Temperature control of a rubber injection mold is important for the dimensional accuracy of product. The main objective of this paper is to optimize the arrangement of heaters by FEM and optimal design method. Firstly, 3-dimensional transient heat transfer analysis was carried out for a square specimen mold. Results of FE analysis are a good agreement with the experimental results, showing about 1.22~7.22% error in temperature distribution. Secondly, we suggested the optimal method about an arrangement of heaters of rubber injection mold by using the optimal design technique. Distances between heater's center and the contact surface of mold, distances between heater's center and symmetric surface were considered as design variables. And the variances between the temperatures of cavity surfaces and their average temperature were used as the objective functions. Applying the optimal solution, the temperature variation was improved about 52.9~88.1 % compared to the existing mold. As a result of sensitivity analysis for design variables, design variables parallel to the direction of the split plane in mold affect the largest on the surface temperature variation in mold cavity.
Photovoltaic(PV) system has been studied and watched with keen interest due to a clean and renewable power source. But, the output power of PV system is not only unstable but uncontrollable, because the maximum power point tracking (MPPT) of PV system is still hard with the tracking failure under the sudden fluctuation of irradiance. Authors suggest that the optimal voltage for MPPT be obtained by only solar cell temperature. Having an eye on that the optimal voltage point of solar cell is in proportion to its panel temperature, with operating the power converter whose operating point keeps its input voltage to the optimal voltage imagined by the surface's temperature of PV panel, the maximum power point becomes tenderly possible to be tracked. In order to confirm the availability of the proposed control scheme. And both control methods are simulated not only on the various angle of sampling time of switching control, but also with the real field weather condition. As the results of that, the conversion efficiency between PV panel and converter of the proposed control scheme was much better than that of the power comparison MPPT control, and what is better, the output voltage of PV panel was extremely in stable when the optimal voltage for MPPT is obtained by only solar cell temperature.
본 논문에서는 실거주 환경과 같이 구축된 테스트베드에 온도 센서를 설치하여 최적의 온도 측정 위치를 설정하는 방법을 제안한다. 테스트베드를 CFD(Computational Fluid Dynamics) 방법으로 온도 변화를 시뮬레이션하고, 온도 변화와 기류 변화를 확인하여 최적 온도 측정 위치를 선정한다. 디자인빌더 소프트웨어를 이용하여 테스트베드를 3차원 모델링을 하고 CFD를 실행하였다. 최적위치는 바닥에서 높이 1.5m이고, 온도 변화가 적은 곳을 선택하였다. 실제 공간에 30개의 온습도센서를 설치하여 실험을 진행하였고 온도변화 결과를 확인하였다.
This paper is about elimination the situation in which gas sensor data becomes inaccurate due to temperature control when a semiconductor gas sensor is driven. Recently, interest in semiconductor gas sensors is high because semiconductor sensors can be driven with small and low power. Although semiconductor-type gas sensors have various advantages, there is a problem that they must operate at high temperatures. First temperature control was configured to adjust the temperature value of the heater mounted on the gas sensor. At that time, in controlling the heater temperature, gas sensor data are fluctuated despite supplying same gas concentration according to the temperature controlled. To resolve this problem, gas and temperature are extracted as a data. And then, a relation function is constructed between gas and temperature data. At this time, it is included low pass filter to get the stable data. In this paper, we can find optimal gain and parameters between gas and temperature data by using genetic algorithm.
In this paper, optimal control strategy of the air-conditioning system with slab thermal storage was investigated based on the optimal control theory. An optimal heat output to the plenum chamber and the air-conditioned room was determined based on two kinds of criterion functions. The first one requires small deviation in room air temperature from a set-point value and low energy consumption. It is shown that the optimized control is to store heat through the whole storage time and to increase storage rate gradually with time. As the second case, a criterion that both a deviation of operative temperature from a set-point temperature and the energy consumption should be minimized was adopted. The room air temperature was a little high and the cooling load during storage time was reduced, compared with the results when a criterion function considering only the room air temperature is used.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제9권4호
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pp.51-56
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2008
Thermoforming is one of the most versatile and economical processes available for shaping polymer products, but obtaining a uniform thickness of the final product using this method is difficult. Heater power adjustment is very important because the thickness distribution depends strongly on the distribution of the sheet temperature. In this paper, the steady-state optimum distribution of heater power is first ascertained by a numerical optimization to obtain a uniform sheet temperature. The time-dependent optimal heater input is then determined to decrease the temperature difference through the direction of the thickness using the response surface method and the D-optimal method. The optimal results show that the time-dependent optimum heater power distribution gives an acceptable uniform sheet temperature in the forming temperature range by the end of the heating process.
Because the reheating furnace consumes a large amount of energy to heat up the slabs, it is very important to find an optimal temperature patterns in the furnace for energy saving as well as uniform target temperature at the exit of the furnace. In this study, the temperature profiles in the slab are determined by solving the transient one-dimensional heat conduction equation in conjunction with boundary conditions with total heat exchange factors. The optimal temperature patterns are obtained to minimize the fuel consumption with satisfying the predetermined constraint conditions. The design optimization is performed by using a genetic algorithm and the optimal results are validated with results obtained from the PIDO tool, called as P.I.A.n.O.
Purpose: This study aimed at finding the optimal input variables of the artificial neural network-based predictive model for the optimal controls of the indoor temperature environment. By applying the optimal input variables to the predictive model, the required time for restoring the current indoor temperature during the setback period to the normal setpoint temperature can be more precisely calculated for the cooling season. The precise prediction results will support the advanced operation of the cooling system to condition the indoor temperature comfortably in a more energy-efficient manner. Method: Two major steps employing the numerical computer simulation method were conducted for developing an ANN model and finding the optimal input variables. In the first process, the initial ANN model was intuitively determined to have input neurons that seemed to have a relationship with the output neuron. The second process was conducted for finding the statistical relationship between the initial input variables and output variable. Result: Based on the statistical analysis, the optimal input variables were determined.
Based on the measurement data of the particulate matter with an aerodynamic diameter of less than or equal to a nominal 10 ${\mu}m$ (PM10) by the ${\beta}$-ray absorption method (BAM) equipped with an inlet heater and the gravimetric method (GMM) at two coastal sites in Korea, the optimal inlet heater temperature was estimated. By using a gas/particle equilibrium model, Simulating Composition of Atmospheric Particles at Equilibrium 2 (SCAPE2), water content in aerosols was estimated with varying temperature to find the optimal temperature increase to make the PM10 concentration by BAM comparable to that by GMM. It was estimated that the heated air temperature inside the BAM should be increased up to $35{\sim}45^{\circ}C$ at both sites. At this temperature range, evaporation of volatile aerosol components was minor. Similar ($30{\sim}50^{\circ}C$) temperature range was also obtained from the calculation based on the absolute humidity which changed with ambient absolute humidity and chemical composition of hygroscopic species.
The near-optimal control algorithm for central cooling and heating system has been developed for minimizing energy consumption while maintaining the comfort of indoor thermal environment in terms of the environmental variables such as time varying indoor load and outdoor temperatures. The optimal set-points of control parameters with near-optimal control are supply air and chilled or hot water temperatures. The near optimal control algorithm has been implemented by using LabVIEW program in order to analyze energy performance for central cooling and heating control system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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