It is net easy to predict the shrinkage rate of a plastic injection mold in its design process. The shrinkage rate should be considered as one of the important performances to produce the reliable products. The shrinkage rate can be determined by suing the CAE tools in the design produces. However, since the analysis can take minutes to hours, the high computational costs of performing the analysis limit their use in design optimization. In this study, the surrogate models based on the RSM is used in lien of the original models, facilitating design optimization.
A compressor loop pipe is the most important part in a refrigerator from the view of structural vibration and noise. Vibration energy generated from a compressor's inner body is transmitted to the shell and outside through the loop pipe. For this reason it is very important to design a compressor loop pipe. But, for geometrical complexity and dynamic nonlinearity of the loop pipe, analysis and design of the loop pipe is very difficult. So the statistical and experimental methods have to be used for design of this system. The response surface method (RSM) becomes a popular meta-modeling technique f3r the complex system as this loop pipe. As starting point of loop pile's optimization, FEA model and simple experimental model are used instead of the real loop pipe model. After RS model was constructed, using sensitivity-based optimizer performed optimization for the loop pipe. And the moving least square method (MLSM) was applied to reduce the approximation error.
The automation technology for overlay welding is needed due to the occurrence of severe corrosion and abrasion on the surface of internal contact in different shape of fittings. In Korea, different shapes of fittings have been manufactured by using the imported equipment of overlay welding automation at some companies. Thus the research on the development of overlay welding automation system (in short, OWAS) for a large L-type tube is urgently needed. In this paper, the investigation is focused on the optimal design of a supporting base for the (currently developing) OWAS of large L-type tube. Specifically we assume that the base which supports the equipment during the process of overlay welding is loaded as self-weight in the direction of gravity through static analysis especially when it is rotated 180 degree on the OWAS. For optimal design of a supporting base for OWAS of large L-type tube, Solidworks(R) (for 3-dimensional modelling) and ANASYS Workbench(R) (for structural analysis) are incorporated so as to proceed an optimization routines based on Response Surface Method (RSM) and Design of Experiment (DOE). In more specific, DOE finds out major factors (or dimensions) of the supporting base by using MINITAB(R). Then the regression equations between design variables (the major factors of supporting base) and response variables (deformation, stress and safety factor for the supporting base), which will be resulted in by RSM, verify the major factors of DOE. In the next step, Central Composite Design (CCD) plans 20 simulations of ANASYS Workbench(R) and then figures out the optimal values of design variables which will be reflected on the manufacturing of supporting base. Finally welding experiment is conducted to figure out the influence of overlay welding quality in applying the optimized design values of supporting base to the actual OWAS.
In this study, response surface method (RSM) was used in modeling and multi-objective optimization of the parameters of AA5052-H32 in incremental sheet forming (ISF). The goals of optimization were the maximum forming angle, minimum thickness reduction, and minimum surface roughness, with varying values in response to changes in production process parameters, such as tool diameter, tool spindle speed, step depth, and tool feed rate. A Box-Behnken experimental design (BBD) was used to develop an RSM model for modeling the variations in the forming angle, thickness reduction, and surface roughness in response to variations in process parameters. Subsequently, the RSM model was used as the fitness function for multi-objective optimization of the ISF process based on experimental design. The results showed that RSM can be effectively used to control the forming angle, thickness reduction, and surface roughness.
본 실험에서는 Aspergillus niger NRRL 567의 고체배양을 이용한 구연산 생산 시, 물리/화학적 발효 조건인 배양 온도, 배지 pH, 접종 농도 및 수분 함량이 구연산 생산에 미치는 영향을 단일변수(one-factor-at-a-time)와 반응표면 분석법(surface response methodology)을 이용하여 순차적 최적화를 수행하였다. 단일변수 최적화의 경우, A. niger에 의한 구연산 생산은 물리/화학적 발효 조건에 의해 영향을 받으며, 발효 온도 $30^{\circ}C$, 영양 배지 pH 7.1, 수분 함량 75%와 접종 농도 $4.0{\times}10^6$ spores/ml에서 최대 구연산 생산인 98.2 g/kg DPM (dry peat moss)을 보였다. 단일변수 최적화에 근거하여 반응표면 분석법을 도입하여 2차 최적화를 수행했을 경우, 배지 pH와 수분 함량이 구연산 생산에 유의한 영향을 주었으며 온도 $26.5^{\circ}C$, 영양 배지 pH 9.9, 수분 함량 75.1%와 접종 농도 $6.0{\times}10^6$ spores/ml에서 최대 구연산 생산인 118.8 g/kg DPM가 얻어졌다. 이는 최적화 이전의 대조군에 비해 구연산 생산이 1.6배 증가한 결과이다.
In the present study, Taguchi method is used to determine the rough region first, followed by RSM technique to determine the exact optimum value during milling on a machining center. A region reducing algorithm is applied to narrow down the region of the Taguchi method for RSM. The result from the Taguchi method is fed to train the artificial neural network (ANN), whose optimum value is used to drive the region reducing algorithm. The proposed algorithm is tested under different cutting condition and results show that the introduced algorithm works well during milling process. It is also shown that theoretically obtained optimal cutting condition is very close to experimentally obtained result.
본 연구에서는 반응표면분석법을 활용하여 균질 조건, 저장 온도, 저장 기간 등이 유지방의 크림화와 상층부와 하층부의 지방 함량 변화 등에 대해 미치는 영향을 분석하고, 최적의 균질 효율을 갖는 조건들을 예측하고자 실시하였다. 반응표면분석법의 독립변수로는 균질압, 저장 온도, 저장 기간을 설정하였고, -1, 0, 1의 3수준으로 20개의 실험구를 설계하여 종속변수인 creaming, USPHS code, 상층부의 $D_{4,3}$, 하층부의 $D_{4,3}$에 대해 실험을 실시하였다. 반응표면분석과 회귀분석 결과, 균질한 우유의 실험 데이터와 RSM에 의해 예측된 값들간의 상관계수는 0.8 이상의 상관성을 보였다. 반응표면분석의 최적화 결과, $10^{\circ}C$에서 15일의 저장 기간 동안 3 mm 이하의 크림화를 유지하기 위해서는 14 MPa 이상의 균질압이 요구되고, $20^{\circ}C$에서 15일의 저장 기간 동안 3 mm 이하의 크림화를 유지하기 위해서는 17 MPa 이상의 균질압이 요구된다. $10^{\circ}C$에서 15일의 저장 기간 동안 USPHS code를 10% 미만으로 유지하기 위해서는 16.8 MPa의 균질압이 요구되며, $20^{\circ}C$에서 15일 동안의 저장 기간을 유지하기 위해서는 23.1 MPa의 균질압이 요구된다.
In this paper, a method for prediction of spread is proposed to design proper roll profile taking into account spread in shape rolling of angle bar. The effect of the process variables on spread, such as draught ratio, bending angle and aspect ratio, is analyzed by FE-analysis and response surface method (RSM). Roll profiles for equal angle bar are designed with the spread predicted by the regression equation. Effectiveness of the designed roll profiles are verified by FE-analysis in which the flange length, strain distribution, mean strain and roll torque are compared with those by Geuze. Finally, the proposed method is applied to the design of roll profile for unequal angle bar. As a result, the final product can be obtained within the allowable tolerance of ${\pm}0.5mm$ in length. Therefore, it is found that the prediction of spread can improve the efficiency of design roll profile in shape rolling of angle bar.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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