Hydroforming is the technology that utilizes hydraulic pressure to form tube or sheet materials into desired shapes inside die cavities. Tube hydroforming provides a number of advantages over the conventional stamping process, including fewer secondary operations, weight reduction, assembly simplification, adaptability to forming of complex structural components and improved structural strength. In many case, hydroformed parts have to be structurally joined at some point. Therefore it is useful if the hydroformed automotive parts can be given a localized attachment flange. In this study for the numerical process design FE analysis was performed with DYNAFORM 5.5. Die parting angle and circumferential expansion ratio was optimized. With optimized condition, bulge and hydroforming experiments to form flange were performed. Forming characteristic at various pressure conditions was analyzed and optimized internal pressure condition was evaluated. The results show that flanged parts can be successfully produced by tube hydroforming process.
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.
본 논문에서는 LDD 소자의 최적화의 물리적 의미를 수치 씨뮬레이션을 통해 다루었으며 관련 실험을 통하여 최적화된 LDD 구조를 해석해 보았다. 첫째, 수치해석에 의하면 최적화 조건시에 드레인 n-영역에서의 전계는 고르며 낮은 분포를 보이고 있고, 전류는 이 영역에서 넓게 퍼져 흘렀다. 아울러 이때 최적점은 모든 공정 및 전기조건을 고려하여 총체적으로 최적화하여 얻어져야함이 발견되었다. 둘째, 실험에 의하면 최적 조건의 경우 기판전류와 드레인 전류비에 의해 n-영역의 최대전계는 극소화되었다. 이때 소자의 수명은 최대가 되었으며 n-영역의 저항은 channel 저항에서 $n^+$ 접합 저항으로 유연하게 변환이 되었다.
Sensitivity studies of blade angle and twisted angle are numerically investigated to optimize the Savonius blade. As blade angle increases, the contact area between blade and wind decreases, showing the suppression of the vortex generation near blade. Compared to the blade angle of 0 degree, the blade angle of 20 degree shows about 2.6% increment of power efficiency. Based on the blade angle of 20 degree, sensitivity studies of the twisted angle are performed. The result indicates that the adjustment of the twisted angle causes the torque of blade to increase. Optimized blade can suppress the formation of the vortex structure in rear region. Also, wind flows without disturbance of vortex when passing through the optimized blade. The 1kw vertical wind turbine system with optimized blade can generate 4442.2kWh per year and have 53% capacity factor.
본 연구는 지하공사에 적용되는 흙막이 공법 중 4개 공법을 대상으로 영향요인들의 상대적인 가중치를 분석하여 최적의 흙막이 공법을 선정하는 방법에 대한 연구이다. 도심지에 적합한 흙막이 공법 선정을 위한 주요 영향영역과 영향요인들을 설문조사를 통해 분석하여 이를 토대로 매트릭스 분석을 이용하여 흙막이 선정 방법을 제안하였고, 대안별 공법들을 대안 평가기준의 중요도를 통하여 가중치 및 대안 평가기준을 종합 분석함으로써 영향 영역들의 중요도를 평가하여 최적 대안을 분석하였다. 다양한 제한요소를 고려해야 하는 지하 흙막이 공법 선정을 위한 분석 시 IT분야의 정보처리기술과의 융합은 많은 제한조건을 체계적으로 분석하여 최적화하는데 효과적이다.
Recently, the problem of the accumulation of fine sludge from the cutting oil generated during machining processes has become a major threat to the environment. The fine sludge has adverse affects on the human body and the environment, and significantly contributes to marine pollution. However, a microfiltration technique that can process the sludge still needs to be studied and developed on a global scale. Therefore, it is necessary to develop eco-friendly equipment such as an ECO vacuum filter system and eco-friendly technologies for processing cutting oil. In this study, a structural analysis was carried out using a finite element method (FEM). Improved models of the suction chamber for the ECO vacuum filter system were proposed based on the analysis of the displacement and stress of the system. The model with the best result was then optimized using the commercial software, ANSYS. It was confirmed that, in the optimized model, displacement and stress were reduced in comparison with the initial model. Finally, the structural stability of the optimized model was verified through analysis.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권5호
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pp.1963-1978
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2015
With the advancement of mobile web environments, identification and analysis of the user behavior play a significant role and remains a challenging task to implement with variations observed in the model. This paper presents an efficient method for mining optimized user behavior prediction model using genetic algorithm on mobile web structure. The framework of optimized user behavior prediction model integrates the temporary and permanent register information and is stored immediately in the form of integrated logs which have higher precision and minimize the time for determining user behavior. Then by applying the temporal characteristics, suitable time interval table is obtained by segmenting the logs. The suitable time interval table that split the huge data logs is obtained using genetic algorithm. Existing cluster based temporal mobile sequential arrangement provide efficiency without bringing down the accuracy but compromise precision during the prediction of user behavior. To efficiently discover the mobile users' behavior, prediction model is associated with region and requested services, a method called optimized user behavior Prediction Model using Genetic Algorithm (PM-GA) on mobile web structure is introduced. This paper also provides a technique called MAA during the increase in the number of models related to the region and requested services are observed. Based on our analysis, we content that PM-GA provides improved performance in terms of precision, number of mobile models generated, execution time and increasing the prediction accuracy. Experiments are conducted with different parameter on real dataset in mobile web environment. Analytical and empirical result offers an efficient and effective mining and prediction of user behavior prediction model on mobile web structure.
This study optimized the parameters of the helical gear based on the original external meshing helical gear pump, combined with the analysis of the stability and flow of the basic parameters of the equipment; herringbone gears were used to eliminate the axial force generated by the helical gears. An optimized helical gear rotor was built with NX. The error between the simulation and calculation results of pump displacement was 3.95% and the simulation results were valid. Analysis of the outlet pressure and lift changes (maximum change rates of 0.38% and 0.25%), pressure analysis of the XY center plane at different times in the same cycle (no pressure surge or drop), and analysis of the axial force of the primary and driven rotors (axis The axial force is close to 0) were performed. The results showed that the flow pulsation of the external gear pump was slight, the operation was smooth, vibration and friction were reduced, the wear of bearings and other components could be diminished, and the service life of the equipment was extended. The simulation results showed that the external gear pump met the design requirements.
본 연구에서는 퍼지관계 및 진화론적 최적 다층 퍼셉트론에 기초한 퍼지다항식 뉴럴네트워크(FPNN)의 새로운 구조를 소개하고, 포괄적인 설계방법론을 토의하며, 그리고 일련의 수치적인 실험이 수행된다. 진화론적 최적 FPNN(EFPNN)의 구축을 위해 컴퓨터지능(CI)의 기반 기술을 이용한다. EFPNN의 구조는 규칙베이스 퍼지뉴럴네트워크와 다항식 뉴럴네트워크의 결합에 의한 유전자 최적 구동 하이브리드 시스템의 시너지 이용으로 얻어진다. 퍼지뉴럴네트워크는 EFPNN의 전체규칙 구조의 전반부에 기여하고, EFPNN의 후반부는 다항식 뉴럴네트워크를 사용하여 설계된다. EFPNN의 후반부를 위한 유전론적 최적 다항식 뉴럴네트워크의 개발은 두 최적화 기법에 의해 수행된다. 즉 구조적 최적화는 유전자알고리즘에 의해 수행되고, 파라미터 최적화는 최소자승법 기반의 학습을 통해 행하여진다. EFPNN의 성능 평가를 위해, 모델은 몇 가지 수치 예제를 이용한다. 비교에 의한 해석은 제안된 EFPNN이 이전에 제시된 다른 지능형 모델보다 높은 정확도 뿐만 아니라 좀 더 우수한 예측능력을 가지는 모델임을 보여준다.
Since the occlusal loading is transmitted to the surrounding bone, the success of an implant treatment is closely related to the distribution of the stress on the implant. The finite element analysis method is often used in order to produce a model for dispersion of stress. Assessment of the success of the implant is usually based on the degree of osseointegration which is a bone and implant surface interface. Implant used in this research was designed through the method of shape optimization after the stress on implant was anaylzed by the finite element analysis method. This study was pertinently assessed by a clinical, histologic, histomorphometric analysis after the shape optimized implant was installed on beagle dog tibia. The results are as follows 1. It clinically showed a good result without mobility and imflammatory reaction. 2. Implant was supported by dense bone and bone remodeling showed on the surrounding area of the implant 3. The average percentage of bone-implant contact was 58.1%.The percentage of bone density was 57.6%. Having above results, shape optimized implant showed the pertinence through clinical and histologic aspects. However, to use the shape optimized implant, the further experiment is required for finding problems, improvement.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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