In this study, we perform the optimization of trailing arm bush in a vehicle rear suspension to improve the ride and handling performance. A design problem was formulated considering 2 objective functions and 7 constraints related to vehicle ride and handling performance. PIAnO, one of the PIDO (Process Integration and Design Optimization) tool, was used to automate analysis procedures and perform a design optimization. In order to assess relation between performances and design variables, we perform the DOE (Design of Experiments). To find the optimal solution, we used Progressive quadratic response surface method (PQRSM), one of the design optimization techniques equipped in PIAnO. As an optimization result, we got an optimal solution and could improve lateral force steer off-center by 43.0% while decreasing brake compliance at wheel center by 8.1%.
Since tolerance allocation in a mobile phone camera manufacturing process greatly affects production cost and reliability of optical performance, a systematic design methodology for allocating optimal tolerances is required. In this study, we proposed the tolerance optimization procedure for determining tolerances that minimize production cost while satisfying the reliability constraints on important optical performance indices. We employed Latin hypercube sampling for evaluating the reliabilities of optical performance and a function-based sequential approximate optimization technique that can reduce computational burden and well handle numerical noise in the tolerance optimization process. Using the suggested tolerance optimization approach, the optimal production cost was decreased by 30.3 % compared to the initial cost while satisfying the two constraints on the reliabilities of optical performance.
Transverse flux machine (TFM) has been developed to drive a machine of large input power at low-speed. However, it has complicated structure and large torque ripple due to its inherent structure In this paper the characteristics of torque of a rotatory two-phase TFM are analyzed by using the 3-dimensional finite to element method and optimal design. This research shows that one of the effective design variables is the skew angle of permanent magnet. The skew angles of permanent magnet are optimized by using a Progressive Quadratic Response Surface Method (PQRSM). It also shows that the proposed optimal skew magnet not only increases average torque but also decreases torque ripple of a rotatory two-phase TFM.
This paper presents an approach to optimally design the air bearing surface (ABS) of the head slider by using the approximation methods. The reduced basis concept is used to reduce the number of design variables. In the numerical calculation, the progressive quadratic response surface modeling (PQRSM) is used to handle the non-smooth and discontinuous cost function. A multi-criteria optimization problem is formulated to enhance the flying performances over the entire recording band during the steady state and track seek operations. The optimal solutions of the sliders, whose target flying heights are 12 nm and 9 nm, are automatically obtained. The flying heights during the steady state operation become closer to the target values and the flying height variations during the track seek operation are smaller than those for the initial one. The pitch and roll angles are also kept within suitable ranges over the recording band.
A lens system of a camera module for mobile phones is comprised of the composition and design of various shapes of lens. To improve responses such as the modular transfer function (MTF), a lens system should always be constructed by considering uncertainty that can be caused by manufacturing and assembly error. In this study, tolerance optimization using the Latin Hypercube Sampling (LHS) technique is performed. In order to reduce the computational burden of the tolerance optimization process and decrease the influence from numerical noise effectively, we use the Progressive Quadratic Response Surface Modeling (PQRSM), which is one of Sequential Approximate Optimization (SAO) techniques. Using this method, we achieved optimal tolerance for each lens and obtained reliability for satisfying user‘s requirements. In addition, through the design process the manufacturing and assembly cost of a lens system was reduced.
Direct-acting solenoid valves are used in the automotive industry due to their simple structure and quick response in controlling the flow of fluid. We performed an optimization study of response time in order to improve the dynamic performance of a direct-acting solenoid valve. For the optimal design process, we used the commercial optimization software PIAnO, which provides various tools for efficient optimization including design of experiments (DOE), approximation techniques, and a design optimization algorithm. 35 sampling points of computational experiments are performed to find the optimum values of the design variables. In all cases, ANSYS Maxwell electromagnetic analysis software was used to model the electromagnetic dynamics. An approximate model generated from the electromagnetic analysis was estimated and used for the optimization. The best optimization model was selected using the verified approximation model called the Kriging model, and an optimization algorithm called the progressive quadratic response surface method (PQRSM).
An injection mold cooling circuit for an automotive front bumper was optimally designed in order to simultaneously minimize the average of the standard deviations of the temperature and the difference in mean temperatures of the upper and lower molds for uniform cooling. The temperature distribution for a specified design was evaluated by Moldflow Insight 2010, a commercial injection molding analysis tool. For efficient design, PIAnO (Process Integration, Automation and Optimization), a commercial PIDO tool, was used to integrate and automate injection molding analysis procedure. The weighted-sum method was used to handle the multi-objective optimization problem and PQRSM, a function-based sequential approximate optimizer equipped in PIAnO, to handle numerically noisy responses with respect to the variation of design variables. The optimal average of the standard deviations and difference in mean temperatures were found to be reduced by 9.2% and 56.52%, respectively, compared to the initial ones.
Among many kinds of parts for Liquid Crystal Display (LCD), a Back Light Unit (BLU) that changes the path of the light from light source to screen is the most important part to improve optical performances such as uniformity and average value of brightness. Up to recently, design process of BLU has been carried out by depending on the experience of design engineer. Using this approach, however, is proven that it is hard to effectively deal with difficulties in a process of the LCD development such as frequent design modifications, various design requirements, and short-term development. To cope with this situation, we applied a Process Integration and Design Optimization (PIDO) based design environment. PIDO is a software package to integrate multiple simulation processes and find a better solution using various design techniques. In this research, we found a design solution satisfying all design requirements by using the PIDO.
Vehicle vibration mostly originates from the road excitation and causes discomfort, fatigue and even injury to a driver. Vehicle ride comfort is one of the most important performance indices to achieve a high-quality vehicle design. Since design parameter variations inevitably result in the vehicle ride comfort variance, the variance characteristics should be analyzed in the early design stage of the vehicle. The vehicle ride comfort is often defined by an index which employs a weighted RMS value of the acceleration PSD of a seat position. The design solution is obtained through two steps in this study. An optimization problem to obtain a minimum ride comfort index is solved first. Then another optimization problem to obtain minimum variance of the ride comfort index is solved. For the optimization problems, the equations of motion and the sensitivity equations are derived basing on a 5-DOF vehicle model. The numerical results show that an optimal solution for the minimum ride comfort is not necessarily same as that of the minimum variance of the ride comfort.
Progressive shearing with blanking dies is commonly employed to produce large quantities of tiny sheet metal electronic parts. Sheet metal pins, which are narrow and long, that are sheared with a progressive die set are often twisted. The twist in the sheet metal pins, which usually occurs in the final shearing operation, generally decreases with increasing blank holding force. The blank holding forces in all shearing operations are not the same because of different shearing positions and areas. In the current study, the optimal layout of the springs in a progressive die set to minimize the twist of the sheet metal pin is proposed. In order to find the holding force acting on the tiny narrow blanks produced with the proposed springs during the shearing process, the equivalent area method is used in the structural analysis. The shearing of the sheet-metal pin was simulated to compute the twist angle associated with the blank holding force. The constraint condition satisfying the pre-set blank holding force from the previous shearing operations was imposed. A design of experiments (DOE) was numerically implemented by analyzing the progressive die structure and by simulating the shearing process. From the meta-model created from the experimental results and by using a quadratic response surface method (PQRSM), the optimal layout of the springs was determined. The twist of sheet metal pin associated with the optimal layout of the springs found in the current study was compared with that of an existing progressive die to obtain a minimal amount of twist.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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