Robust design in industry is an approach to reducing performance variation of quality characteristic values in products and processes. In the Taguchi type robust design, the product array approach using orthogonal arrays is mainly used. However, it often requires an excessive number of experiments. In this paper, for the combined array approach to assign control and noise factors, we propose how to simultaneously optimize multiple quality characteristics. Two examples are illustrated to show the difference between the product-array approach and the combined-array approach.
It is essential to embed product quality in the design process to win the global competition. Many components found in many products including automobiles and electronic devices are fabricated using sheet metal forming processes. Wrinkle and fracture are two types of defects frequently found in the sheet metal forming process. Reducing such defects is a hard problem as they are affected by many uncontrollable factors. Attempts to solve the problem based on traditional deterministic optimization theories are often led to failures. Furthermore, the wrinkle and fracture are conflicting defects in such a way that reducing one defect leads to increasing the other. Hence, it is a difficult task to reduce both of them at the same time. In this research, a new design method for reducing the rates of conflicting defects under uncontrollable factors is presented by using operating window and a sequential search procedure. A new SN ratio is proposed to overcome the problems of a traditional SN ratio used in the operating window technique. The method is applied to optimizing the robust design of a sheet metal forming process. To show the effectiveness of the proposed method, a comparison is made between the traditional and the proposed methods using simulation software, applied to a design of particular sheet metal forming process problem. The results show that the proposed method always gives a more robust design that is less sensitive to noises than the traditional method.
Moulick, Kalyan K.;Bhattacharjya, Soumya;Ghosh, Saibal K.;Shiuly, Amit
Computers and Concrete
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제23권6호
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pp.433-444
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2019
As rice husk ash (RHA) is not produced in controlled manufacturing process like cement, its properties vary significantly even within the same lot. In fact, properties of Rice Husk Ash Based Concrete (RHABC) are largely dictated by uncertainty leading to huge deviations from their expected values. This paper proposes a Robust Cost Optimization (RCO) procedure for RHABC, which minimizes such unwanted deviation due to uncertainty and provides guarantee of achieving desired strength and workability with least possible cost. The RCO simultaneously minimizes cost of RHABC production and its deviation considering feasibility of attaining desired strength and workability in presence of uncertainty. RHA related properties have been modeled as uncertain-but-bounded type as associated probability density function is not available. Metamodeling technique is adopted in this work for generating explicit expressions of constraint functions required for formulation of RCO. In doing so, the Moving Least Squares Method is explored in place of conventional Least Square Method (LSM) to ensure accuracy of the RCO. The efficiency by the proposed MLSM based RCO is validated by experimental studies. The error by the LSM and accuracy by the MLSM predictions are clearly envisaged from the test results. The experimental results show good agreement with the proposed MLSM based RCO predicted mix properties. The present RCO procedure yields RHABC mixes which is almost insensitive to uncertainty (i.e., robust solution) with nominal deviation from experimental mean values. At the same time, desired reliability of satisfying the constraints is achieved with marginal increment in cost.
In this study, an algorithm which can be applied to the optimum design of simple steel plate girders was developed, and efficient optimization strategies for the solution of algorithm were found out. The optimum design algorithm consists of 3-levels of optimization. In the first and second levels of optimization, the absolute maximum bending moment and shearing force are extracted and in the third level of optimization, the optimum cross section of steel plate girder is determined. For the optimum design of cross section, the objective function is formulated as the total area of cross section and constraints are derived in consideration of the various stresses and the minimum dimension of flange and web based on the part of steel bridge in the Korea standard code of road bridge. Sequential unconstrained minimization technique using the exterior penalty function method(SUMT-EP), sequential linear programming(SLP) and sequential quadratic programming (SQP) are proved to be efficient and robust strategies for the optimum design of simple plate girder cross section. From the reliable point of view, SLP is the most efficient and robust strategy and SQP is the most efficient one from the viewpoint of converguency and computing time.
Simultaneous optimization of trusses which concurrently takes into account design variables related to the size, shape and topology of the structure is recognized as highly complex optimization problems. In this class of optimization problems, it is possible to encounter several unstable mechanisms throughout the solution process. However, to obtain a feasible solution, these unstable mechanisms somehow should be rejected from the set of candidate solutions. This study proposes triangular unit based method (TUBM) instead of ground structure method, which is conventionally used in the topology optimization, to decrease the complexity of search space of simultaneous optimization of the planar truss structures. TUBM considers stability of the triangular units for 2 dimensional truss systems. In addition, integrated particle swarm optimizer (iPSO) strengthened with robust technique so called improved fly-back mechanism is employed as the optimizer tool to obtain the solution for these class of problems. The results obtained in this study show the applicability and efficiency of the TUBM combined with iPSO for the simultaneous optimization of planar truss structures.
The robust design technology which can determine design variables getting best performance function with insensitivity to the environment noise, is an important method for improving the performance of products at low cost. Applying the robust design technology in ship design, Koh et al[10] introduced the planing hull design. This paper reports the application this technology to a 150K bulk carrier which has many design variables and shows that the robust design technology is superior to optimization technique in practical use.
This paper proposes a new robust decentralized power oscillation dampers (POD) design of doubly-fed induction generator (DFIG) wind turbine for damping of low frequency electromechanical oscillations in an interconnected power system. The POD structure is based on the practical $2^{nd}$-order lead/lag compensator with single input. Without exact mathematical model, the inverse output multiplicative perturbation is applied to represent system uncertainties such as system parameters variation, various loading conditions etc. The parameters optimization of decentralized PODs is carried out so that the stabilizing performance and robust stability margin against system uncertainties are guaranteed. The improved firefly algorithm is applied to tune the optimal POD parameters automatically. Simulation study in two-area four-machine interconnected system shows that the proposed robust POD is much superior to the conventional POD in terms of stabilizing effect and robustness.
Design goal is to find the one that has the highest probability of success and the smallest variation. A robustness index has been proposed to satisfy these conditions. The two-step optimization process of the target problem requires a scaling factor. The search process of a scaling factor is replaced with the making of the decoupled design between the mean and the standard deviation. The decoupled design matrix is formed from the sensitivity or the sum of squares. After establishing the design matrix, the robust design process has a new three-step one. The first is ″reduce variability,″ the second is ″make the candidate designs that satisfy constraints and move the mean on the target,″ and the final is ″select the best robust design using the proposed robustness index.″ The robust design process is verified by three examples and the results using the robustness index are compared with those of other indices.
This study provides a robust control of a grid-connected three-phase two-level photo voltaic inverter. The introduced control method uses the cascade control strategy to regulate AC-side current and DC-link voltage. A robust controller with integration action is used for the inner-loop AC-side current control, which maximizes the convergence rate using a linear matrix inequality-based optimization design method and eliminates the offset error. The robust controller design method considers the parameter uncertainty set to accommodate parameter mismatch and un-modeled components in the inverter model. An outer-loop proportional-integral controller is used to regulate DC-link voltage with linearization of DC/AC relation. The proposed control strategy is applied to a grid-connected 100 kW photo voltaic inverter.
본 논문은 단일입력 다출력 시스템의 강인 안정화에 관한 것이다. 플랜트 매개변수 섭동구조의 주어진 범위와 그들의 gradient 최적화 알고리즘을 제시한다. 이러한 알고리즘을 플랜트 매개변수 공간의 stability hypersphere를 반복적으로 확대하여 플랜트를 안정시키는 제어기를 설계하는데 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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