본 연구에서는 알팔파로부터 추출한 천연계면활성제를 사용하여 중심합성설계모델(CCD-RSM)을 이용한 O/W 유화제조 공정의 최적화를 수행하였다. 그 결과 95% 신뢰구간에서 최적화 결과의 통계학적 합리성을 확인하였다. CCD-RSM을 통하여 독립변수인 알팔파 추출물:Sugar ester S-370의 혼합비율(P), 계면활성제의 첨가량(W) 및 유화속도(R)가 반응치인 유화안정도지수(ESI), 평균입자크기(MDS) 및 점도(V)에 끼치는 영향을 조사하여 O/W 유화제조공정의 최적조건을 산출하였다. 유화안정도지수, 평균입자크기 및 점도에 관한 회귀방정식으로부터 다중반응을 수행하여 3가지 반응치를 동시에 만족하는 최적 유화조건으로 알팔파 추출물:Sugar ester S-370의 혼합비율은 49.5 wt%, 계면활성제의 첨가량 9.1 wt%, 유화속도 6559.5 rpm으로 나타났으며 산출된 반응치의 응답값은 ESI는 89.9%, MDS는 1058.4 nm, V는 1522.5 cP로 산출되었다. 이를 실험으로 확인한 결과 ESI는 88.7%, MDS는 1026.4 nm, V는 1486.5 cP이었으며 평균 오차율은 2.3 (± 0.4)%이었다. 따라서 CCD-RSM을 실제 유화 제조에 적용하여 만족스러운 O/W 유화제조 공정조건을 얻을 수 있었다.
This paper presents an implementation of direct torque control(DTC) of Reluctance Synchronous Motor(RSM) with an efficiency optimization using the 32bit DSP TMS320C31. The influence of iron loss can not neglected as high speed and precision torque control of RSM, so the optimal current ration between torque current and exiting current analytically derived to drive RSM at maximum efficiency For RSM, torque dynamics can be maintained even with controlling the flux level because the generated torque is direct]y proportional to the stator current. The experimental results for an RSM are presented to validate the applicability of the proposed method. The developed control system is shown high efficiency features with 1.0Kw RSM having 2.57 ratio of d/q reluctance.
Response surface methodology (RSM) is one of popular tools to support a systematic improvement of quality of design in the product and process development stages. It consists of statistical modeling and optimization tools. RSM can be viewed as a knowledge management tool in that it systemizes knowledge about a manufacturing process through a big data analysis on products and processes. The conventional RSM aims to optimize the mean of a response, whereas dual-response surface optimization (DRSO), a special case of RSM, considers not only the mean of a response but also its variability or standard deviation for optimization. Recently, a posterior preference articulation approach receives attention in the DRSO literature. The posterior approach first seeks all (or most) of the nondominated solutions with no articulation of a decision maker (DM)'s preference. The DM then selects the best one from the set of nondominated solutions a posteriori. This method has a strength that the DM can understand the trade-off between the mean and standard deviation well by looking around the nondominated solutions. A posterior method has been proposed for DRSO. It employs an interval selection strategy for the selection step. This strategy has a limitation increasing inefficiency and complexity due to too many iterations when handling a great number (e.g., thousands ~ tens of thousands) of nondominated solutions. In this paper, a TOPSIS-based method is proposed to support a simple and efficient selection of the most preferred solution. The proposed method is illustrated through a typical DRSO problem and compared with the existing posterior method.
In the present work, the optimization of machining parameters to achieve the desired technological parameters such as surface roughness, tool radial vibration and material removal rate have been carried out using response surface methodology (RSM). The hard turning of EN19 alloy steel with coated carbide (GC3015) cutting tools was studied. The main problem faced in manufacturer of hard and high precision components is the selection of optimum combination of cutting parameters for achieving required quality of surface finish with maximum production rate. This problem can be solved by development of mathematical model and execution of experiments by RSM. A face centred central composite design (FCCD), which comes under the RSM approach, with cutting parameters (cutting speed, feed rate and depth of cut) was used for statistical analysis. A second-order regression model were developed to correlate the cutting parameters with surface roughness, tool vibration and material removal rate. Consequently, numerical and graphical optimization were performed to obtain the most appropriate cutting parameters to produce the lowest surface roughness with minimal tool vibration and maximum material removal rate using desirability function approach. Finally, confirmation experiments were performed to verify the pertinence of the developed mathematical models.
In the deterministic optimization of a structural system, objective function, design constraints and design variables, are treated in a nonstatistical fashion. However, such deterministic engineering optimization tends to promote the structural system with lest reliability redundancy than obtained with conventional design procedures using the factor of safety. Consequently, deterministic optimized structures will usually have higher failure probabilities than unoptimized structures. Therefore, a balance must be developed between the satisfactions of the design requirements and the objectives of reducing manufacturing cost. This paper proposes the reliability-based design optimization (RBDO) technique, which enables the optimum design that considers confidence level for the vibration characteristics of structural system. Response surface method (RSM) is utilized to approximate the performance functions describing the system characteristics in the RBDO procedure. The proposed optimization technique is applied to the pillar section design considering natural frequencies of a vehicle structure.
A research to evaluate efficiency of design optimization was performed for aerodynamic design optimization problem in distributed computing environment. The aerodynamic analyses which take most of computational work during design optimization were divided into several jobs and allocated to associated PC clients through network. This is not a parallel process based on domain decomposition rather than a simultaneous distributed-analyses process using network-distributed computers. GBOM(gradient-based optimization method), SAO(Sequential Approximate Optimization) and RSM(Response Surface Method) were implemented to perform design optimization of transonic airfoil and to evaluate their efficiencies. One dimensional minimization followed by direction search involved in the GBOM was found an obstacle against improving efficiency of the design process in distributed computing environment. The SAO was found quite suitable for the distributed computing environment even it has a handicap of local search. The RSM is apparently the fittest for distributed computing environment, but additional trial and error works needed to enhance the reliability of the approximation model are annoying and time-consuming so that they often impair the automatic capability of design optimization and also deteriorate efficiency from the practical point of view.
A research to evaluate the efficiency of design optimization was carried out for aerodynamic design optimization problem in distributed computing environment. The aerodynamic analyses which take most of computational work during design optimization were divided into several jobs and allocated to associated PC clients through network. This is not a parallel process based on domain decomposition in a single analysis rather than a simultaneous distributed-analyses using network-distributed computers. GBOM(gradient-based optimization method), SAO(Sequential Approximate Optimization) and RSM(Response Surface Method) were implemented to perform design optimization of transonic airfoils and evaluate their efficiencies. dimensional minimization followed by direction search involved in the GBOM was found an obstacle against improving efficiency of the design process in the present distributed computing system. The SAO was found fairly suitable for the distributed computing environment even it has a handicap of local search. The RSM is apparently the most efficient algorithm in the present distributed computing environment, but additional trial and error works needed to enhance the reliability of the approximation model deteriorate its efficiency from the practical point of view.
The frontal crash optimization of S-shaped closed-hat section member using the homogenization method, design of experiment (DOE) and response surface method (RSM) was studied. The optimization to effectively absorb more crash energy was studied to introduce the reinforcement design. The main focus of design was to decide the optimum size and thickness of reinforcement. In this study, the location of reinforcement was decided by homogenization method. Also, the effective size and thickness of reinforcements was studied by design of experiments and response surface method. The effects of various impact velocity for reinforcement design were researched. The high impact velocity reinforcement design showed to absorb the more crash energy than low velocities design. The effect of size and thickness of reinforcement was studied and the sensitivity of size and thickness was different according to base thickness of model. The optimum size and thickness of the reinforcement has shown a direct proportion to the thickness of base model. Also, the thicker the base model was, the effect of optimization using reinforcement was the bigger. The trend curve for effective size and thickness of reinforcement using response surface method was obtained. The predicted size and thickness of reinforcement by RSM were compared with results of DOE. The results of a specific dynamic mean crushing loads for the predicted design by RSM were shown the small difference with the predicted results by RSM and DOE. These trend curves can be used as a basic guideline to find the optimum reinforcement design for S-shaped member.
본 연구에서는 알팔파 및 무환자나무열매로부터 천연유화제를 추출하여 CCD-RSM을 이용한 추출수율 및 추출물의 거품안정도에 관한 추출공정을 최적화하였으며, 95% 신뢰구간에서 최적화 결과의 통계학적 합리성을 확인하였다. 독립변수로는 주정/초순수의 부피비와 추출온도, 반응치로는 추출수율과 추출물의 거품안정도로 설정하였다. 주정/초순수 부피비 53.5 vol%, 추출온도 70.9 ℃인 최적조건 하에서 알팔파 추출공정의 최대 추출수율은 26.2 wt%, 추출물의 최대 거품안정도는 44.5%로 예측되었다. 무환자나무열매 추출공정의 경우, 최적조건인 주정/초순수 부피비 60.4 vol%, 추출온도 72.4 ℃에서 최대 추출수율은 31.9 wt%, 추출물의 최대 거품안정도는 47.5%로 예측되었다. 이러한 최적화 결과의 정확성을 확인하기 위해 실제 실험을 수행한 결과, 알팔파 및 무환자나무열매 추출공정에 대한 각각의 평균 오차율은 3.4(± 0.3)% 및 5.0(± 0.04)%로 나타났다.
In this paper, the numerical study has been done for the improvement of the superdetonative ram accelerator performance and for the design optimization of the system. The objective function to optimize the premixture composition is the ram tube length, required to accelerate projectile from initial velocity V/sub 0/ to target velocity V/sub e/. The premixture is composed of H₂, O₂, N₂ and the mole numbers of these species are selected as design variables. RSM(Response Surface Methodology) which is widely used for the complex optimization problems is selected as the optimization technique. In particular, to improve the non-linearity of the response and to consider the accuracy and the efficiency of the solution, design space stretching technique has been applied. Separate sub-optimization routine is introduced to determine the stretching position and clustering parameters which construct the optimum regression model. Two step optimization technique has been applied to obtain the optimal system. With the application of stretching technique, we can perform system optimization with a small number of experimental points, and construct precise regression model for highly non-linear domain. The error compared with analysis result is only 0.01% and it is demonstrated that present method can be applied to more practical design optimization problems with many design variables.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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