사화와 일반화 능력 사이에 합히적 균형을 얻기 위해 하중계수를 가진 합성 성능지수를 사용한다. 이 합성 성능지수는 근사화 및 예측 능력사이의 상호 균형과 의존성을 고려한 하중계수를 가진 합성 목적함수를 의미한다. 데이터 개수, 비선형성의 정도에 의존하는 이 합성 목적함수의 하중계수의 선택, 조절을 통하여 최적의 다중 FNN 모델을 설계하는 것이 유용하고 효과적임을 보인다. 제안된 모델의 성능 평가를 위하여 가스로 공정의 시계열 데이터와 비선형 함수의 수치 데이터를 사용한다.
The purpose of this research is to assess the performance of CBN and ceramic tools during the dry turning of gray cast iron EN GJL-350. During the turning operation, the variable machining parameters are cutting speed, feed rate, depth of cut and type of the cutting material. This contribution consists of two sections, the first one deals with the performance evaluation of four materials in terms of evolution of flank wear, surface roughness (2D and 3D) and cutting forces. The focus of the second section is on statistical analysis, followed by modeling and optimization. The experiments are conducted according to the Taguchi design L32 and based on ANOVA approach to quantify the impact of input factors on the output parameters, namely, the surface roughness (Ra), the cutting force (Fz), the cutting power (Pc), specific cutting energy (Ecs). The RSM method was used to create prediction models of several technical factors (Ra, Fz, Pc, Ecs and MRR). Subsequently, the desirability function approach was used to achieve a multi-objective optimization that encompasses the output parameters simultaneously. The aim is to obtain optimal cutting regimes, following several cases of optimization often encountered in industry. The results found show that the CBN tool is the most efficient cutting material compared to the three ceramics. The optimal combination for the first case where the importance is the same for the different outputs is Vc=660 m/min, f=0.116 mm/rev, ap=0.232 mm and the material CBN. The optimization results have been verified by carrying out confirmation tests.
본 연구에서는 다목적 최적화 기법을 이용하여 다양한 신재생에너지 자원 기반 통합 에너지 공급 시스템을 설계 및 평가 한다. 본 연구에서는 에너지 공급 시스템의 주요 구성요소로써 태양광 모듈, 풍력터빈 및 화석연료 기반 발전장치 등 에너지 생산 기술을 비롯하여 배터리와 인버터 등의 전력 에너지 저장 및 변환 장치 등도 포함한다. 특히, 6개의 한국 대표 지역을 선별하여 각 지역의 에너지 요구량 및 실제 신재생 에너지 자원 데이터를 기반으로 최적의 독립 통합 에너지 공급 시스템을 설계하였으며, 총 소요비용, 단위에너지비용 및 생애주기 이산화탄소 배출 분석 등, 다양한 지표를 이용하여 시스템의 경제성 및 환경성을 분석한다. 특히 다목적최적화 기법을 이용하여 최소 비용과 최소 이산화탄소 배출 등 두 목적함수를 동시에 만족하는 파레토 솔루션을 규명함으로써 신재생 자원 기반 독립 에너지 공급 시스템 설계의 가능성 및 효과를 정량적으로 분석하였다. 분석 결과, 신재생에너지 자원이 좋은 지역일수록 시스템 구축 비용 증가에 따른 이산화탄소 절감 효과가 높은 것으로 나타났다. 또한, 신재생에너지 자원 기반 에너지 공급 시스템의 전력 단가는 현재 기존 단가보다 평균 0.35~0.46 $/kWh높게 나타났으며, 이산화탄소 배출량의 경우 기존 배출량보다 470~490 g$CO_2$/kWh정도의 저감효과를 보임을 분석하였다.
One of the hottest challenges in automotive industry is related to weight reduction in sheet metal forming processes, in order to produce a high quality metal part with minimal material cost. Stamping is the most widely used sheet metal forming process; but its implementation comes with several fabrication flaws such as springback and failure. A global and simple approach to circumvent these unwanted process drawbacks consists in optimizing the initial blank shape with innovative methods. The aim of this paper is to introduce an efficient methodology to deal with complex, computationally expensive multicriteria optimization problems. Our approach is based on the combination of methods to capture the Pareto Front, approximate criteria (to save computational costs) and global optimizers. To illustrate the efficiency, we consider the stamping of an industrial workpiece as test-case. Our approach is applied to the springback and failure criteria. To optimize these two criteria, a global optimization algorithm was chosen. It is the Simulated Annealing algorithm hybridized with the Simultaneous Perturbation Stochastic Approximation in order to gain in time and in precision. The multicriteria problems amounts to the capture of the Pareto Front associated to the two criteria. Normal Boundary Intersection and Normalized Normal Constraint Method are considered for generating a set of Pareto-optimal solutions with the characteristic of uniform distribution of front points. The computational results are compared to those obtained with the well-known Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II. The results show that our proposed approach is efficient to deal with the multicriteria shape optimization of highly non-linear mechanical systems.
The objective of this study was to describe a radiofrequency (RF) coil design for in vivo sodium magnetic resonance imaging (MRI) for use in small animals. Accumulating evidence has indicated the importance and potential of sodium imaging with improved magnet strength (> 7T), faster gradient, better hardware, multi-nucleus imaging methods, and optimal coil design for patient and animal studies. Thus, we developed a saddle-shaped sodium volume coil with a diameter/length of 30/30 mm. To evaluate the efficiency of this coil, bench-level measurement was performed. Unloaded Q value, loaded Q value, and ratio of these two values were estimated to be 352.8, 211.18, and 1.67, respectively. Thereafter, in vivo acquisition of sodium images was performed using normal mice (12 weeks old; n = 5) with a two-dimensional gradient echo sequence and minimized echo time to increase spatial resolution of images. Sodium signal-to-noise ratio in mouse kidneys (renal cortex, medulla, and pelvis) was measured. We successfully acquired sodium MR images of the mouse kidney with high spatial resolution (approximately 0.625 mm) through a combination of sodium-proton coils.
The objective of this paper is to optimize the design parameters of a novel mechanism for a robotic knee orthosis. The feature of the proposed knee othosis is to drive a knee joint with independent actuation during swing and stance phases, which can allow an actuator with fast rotation to control swing motions and an actuator with high torque to control stance motions, respectively. The quadriceps device operates in five-bar links with 2-DOF motions during swing phase and is changed to six-bar links during stance phase by the contact motion to the patella device. The hamstring device operates in a slider-crank mechanism for entire gait cycle. The suggested kinematic model will allow a robotic knee orthosis to use compact and light actuators with full support during walking. However, the proposed orthosis must use additional linkages than a simple four-bar mechanism. To maximize the benefit of reducing the actuators power by using the developed kinematic design, it is necessary to minimize total weight of the device, while keeping necessary actuator performances of torques and angular velocities for support. In this paper, we use a SGA (Simple Genetic Algorithm) to minimize sum of total link lengths and motor power by reducing the weight of the novel knee orthosis. To find feasible parameters, kinematic constraints of the hamstring and quadriceps mechanisms have been applied to the algorithm. The proposed optimization scheme could reduce sum of total link lengths to half of the initial value. The proposed optimization scheme can be applied to reduce total weight of general multi-linkages while keeping necessary actuator specifications.
본 논문에서는 5G 무선 통신을위한 다중 셀 다중 입력 다중 출력 (MIMO)-비 직교 다중 접속 (NOMA) 다운 링크 시스템에서 WSRM (weighted sum-rate maximization) 문제를 해결하기위한 견고한 빔 형성 설계를 제시한다. 이 연구는 채널 추정 행렬에 최악의 모델, 즉 SVOF (singular value uncertainty model)로서 불확실성을 추가함으로써 기지국 (BS)에서 불완전한 채널 상태 정보 (CSI)를 고려한다. 이러한 관찰을 통해, WSRM 문제는 BS에서의 전송 전력 제약에 따라 공식화된다. 객관적 문제는 해결하기 어려운 비 결정적 다항식 (NP) 문제로 알려져 있다. 객관적 문제를 효율적으로 해결할뿐만 아니라 최적의 송신 빔 포밍 행렬을 찾기 위해 ML (majorization minimization) 기법을 안정화시킨 견고한 빔 형성 설계를 제안한다. 또한 최상의 사용자 쌍을 클러스터로 선택하여 더 높은 합계를 달성하는 공동 사용자 클러스터링 및 전력 할당 (JUCPA) 알고리즘을 제안한다. 제안 된 JUCPA 알고리즘과 함께 제안된 견고한 빔 포밍 설계가 기존의 NOMA 기법 및 기존의 OMA (orthogonal multiple access) 기법과 비교하여 총 레이트 측면에서 성능을 크게 향상 시킨다는 것을 보여주기 위해 광범위한 수치 결과가 제공된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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