Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1995.04b
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pp.477-480
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1995
Dccisions of optimal filling conditions for the chip encapsulation have been done primarily by an ad hoc use of expertise accumulated over the years because the chip encapsulation process is quite complicated. The current CAE systems do not provide mold designers with necessary knowledge of the chip encapsulation for the successful design of optimal filling except flow simulation capability. There have been no attempts to solve the optimal filling problem in the process of the chip encapsulation. In this paper, we have constructed an design system for optimal filling to avoid short shot in the chip encapsulation process which combines an optimization methodology with CAE software.
Proceedings of the Korean Society for Technology of Plasticity Conference
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1997.03a
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pp.113-118
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1997
A new approach to process optimal design in non-isothermal, non-steady state metal forming is presented. In this approach, the optimal design problem is formulated on the basis of the integrated thermo-mechanical finite element process model so as to cover a wide range of the objective functions and design variables, and the derivative based approach is adopted for conducting optimization by design iteration. The process model, the formulation for process optimal design, and the procedures for the evaluation of the design sensitivity and for design iteration for optimization are described.
This paper analyzes a robust optimal reinsurance and investment strategy for an Ambiguity-Averse Insurer (AAI), who worries about model misspecification and insists on seeking robust optimal strategies. The AAI's surplus process is assumed to follow a jump-diffusion model, and he is allowed to purchase proportional reinsurance or acquire new business, meanwhile invest his surplus in a risk-free asset and a risky-asset, whose price is described by an Ornstein-Uhlenbeck process. Under the criterion for maximizing the expected exponential utility of terminal wealth, robust optimal strategy and value function are derived by applying the stochastic dynamic programming approach. Serval numerical examples are given to illustrate the impact of model parameters on the robust optimal strategies and the loss utility function from ignoring the model uncertainty.
Proceedings of the Korean Society for Technology of Plasticity Conference
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2003.05a
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pp.283-287
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2003
In recent years, design of an optimal blank shape is very important for sheet metal forming process in the automobile industry because the raw material cost rate is significant part in the automobile industry. With the design of an optimal blank shape, the engineer can protect a blank from an excessive holding force to improve the quality and reduce the ratio of material scrap. Therefore design of an optimal blank shape is inevitable in sheet metal forming process. However, if it causes a complicated shape of blank, it may be difficult to do the blank layout optimally. In this study, we developed software of optimal blank layout connected with the software of optimal blank shape design which was created in the past by the present authors. And by using these softwares, we would like to present the method in order to get optimal utilization ratio easily and precisely within short time for the sequence of works from design to blank layout.
This paper deals with an optimal process control problem in production of hull structural steel plate with high defective rate. The main quality characteristic(dependent variable) is the internal quality(defect) of plates and is dependent on process parameters(independent variables). The dependent variable(quality characteristics) has three categorical ordinal data and there are 35 independent variables(29 continuous variables and 6 categorical variables). In this paper, we determine the main factors and to develop the mathematical model between internal quality predicted probabilities and the main factors. Secondly, we find out the optimal process condition of main factors through analysis of variance(ANOVA) using simulation. We consider three models to obtain the main factors and the optimal process condition: linear, quadratic, error models.
In the automobile industry, the design of optimal blank shape becomes a significant part of the stamping. It provides many evident advantages, sush as enhancement of formability, reduction of material cost and product development period. However, the nesting process, required for the optimal usage of materials in the blanking becomes more complicated as the blank shape becomes complicated, like most optimal blank shape. In this study, stamping process optimization system for the optimal usage of material has been developed through the integration of optimal blank design and optimal nesting. For optimal blank design, a radius vector method, the modified version of the initial nodal velocity method, the past work of the present author, have been proposed. Both the optimal blank design and optimal nesting programs have been developed under the GUI environment for the convenience of engineers. The efficiency of the optimization system has been verified with some chosen problems.
Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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v.17
no.6
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pp.28-34
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2008
Mg alloy is widely used for the IT, auto and consumer electronics industries. Semi-solid casting(SSC) of magnesium alloys is used to produce high quality components. SSC process is analogous with the injection molding of plastics. The high strength and low weight characteristics of magnesium alloys render the high-precision fabrication of thin-walled components with large surface areas. To produce thin-walled magnesium alloy parts, SSC process parameters on the quality of the finished product should be clearly studied. In this paper, to select optimal process parameters, Taguchi method is applied to the optimal design of the process parameters in the SSC process. The die temperature, injection velocity and barrel temperature of the SSC process are selected for the process parameters. The effectiveness of the optimal design is verified through the CAE software.
A genetic algorithm was applied to the arc welding process as to determine the near-optimal settings of welding process parameters that produce the good weld quality. This method searches for optimal settings of welding parameters through the systematic experiments without the need for a model between the input and output variables. It has an advantage of being capable to find the optimal conditions with a fewer number of experiments rather than conventional full factorial designs. A genetic algorithm was applied to the optimization of the weld bead geometry. In the optimization problem, the input variables were wire feed rate, welding voltage, and welding speed. The output variables were the bead height bead width, and penetration. The number of levels for each input variable is 16, 16, and 8, respectively. Therefore, according to the conventional full factorial design, in order to find the optimal welding conditions,2048 experiments must be performed. The genetic algorithm, however, found the near optimal welding conditions in less than 40 experiments.
Proceedings of the Korean Society for Technology of Plasticity Conference
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2001.10a
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pp.150-153
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2001
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.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.29
no.3
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pp.239-246
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2003
Individual items are produced continuously from an industrial process. Each item is checked to determine whether it satisfies a lower screening limit for the quality characteristic which is the weight of an expensive ingredient. If it does, it is sold at a regular price; if it does not, it is reprocessed or sold at a reduced price. The process mean may be adjusted to a higher value in order to reduce the proportion of the nonconforming items. Using a higher process mean, however, may result in a higher production cost. In this paper, the optimal process mean and lower screening limit are determined in situations where the probability that an item functions well is given by a logistic function of the quality characteristic. Profit models are constructed which involve four price/cost components; selling prices, cost from an accepted nonconforming item, and reprocessing and inspection costs. Methods of finding the optimal process mean and lower screening limit are presented and numerical examples are given.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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