Tube hydroforming is recently drawing attention of automotive industries due to its several advantages over conventional methods. It can produce wide range of products such as subframes, engine cradles, and exhaust manifolds with cheaper production cost by reducing overall number of processes. h successful tube hydroforming depends on the reasonable combination of the internal pressure and axial load at the tube ends. This paper deals with the optimal process design of hydroforming process using the genetic algorithm and neural network. An optimization technique is used in order to minimize the tube thickness variation by determining the optimal loading path in the tube expansion forming and the tube T-shape forming process.
In this paper, we introduce a Walsh network and an LMS algorithm, and show how these can be realized as an adaptive equalizer. The Walsh network is built from a set of Walsh and Block pulse functions. In the LMS algorithm, the convergence factor is an important design parameter because it governs stability and convergence speed, which depend on the proper choice of the convergence facotr. The conventional adaptation techniques use a fixed time constant convergence factor by the method of trial and error. In this paper, we propose an optimal method in the choice of the convergence factor. The proposed algorithm depends on the received signal and the output of the Walsh network in real time.
본 논문은 비선형성을 많이 내포하고 있어 수학적으로 모델링 하기 어려운 선박용 안정화 위성 안테나 시스템을 모델링하기 위해서, 신경 회로망의 오차 및 응답시간을 최소로 하는 최적 구조 신경 회로망 모델을 도출하고 이를 적용하고자 한다. 오차와 응답시간을 최소화하기 위해 유전알고리즘을 이용하여 신경 회로망 구조를 설계하였다. 안테나 시스템으로부터 얻어진 입출력 데이터에 거하여 본 논문에서 제안한 식별기를 이용하여 안테나 시스템을 식별하였으며, 실제 선박의 운동 성분에 대해서도 시스템을 잘 표현할 수 있는 최적 구조 신경 회로 기반 시스템 식별기를 얻을 수 있었다. 실제 실험을 통해서, 최적 신경회로망 구조가 안테나 시스템 식별에 효과적인 것을 알 수 있었다.
As the thickness of mobile communication devices is getting thinner, the size of the internal parts is also getting smaller. Among them, the battery case requires a high-level deep drawing technique because it has a rectangular shape with a large aspect ratio. In this study, the initial blank shape was optimized to minimize earing in a multi-stage deep drawing process using an artificial neural network(ANN). There has been no reported case of applying artificial neural network technology to the initial blank optimal design for a square case with large aspect ratio. The training data for ANN were obtained though simulation, and the model reliability was verified by performing comparative study with regression model using random sample test and goodness-of-fit test. Finally, the optimal design of the initial blank shape was performed through the verified ANN model.
Product shortage which causes backordering and/or lost sales cost is very popular in chemical industries, especially in commodity polymer business. This study deals with backordering cost in the supply chain optimization model under the framework of process-inventory network. Classical economic order quantity model with backordering cost suggested optimal time delay and lot size of the final product delivery. Backordering can be compensated by advancing production/transportation of it or purchasing substitute product from third party as well as product delivery delay in supply chain network. Optimal solutions considering all means to recover shortage are more complicated than the classical one. We found three different solutions depending on parametric range and variable bounds. Optimal capacity of production/transportation processes associated with the product in backordering can be different from that when the product is not in backordering. The product shipping cycle time computed in this study was smaller than that optimized by the classical EOQ model.
Kim, Hong-Bok;Kim, Jung-Keun;Hwang, Seung-Wook;Ha, Yun-Su;Jin, Gang-Gyoo
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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pp.71.2-71
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2001
This paper deals with nonlinear system modelling using neural network and genetic algorithm. Application of neural network to control and identification is actively studied because of their approximating ability of nonlinear function. It is important to design the neural network with optimal structure for minimum error and fast response time. Genetic algorithm is getting more popular nowadays because of their simplicity and robustness. In this paper, We optimize neural network structure using genetic algorithm. The genetic algorithm uses binary coding for neural network structure and search for optimal neural network structure of minimum error and response time. Through extensive simulation, Optimal neural network structure is shown to be effective for ...
관수로시스템 최적설계는 수리학적 및 시스템 운영제약조건 아래서 시스템의 전체비용을 최소비용으로 구하는 것이다. 본 연구에서는 논관개용 수지상배관 시스템설계에 관해 상술하였다. 이는 선형계획론을 이론적 배경으로 하여 관로의 비용과 에너지비용을 함께 고려함으로서 시스템 전체비용으로 구하는 것을 시도하였으며 논 관개용 관수로시스템 설계에 있어서 두 개의 수요양상과 가압펌프를 고려함으로서 전체 시스템의 최소비용을 구하였다.
상수도관망은 대표적인 사회기반시설로 수원에서 수용가에게 물을 공급하는 과정에서 병원성 미생물을 소독하기 위해 염소를 주입한다. 안전한 물의 공급을 위해 잔류염소 농도 기준(0.1-4.0 mg/L)을 유지하도록 규정하고 있으나, 사용자의 사용 패턴, 수령, 상수도관망의 형식 및 특징은 수리학적(i.e., 절점의 압력, 관로의 유속) 및 수질적(i.e., 잔류염소 농도) 특징에 영향을 미친다. 따라서, 본 연구에서는 Multi-objective Harmony Search (MOHS)를 사용하여 수질-수리 인자를 고려한 상수도관망 최적 설계 기법을 개발하였다. 설계인자로는 설계비용과 시스템 탄력성을 고려하였으며, 절점의 압력과 잔류염소 농도를 제약조건으로 적용하였다. 도출된 최적설계안은 상수도관망의 형식 및 특징에 따라 분석하였다. 이러한 최적설계안은 경제적인 측면과 수질 측면의 안전성을 충족할 수 있으며, 사용자의 사용성을 증가시킬 수 있다.
In this paper, the warm forging process sequence has been determined to manufacture the warm forged product for the precision bevel gear used as the differential gear unit of a commercial automobile. The preform shape of bevel gear influences the dimensional accuracy and stiffness of final product. The aspect ratio and chamfer length are considered as design parameters to achieve adequate metal distribution in the finish forging operation. Then the optimal conditions of design parameters have been selected by artificial neural network (ANN). Finally, to verify the optimal preform shape, the experiments of the warm forging of the bevel gear have been executed. The proposed method can give more systematic and economically feasible means for designing the preform shape in metal forming process.
VOD 서비스를 제공하기 위해서는 대용량의 저장매체와 전송 대역이 필요하며 이를 위해서는 막대한 네트워크 구축비용이 필요하다. 이러한 VOD 서비스 구축비용을 줄이기 위한 방법으로 분산 서버 구조를 바탕으로 한 망 계위 설계, topology에 따른 서버 위치 최적화, 프로그램 caching 등에 관한 연구가 현재 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 분산 트리 구조의 망에서 하위 준위와 링크간의 물리적인 전송 대역의 차이에 따른 전체 준위의 변화와 비용의 관계를 분석하여 전체 준위 크기의 제한 조건을 도출하였으며, 각 노드에서의 가지수와 비용의 관계를 분석하여 물리적으로 주어진 링크간의 전송 대역의 차에 적합한 망 구조를 설계하였다. 따라서 본 연구 결과는 VOD 서비스 제공에 적합한 경제적인 망 구조 설계와 노드 설계에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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