Journal of International Society for Simulation Surgery
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제2권1호
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pp.40-42
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2015
Purpose Usability is an important factor in our life. This paper presents an approach to design the clinical work-flow for ultrasound system. And, we tried to apply this work-flow in diagnosis ultrasound system. Materials and Methods For user learnability, we follow international standard IEC 60601-1-1 and IEC 62366 which describes usability of medical instrument. User requirement are applied by 10 clinicians who are well aware of usability. We considered user environment and designed clinical work-flow into two types: general use and emergency use. The designed clinical work-flow was evaluated by 10 clinicians and results derived from the evaluation were analyzed. Results We could successfully design optimized clinical workflow of ultrasound system. Conclusion This paper suggests usability testing for optimized ultrasound clinical workflow. Using this clinical work flow, users can enhance their clinical performance and reduce operation time.
In this study, experimental verification of performance of flat speaker has been conducted. The piezofilm (PVDF) actuator has been designed to prevent the distortion of sound and make the frequency response of radiated sound flat. The electrode pattern of piezofilm actuator is optimized to satisfy the design objective. The formulation of design method is based on the coupled finite element and boundary element method and electrode pattern is optimized by genetic algorithm. The flat speaker with optimized piezofilm actuator has been manufactured. The sound pressure level at the distance of 50cm is measured using microphone and compared with the result of numerical simulation.
This paper is about a high-speed MAC (multiplier and accumulator) design applying radix-4 and radix-8 Booth's algorithm at the same time. The optimized hybrid radix design for high speed MAC has taken advantage of both a radix-4 and a radix-8 architectures. A radix-4 architecture meets high-speed, but it takes much more power and chip area than a radix-8 architecture. A radix-8 architecture needs less power and chip area than the other, but it has a bottleneck of generating three times the multiplicand problem. An optimized hybrid architecture performs tile radix-4 multiplication partially in parallel with the generation of three times the multiplicand for use of tile radix-8 multiplication. It reduces the concerned bit width of multiplier in radix-8 multiplication.
It's difficult for manufacturers to derive a new design from the demands of consumers as quickly as possible and a designer carries out design operation using insufficient resources in initial design. To carry out initial design process efficiently for an excavator front group, it is necessary for a designer to manage lots of parameter with an existing knowledge or with in-house know-how and develop function module that calculates working range and excavator force. By doing so, it will bring up the optimized values of parameters based on the DOE in the early design stage. In this paper, a new approach to improve the process with optimized parameters is proposed to reduce a product development time of the excavator front design.
본 논문의 주 목적은 기존선형과 저항을 최소화하는 최적선형에 대한 에너지효율 성능을 평가하는 것이다. 설계 흘수와 설계 선속을 고려하여 대상선박의 선수부 형상을 검토하였다. 실제 운항 상태에서 대상선박의 저항성능을 평가하였다. 상용 전산유체역학(CFD) 코드와 수조 모형시험 자료는 유효마력 평가를 위해 사용되었다. 실제 운항 상태를 고려하여 최소저항을 가지는 최적선형을 제시하였다. 기존선형과 최적선형에 대하여 3가지 선속에서 유효마력을 추정하였다. 최적선형의 저항성능은 기존선형과 비교하여 볼 때 설계속도(12노트)에서 약 6 % 향상된 결과를 보여 주었다. 준추진효율 계수(ETAD, ${\eta}_D$)는 모형시험 자료를 활용하였다. 에너지 효율 성능은 년간 운항일수, 벙커C유 가격, 1일 연료사용량 그리고 연료소비계수를 바탕으로 작성되었다. 최적선형의 에너지 효율 성능은 기존선형과 비교하였을 때 12노트에서 연간 약 3천만원 절약된 결과를 보여 주었다.
In this study, we introduce a dynamic process model as well as the design methodology of optimized fuzzy controller for its efficient application to vacuum production system to produce a semiconductor, solar module and display and so on. In a vacuum control field, PID control method is widely used from the viewpoint of simple structure and preferred performance. But, PID control method is very sensitive to the change of environment of control system as well as the change of control parameters. Therefore, it's difficult to get a preferred performance results from target system which has a complicated structure and lots of nonlinear factors. To solve such problem, we propose the design methodology of an optimized fuzzy PID controller through a following series of steps. First a dynamic characteristic of the target system is analyzed through a series of experiments. Second the process model is built up and its characteristic is compared with real process. Third, the optimized fuzzy PID controller is designed using genetic algorithms. Finally, the fuzzy controller is applied to target system and then its performance is compared with that of other conventional controllers(PID, PI, and Fuzzy PI controller). The performance of the proposed fuzzy controller is evaluated in terms of auto-tuned control parameters and output responses considered by ITAE index, overshoot, rise time and steady state time.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제17권3호
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pp.285-295
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2016
A contact strip shape of a high speed train pantograph system was optimized with CFD to increase the aerodynamic performance and stability of contact force, and the results were validated by a wind tunnel test. For design of the optimal contact strip shape, a Kriging model and genetic algorithm were used to ensure the global search of the optimal point and reduce the computational cost. To enhance the performance and robustness of the contact strip for high speed pantograph, the drag coefficient and the fluctuation of the lift coefficient along the angle of attack were selected as design objectives. Aerodynamic forces were measured by a load cell and HWA (Hot Wire Anemometer) was used to measure the Strouhal number of wake flow. PIV (Particle Image Velocimetry) was adopted to visualize the flow fields. The optimized contact strip shape was shown a lower drag with smaller fluctuation of vertical lift force than the general shaped contact strip. And the acoustic noise source strength of the optimized contact strip was also reduced. Finally, the reduction amount of drag and noise was assessed when the optimized contact strip was applied to three dimensional pantograph system.
An anti-backlash gear was developed to reduce the rattle noise generated from the gearbox of a direct-engine PTO driveline of agricultural tractors under idling. A pair of gears using the anti-backlash gear as driven part was modeled and verified. Using the verified model, a computer simulation was conducted to investigate the effects of design parameters of the anti-backlash gear on the reduction of rattle noise. The optimum values of the design parameters were also determined by the computer simulation. The optimized anti-backlash gear was then manufactured and installed on the experimental PTO driveline for the performance test. Measurement of rattle noise was made to evaluate its performance before and after the driven gear of the PTO gearbox was replaced by the optimized anti-backlash gear. Results of the study were as follows: The optimum values of the design parameters, spring constant and deformation, may be determined by a relationship: $$k{\ge}\frac{4364.7}{150{\delta}-23.564}$$ The optimized anti-backlash gear reduced the rattle noise maximally by 16.9 dBA. This concluded that it would be most effective to use the optimized anti-backlash gear to eliminate the rattle noise in the PTO driveline.
In this paper, we propose a new architecture of Self-Organizing Fuzzy Polynomial Neural Networks(SOFPNN) by means of genetically optimized fuzzy polynomial neuron(FPN) and discuss its comprehensive design methodology involving mechanisms of genetic optimization, especially genetic algorithms(GAs). The conventional SOFPNNs hinges on an extended Group Method of Data Handling(GMDH) and exploits a fixed fuzzy inference type in each FPN of the SOFPNN as well as considers a fixed number of input nodes located in each layer. The design procedure applied in the construction of each layer of a SOFPNN deals with its structural optimization involving the selection of preferred nodes (or FPNs) with specific local characteristics (such as the number of input variables, the order of the polynomial of the consequent part of fuzzy rules, a collection of the specific subset of input variables, and the number of membership function) and addresses specific aspects of parametric optimization. Therefore, the proposed SOFPNN gives rise to a structurally optimized structure and comes with a substantial level of flexibility in comparison to the one we encounter in conventional SOFPNNs. To evaluate the performance of the genetically optimized SOFPNN, the model is experimented with using two time series data(gas furnace and chaotic time series).
Back-propagation neural network (BPNN) is the most prevalently used paradigm in modeling semiconductor manufacturing processes, which as a neuron activation function typically employs a bipolar or unipolar sigmoid function in either hidden and output layers. In this study, applicability of another linear function as a neuron activation function is investigated. The linear function was operated in combination with other sigmoid functions. Comparison revealed that a particular combination, the bipolar sigmoid function in hidden layer and the linear function in output layer, is found to be the best combination that yields the highest prediction accuracy. For BPNN with this combination, predictive performance once again optimized by incrementally adjusting the gradients respective to each function. A total of 121 combinations of gradients were examined and out of them one optimal set was determined. Predictive performance of the corresponding model were compared to non-optimized, revealing that optimized models are more accurate over non-optimized counterparts by an improvement of more than 30%. This demonstrates that the proposed gradient-optimized teaming for BPNN with a linear function in output layer is an effective means to construct plasma models. The plasma modeled is a hemispherical inductively coupled plasma, which was characterized by a 24 full factorial design. To validate models, another eight experiments were conducted. process variables that were varied in the design include source polver, pressure, position of chuck holder and chroline flow rate. Plasma attributes measured using Langmuir probe are electron density, electron temperature, and plasma potential.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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