The object of this paper is to evaluate the surface roughness using the experimental equation of surface roughness, which is developed in turning by an orthogonal array method. $L_9{3^4}$ orthogonal array method, one of fractional factorial design has been used to study effects of main cutting parameters such as cutting speed, feed rate and depth of cut, on the surface roughness. And the analysis of variance (ANOVA)-test has been used to check the significance of cutting parameters. Using the result of ANOVA-test, the experimental equation of surface roughness, which consists of only significant cutting parameter - feed rate, has been developed. The coefficient of determination of this equation is 0.962.
2수준 직교배열표를 이용한 실험자료에 대한 파레토 그림에 의한 분석 방법은 실무에서 많이 활용되고 있는데, 그 이유는 유의한 요인을 선별하기 위해서 분산분석법을 사용하지 않고 시각적이고 간결한 방법에 의하여 실험자료를 분석하기 때문이다. $L_{18}(2 \times 3^7)$ 직교배열표를 이용한 실험자료에 대한 분석방법으로 Park(1996)은 효과의 크기를 각 효과의 평균제곱으로 정의하고 파레토 원칙을 사용한 Pareto ANOVA를 제안하였다. 이 논문에서는 $L_{18}(2 \times 3^7)$ 실험자료에 대한 새로운 파레토 그림에 의한 분석 방법이 제시된다. 주요 요점은 3수준 효과의 크기를 일차와 이차 직교대비의 크기에 의해 분할하는 것이다.
본 연구에서는 해양플랜트의 플로트오버 설치 작업을 위해 개발된 능동형 갑판지지 프레임(Deck support frame, DSF)의 구조설계에 대해 직교배열실험 방법을 이용한 민감도해석과 다양한 근사모델의 적용에 따른 설계공간의 근사화 특성에 관한 비교연구를 수행하였다. 본 연구의 목적은 효율적인 최적설계안 탐색과 높은 정확도의 근사모델을 생성할 수 있는 직교배열실험 기반의 설계 방법론을 제안하는 것이다. 설계인자는 주요 구조부재의 두께 치수를 적용하였고, 응답함수는 중량과 강도성능을 선정하였다. 직교배열실험을 이용하여 설계인자 별 응답함수에 대해 정량적인 영향도가 분석되었고, 최소중량설계를 실현할 수 있는 최상 설계조건이 탐색되었다. 직교배열실험 결과로부터 반응표면 모델, 크리깅 모델, 체비쇼프 직교 다항식 모델, 그리고 방사기저함수 신경망 모델과 같은 다양한 근사모델이 생성되었다. 근사모델의 결과를 통해 직교배열실험 결과의 타당성을 검증하였으며, 능동형 DSF의 설계공간에 대해 방사기저함수 신경망 모델이 가장 높은 정확도로 근사화할 수 있는 것으로 나타났다.
Two planar inverted-F antenna (PIFA) arrays are proposed as an alternative model to generate input and radiation characteristics of two orthogonal oriented circular loops, which has polarization diversity, but inherent mechanical instability of two orthogonal loops, in particular, in installation and operation conditions. Two $1\times2$ PIFA sub-arrays are orthogonally placed on a ground plane and two different feeding networks are applied to control horizontal and vertical radiation current flows for each sub-array, respectively. Equivalence of scattering parameters and radiation patterns between two antennas are validated by the available commercial simulator.
In this paper, an approach of automatically finding and modifying the most appropriate orthogonal array (GO) is suggested and applied to a new structural optimization procedure with two steps. GO is motivated by the situation where finding a proper orthogonal array from the tables in the literature is difficult or impossible. Now the Taguchi method is made available for various numbers of variables and levels. In the two-step structural optimization, the Taguchi method equipped with GO and a shape optimization using the finite differencing method is consecutively applied. The existence or non-existence of an element can be taken as a factor level and this feature is utilized finding the best topology from a set of potential topologies suggested from the user's expertise. This greatly enhances applicability and one can expect a better result than the case in which each step is applied independently because these steps are complementary each other.
The structural optimization have been carried out in the continuous design space or in the discrete design space. Methods fur discrete variables such as genetic algorithms , are extremely expensive in computational cost. In this research, an iterative optimization algorithm using orthogonal arrays is developed for design in discrete space. An orthogonal array is selected on a discrete des inn space and levels are selected from candidate values. Matrix experiments with the orthogonal array are conducted. New results of matrix experiments are obtained with penalty functions leer constraints. A new design is determined from analysis of means(ANOM). An orthogonal array is defined around the new values and matrix experiments are conducted. The final optimum design is found from iterative process. The suggested algorithm has been applied to various problems such as truss and frame type structures. The results are compared with those from a genetic algorithm and discussed.
타구치 직교배열표를 활용하여 마이크로스트립 패치 안테나 설계를 효율적으로 수행 가능한지를 분석하였다. 비교 및 분석을 위하여 U-슬롯 마이크로스트립 패치 안테나에서 U-슬롯의 모양과 변형된 급전부의 요소를 파라미터로 정했다. 해당 파라미터들의 스윕을 통해 도출된 모든 시뮬레이션의 결과와 타구치의 직교배열표를 이용하여 도출된 축소 시뮬레이션 결과를 비교분석하였다. 파라미터 스윕을 이용하여 진행된 19,683회의 시뮬레이션을 타구치의 직교배열표를 이용한 27번의 시뮬레이션으로 대폭 축소하였으며, 파라미터 스윕과 직교배열표를 이용한 시뮬레이션의 평균 10dB 대역폭은 3.7%의 오차를 가진다. 따라서, 시뮬레이션 횟수를 줄이고도 효율적으로 안테나 파라미터 특성을 파악할 수 있음을 확인했다.
In this paper, we propose a suboptimal receiver combining adaptive array antenna and orthogonal decision-feedback detector in DS/CDMA system. Adaptive array antenna can cancel out undesired signal using beamforming scheme. However, if there are interfering signals from undesired users with the same incident angle as that of a desired user, an adaptive array antenna cannot suppress them. The proposed receiver can cancel out remaining interference from users having nearly the same beam pattern. And we employ Orthogonal Decision-Feedback Detector (ODFD) as multiuser detection. The ODFD performs as good as the decorrelating decision -feedback detector (DDD) with much less complexity. Simulation results show that the proposed system provides a significantly enhanced performance.
Formula race car is generally recognized as a vehicle which is optimally designed for on-road race track with the regulations of race host bodies. Especially, the uprights of suspension system decisively have effects on the performance of cornering and stability of race car's driving performance, which are very important factors in the design of race car. This paper is a study of optimal upright design of F1800 grade formula race car which are normally used in professional race circuit in Korea. To design optimally the front upright of F1800 formula race car, Taguchi's orthogonal array, which is known for more useful method than full factorial design experimental method in cost and time, is used with CAE method such as FEM analysis. And the result of this paper shows that Taguchi's orthogonal array employed for this optimal design is very useful for designing the front upright of race car by minimizing its weight as well as keeping its safety factor as enough as designer wants in the view of quality, cost and delivery at the early design step.
In practical design process, designer needs to find an optimal solution by using full factorial discrete combination, rather than by using optimization algorithm considering continuous design variables. So, ANOVA(Analysis of Variance) based on an orthogonal array, i.e. Taguchi method, has been widely used in most parts of industry area. However, the Taguchi method is limited for the shape optimization by using CAE, because the multi-level and multi-objective optimization can't be carried out simultaneously. In this study, a combined method was proposed taking into account of multi-level computational orthogonal array and TOPSIS(Technique for Order preference by Similarity to Ideal Solution), which is known as a classical method of multiple attribute decision making and enables to solve various decision making or selection problems in an aspect of multi-objective optimization. The proposed method was applied to a case study of the multi-level shape optimization of lower arm used to automobile parts, and the design space was explored via an efficient application of the related CAE tools. The multi-level shape optimization was performed sequentially by applying both of the neural network model generated from seven-level four-factor computational orthogonal array and the TOPSIS. The weight and maximum stress of the lower arm, as the objective functions for the multi-level shape optimization, showed an improvement of 0.07% and 17.89%, respectively. In addition, the number of CAE carried out for the shape optimization was only 55 times in comparison to full factorial method necessary to 2,401 times.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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