The design of experiment(DOE) with orthogonal arrays is adopted when the engineering design is needed in a discrete design space. In this research, a design process with orthogonal array is peformed to obtain the optimum design which satisfy the frequency target of the steering system. The optimum design is determined from the analysis of means(ANOM) and sensitivity information about design variables is evaluated by the analysis of variance(ANOVA). Interactions between design variables are investigated to achieve additivity which should be valid in using orthogonal array. It is shown that when strong interactions exist, the DOE process with orthogonal array considering interaction is introduced to find out optimum design.
Structure design sensitivity was evaluated using the orthogonal array experimental method for passive-type deck support frame (DSF) developed for float-over installation of the offshore plant. Moreover, approximation characteristics were also reviewed based on various meta-models. The minimum weight design of the DSF is significantly important for securing both maneuvering performance and buoyancy of a ship equipped with the DSF and guaranteeing structural design safety. The performance strength of the passive type DSF was evaluated through structure analysis based on the finite element method. The thickness of main structure members was applied to design factors, and output responses were considered structure weight and strength performances. Quantitative effects on the output responses for each design factor were evaluated using the orthogonal array experimental method and analysis of variance. The optimum design case was also identified from the orthogonal array experiment results. Various meta-models, such as Chebyshev orthogonal polynomial, Kriging, response surface method, and radial basis function-based neural network, were generated from the orthogonal array experiment results. The results of the orthogonal array experiment were validated using the meta-modeling results. It was found that the radial basis function-based neural network among the meta-models could approximate the design space of the passive type DSF with the highest accuracy.
본 논문은 다양한 설계하중조건 상태에서 자동채염기 구조설계의 성능분석과 개선을 위해 실험계획법을 이용한 설계민감도 평가와 대리모델의 특성에 대한 비교연구를 수행하였다. 실험계획법은 수치해석 기반의 직교배열설계 방법을 이용하였다. 설계인자는 주요 구조부재의 두께치수 변수를 고려하였고, 응답치는 중량과 강도성능을 선정하였다. 직교배열실험을 통해 설계인자 별 응답치에 대한 정량적인 영향도를 분석하였다. 또한 최소의 중량증감으로 구조성능을 개선할 수 있는 최적의 설계조건을 탐색하였다. 직교배열실험 결과를 이용하여 반응표면모델, 크리깅모델, 그리고 체비쇼프 직교 다항식과 같은 다양한 대리모델을 생성하였다. 대리모델의 결과를 통해 직교배열실험 결과의 타당성을 검증하였다. 자동채염기 구조설계 공간 탐색에는 반응표면모델이 가장 적합한 대리모델로 평가되었다.
The structural optimization is carried out in the continuous design space or discrete design space. Methods for 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 design 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 for 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.
Design of experiments based on Taguchi's orthogonal array is utilized for exploring the design space and for building response surface models of insulator and isolator database in order to facilitate the effective solution of multi-objective optimization commonly occurred in NVH problems. Response surface models, called engineering database of design space, provide an efficient means to rapidly model the trade-off among many conflicting NVH goals in automotive. In the design of insulator and isolator in automotive interior part, it is important not only to construct effective matrices of NVH but also to build up engineering database of current products. The experimental design especially based on orthogonal array and the nonlinear optimization algorithms are successfully used together to obtain the optimal design of insulator and isolator. The $2^{nd}$ order response surface models of absorption coefficient and insertion loss are constructed by using modified Taguchi's $L_{12}2^13^7$ orthogonal array and successfully used in optimal design of insulator and isolator.
Recently, the weight reduction of vehicle influences its environment problems and performances. It is a trend that a lot of parts have been currently changed to an aluminum alloy from steel materials. In this study, the shape optimization using an orthogonal array is performed to determine the design of the knuckle which is a part of suspension system. With the material of the weight reduction was achieved by satisfying the constraints of a strength requirement. The orthogonal array of $L_{18}$ is introduced to find the optimum design variables that considers the shape of the knuckle. The characteristic function composed of the objective and the construct is defined to the feasibility. Comparing to the weight of the initial design with steel materials that of optimum design with aluminum alloy material is reduced by 60%.
Process design of multi-step wire drawing process, conducted by means of finite element analysis and ANN(Artificial Neural Network) has been considered. The investigated problem involves the ade-quate selection of the drawing die angle and the correspondent reduction rate in the condition of desired initial and final diameter. Combinations of the process parameters which are used in finite ele-ment simulation are selected by using the orthogonal array. Also the orthogonal array. Also the orthogonal array and the results of finite element simulation which are related to the process energy are used as train data of ANN. In this study it is shown that the application of new technique using ANN and Othogonal array table to the process design of metal forming process is useful method.
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.
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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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