There are recently some advances in solving numerically topology optimization problems for large-scaled trusses based on ground structure approach. A disadvantage of this approach is that the final design usually includes many bars, which is difficult to be produced in practice. One of efficient tools is a so-called filter scheme for the ground structure to reduce this difficulty and determine several distinct bars. In detail, this technique is valuable for practical uses because unnecessary bars are filtered out from the ground structure to obtain a well-defined structure during the topology optimization process, while it still guarantees the global equilibrium condition. This process, however, leads to a singular system of equilibrium equations. In this case, the minimization of least squares with Tikhonov regularization is adopted. In this paper, a proposed algorithm in controlling optimal Tikhonov parameter is considered in combination with the filter scheme due to its crucial role in obtaining solution to remove numerical singularity and saving computational time by using sparse matrix, which means that the discrete optimal topology solutions depend on choosing the Tikhonov parameter efficiently. Several numerical examples are investigated to demonstrate the efficiency of the filter parameter control algorithm in terms of the large-scaled optimal topology designs.
Suppose that an observed process can be written as the additive model of the signal process and the noise process with unknown parameters. In practice the signal process is not directly observed. We consider the problem of estimating parameter from the observation process using the quasi-likelihood method.
Background: Anatomic changes in the acromion have been considered a main cause of shoulder impingement syndrome (SIS). To evaluate the relationship between SIS and the acromion process, we devised a new morphological parameter called the acromion process cross-sectional area (APA). We hypothesized that the APA could be an important morphologic diagnostic parameter in SIS. Methods: We collected APA data from 95 patients with SIS and 126 control subjects who underwent shoulder magnetic resonance imaging (MRI). Then we measured the maximal cross-sectional area of the bone margin of the acromion process on MRI scans. Results: The mean of APAs were 136.50 ± 21.75 ㎟ in the male control group and 202.91 ± 31.78 ㎟ in the male SIS group; SIS patients had significantly greater APAs (P < 0.001). The average of APAs were 105.38 ± 19.07 ㎟ in the female control group and 147.62 ± 22.90 ㎟ in the female SIS group, and the SIS patients had significantly greater APAs (P < 0.001). The optimal APA cut-off in the male group was 165.14 ㎟ with 90.2% sensitivity, 91.4% specificity, and an area under the curve (AUC) of 0.968. In the female group, the optimal cut-off was 122.50 ㎟ with 85.2% sensitivity, 84.9% specificity, and an AUC of 0.928. Conclusions: The newly devised APA is a sensitive parameter for assessing SIS; greater APA is associated with a higher possibility of SIS. We think that this result will be helpful for the diagnosis of SIS.
In this paper, several process parameter studies of the manufacturing process of the steel cords are carried out to verify the relation between the process parameters and the residual stresses on the steel cords. At first, the finite element analysis of the drawing process is performed and the residual stress distributions with respect to the wire material and the area reduction ratio are obtained. The residual stress of the drawn wire is imported the finite element analysis of the twisting process as an initial stress. After that a parameter study of the twisting process is carried out. The process parameters are the applied tension, the over-twisting angle and the tensile strength of the drawn wire. Based on these studies, the optimum values of the process parameters which can remove or reduce the undesired residual stresses are determined. The optimum value of the process parameters are confirmed by the finite element analysis of the elastic recovery process of the steel cords. Finally, the finite element analysis of the roller straightening process is done to study the variation of the distribution of the residual stress before and after the process.
Recently, the production cycle in manufacturing process has been getting shorter and different types of product have been produced in the same process line. In this case, the control chart using coefficient of variation would be applicable to the process. The theory that random variables are located in the three times distance of the deviation from mean value is applicable to the control chart that monitor the process in the manufacturing line, when the data of process are changed by the type of normal distribution. It is possible to apply to the control chart of coefficient of variation too. ${\bar{x}}$, s estimates that taken in the coefficient of variation have just used all of the data, but the upper control limit, center line and lower control limit have been settled by the effect of abnormal values, so this control chart could be in trouble of detection ability of the assignable value. The purpose of this study was to present the robust control chart than coefficient of variation control chart in the normal process. To perform this research, the location parameter, ${\bar{x_{\alpha}}}$, $s_{\alpha}$ were used. The robust control chart was named Tim-CV control chart. The result of simulation were summarized as follows; First, P values, the probability to get away from control limit, in Trim-CV control chart were larger than CV control chart in the normal process. Second, ARL values, average run length, in Trim-CV control chart were smaller than CV control chart in the normal process. Particularly, the difference of performance of two control charts was so sure when the change of the process was getting to bigger. Therefore, the Trim-CV control chart proposed in this paper would be more efficient tool than CV control chart in small quantity batch production.
This paper is concerned with the simulation-based parameter determination for the tool design in the stamping process of the complicated auto-body member. The CAE procedure of the stamping process is proposed so that troubles such as wrinkle, springback and excess metal be eliminated with changing parameters such as the blank size, the restraining force of the draw-bead and the embossing shape in the die face. The selected indicators of failure during forming are wrinkling. the amount of spring after unloading of the tool, the amount of excess metal developed .The proposed analysis scheme is applied to the tool and process parameter design for the front side member of a RV car. The simulation results show that the scheme can produce sound product from the viewpoint of thickness distribution, the contact condition between tools and the blank, the shape accuracy and so on.
The purpose of this study is to analyze the concept of 'Gradual Differentiation' in parametric design in terms of pure model logic and thus describe the distinctive feature from the previous design method. To meet the purpose, it explores external cases like gradual factor identified in natural phenomenon and artworks and define the inherent model principles into "Self-similarity', "Correlation', and 'Temporality' by examining these features in terms of algorithm. Meanwhile, it identified the principle of gradual model representation in parametric design within a single system called 'Attractor System' by applying these three concepts into specific methods of parametric design, and by interpreting the logical structure through the association among 'Attractor', 'Field', and 'Differentiation'. The creative utilization of parameter shows that gradual model process in parametric design does not mean a passive "conversion process" merely replacing natural parameter with algorithm; rather, it refers to an active "generating process" creating new meanings and value. By continuing this process of conceptual understanding and insight, creative perspective and practical ability to interpret parameter can be improved.
Prediction of process parameters is very important in parameter design. If predictions are fairly accurate, the quality improvement process will be useful to save time and reduce cost. The concept of dual response approach based on response surface methodology has widely been investigated. Dual response approach may take advantages of optimization modeling for finding optimum setting of input factor by separately modeling mean and variance responses. This study proposes an alternative dual response approach based on machine learning techniques instead of statistical analysis tools. A hybrid neural network-genetic algorithm has been proposed for the purpose of parameter design. A neural network is first constructed to model the relationship between responses and input factors. Mean and variance responses correspond to output nodes while input factors are used for input nodes. Using empirical process data, process parameters can be predicted without performing real experimentations. A genetic algorithm is then applied to find the optimum settings of input factors, where the neural network is used to evaluate the mean and variance response. A drug formulation example from pharmaceutical industry has been studied to demonstrate the procedures and applicability of the proposed approach.
In the current study, finite element analysis was conducted for the press hemming of automotive panels in order to predict various hemming defects such as roll-in and turn down. The analysis used the exact punch movement based on the cam location and considered the sealer between the inner and outer panels with an artificial contact thickness. The analysis results quantify the hemming defects especially at the flange edge in the matching region of the head lamp. A design of experiments along with the parameter study was used to obtain the optimum process parameters for minimizing hemming defects. The optimization process selects the intake angle, bending angle of the hemming punch, and the flange height of the outer panel. The optimum design process determines an appropriate tool angle and flange height to reduce the roll-in and turn-down as compared to the initial design.
본 연구에서는 현장에서 흔히 수행되는 가공 후(post-process) 측정만을 이용 한 단일절삭(single-pass)으로써 공작물이 원하는 일정한 직경을 유지할 수 있다는 것 을 실험을 통해 검증해 보이고자 한다. 이와 같은 방식은 이미 보오링 작업 중 보오 링바의 노출 길이 변화에 따른 가공면의 내경 오차를 없애주기 위한 방법으로써 제시 된 바 있다. 즉 반복 최소 자승법(recursive least squares)으로 미리 가정된 절삭 조건과 공작물 처짐 사이의 관계식과 관련된 계수를 가공 후에 가공 공작물의 표면 측 정으로 매 번보정(update)시켜 줌으로써 일정 직경을 얻기위한 절삭조건을 결정하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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