Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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2000.10a
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pp.225-229
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2000
Burrs formed during face milling operations are very hard to characterize like other machining burrs because there are many parameters which affect the cutting process. Many researchers have tried to predict burr characteristics including burr size and shapes with various experimental conditions such as cutting speed, feed rate, in-plane exit angle, number of inserts, etc., but it still remains as a challenging problem for the complicated combination effects between the parameters. In this paper, Taguchi method, which is a systematic optimization application of design and analysis of experiments, is introduced to acquire optimum cutting parameters for burr minimization. Optimized experimental conditions are provided to show the effectiveness of this approach.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.18
no.12
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pp.130-136
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2001
Burrs formed during face milling operations are very hard to characterize because there are many parameters that affect the cutting process. Many researchers have tried to predict burr characteristics including burr size and shapes with various experimental conditions such as cutting speed, feed rate, in-plane exit angle, number of inserts, etc., but it still remains as a challenging problem for the complex combined effects between the parameters. In this paper, the Taguchi method, which is a systematic optimization application in design and analysis of experiments, is introduced to acquire optimum cutting parameters for burr minimization in face milling. Also, analysis of variance (AVOVA) is employed to study the performance characteristics in more detail. Experimental verifications are provided to show the effectiveness of this approach.
The method of electrical discharge machining (EDM), one of the processing methods based on non-traditional manufacturing procedures, is gaining increased popularity, since it does not require cutting tools and allows machining involving hard, brittle, thin and complex geometry. This present investigation details the determination of optimum process parameter to attain the better machining performance in EDM of AISI 4340 steel with graphite as a tool electrode. The experimental combinations are planned and analyzed by Taguchi's design of experiments approach. To predict the optimal condition, the experiments are conducted by using Taguchi's L27 orthogonal array. The influence of process variables such as discharge current, pulse on and pulse off time, voltage and spark speed were investigated to control the various desired performance measures such as surface roughness. Analysis of Variance (ANOVA) has to be performed to know the magnitude of each factor. Investigations indicate that the surface roughness is strongly depend on pulsed current.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.18
no.4
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pp.34-40
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2019
We performed shape optimization of an anti-vibration rubber assembly which is used in the field option cabin of agricultural tractors to improve the vibration isolation capability. To characterize the hyper-elastic material property of rubber, we performed uniaxial and biaxial tension tests and used the data to calibrate the material model applied in the finite element analyses. We conducted a field test to characterize the input excitation from the tractor and the output response at the cabin frame. To account for the nonlinear behavior of rubber, we performed static analyses to derive the load-displacement curve of the anti-vibration rubber assembly. The stiffness of the rubber assembly could be calculated from this curve and was input to the harmonic analyses of the cabin. We compared the results with the test data for verification. We utilized Taguchi's parameter design method to determine the optimal shape of the anti-vibration rubber assembly and found two distinct shapes with reduced stiffness. Results show that the vibration at the cabin frame was reduced by approximately 35% or 47.6% compared with the initial design using the two optimized models.
Ha, Hyeongsoo;Shin, Jaesik;Pyo, Sukang;Jung, Haksup;Kang, Jungho
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.24
no.4
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pp.447-453
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2016
The reduction technologies of exhaust gas from both the off-road engine and on-road vehicles are important. It is possible to apply various combustion technologies with engines after the application of a treatment technology to this field. In this study, main injection timing, pilot injection timing, and exhaust gas recirculation (EGR) rate were selected as the experimental parameters whose effects on the emission of exhaust gases and on the fuel consumption characteristics were to be determined. In the experiment, the emission of nitrogen oxide (NOx) and Smoke, and the Torque at the same fuel consumption level, were measured. The experimental data were analyzed using the Taguchi method with an L9 orthogonal array. Additionally, analysis of variation (ANOVA) was used to confirm the influence of each parameter. Consequently, the level of each parameter was selected based on the signal-to-noise ratio data (main injection timing, 3; pilot injection timing, 3; EGR rate, 2), and the results of the Taguchi prediction were verified experimentally (error: NOx, 10.3 %; Smoke, 6.6 %; brake-specific fuel consumption (BSFC), 0.6 %).
Robust parameter design is an off-line production technique for reducing variation and improving the quality of products and processes by using product arrays. However, the use of the product arrays usually requires a large number of runs. To overcome the drawback of the product array, the combined array can be used. Also optimizing multiple responses is increasingly important in industry. Using simultaneous optimization measures, we can deal with the multiple response case. In this paper we compare the simultaneous optimization using the Taguchi's product array with using the combined array. And models possible to set on combined arrays are also investigated and compared with the cases of product arrays.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2009.10a
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pp.130-136
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2009
The goal of this paper is to develop a standard side mirror geometry that will perform well across multiple vehicles. One of the important performance attributes of a side mirror is the amount of wind noise generated under the flow conditions on a car. PowerFLOW can be used for Computer Aided Testing of the aeroacoustics performance of a design in addition to directing design modifications based on a detailed analysis of the flow structures responsible for the noise generation. Alternatively, a Design of Experiment (DOE) approach is useful to explore the design space without any a-priori assumptions of the effects of design parameter changes. Some general design guidelines regarding the significant mirror geometry factors will be determined which may help to reduce vehicle development time and cost in the future. The results of this research will also allow us to estimate the trade-off between cost saving and performance optimum related to using a standard mirror shape for different vehicles.
Fiber metal laminates (FMLs) are well known for improved fatigue strength, better impact resistance, superior damage tolerance and slow crack growth rate compared to traditional metallic materials. However, defects and loss of strength of a composite material can occur due to the vertical load from the punch during the joining with a dissimilar material using a conventional clinching method. In the current study, tapered-hole clinching was an alternative process used to join Al 5052 and FMLs. The tapered hole was formed in the FML before the joining. For the better understanding of static and dynamic characteristics, a clinched joining followed by a tensile-shear test was numerically simulated using the finite element analysis. The design parameters were also evaluated for the geometry of the tapered hole by the Taguchi method in order to improve and compare the lateral joining strength of the clinched joint. The influence of the neck thickness and the undercut were evaluated and the contribution of each design parameter was determined. Then, actual experiments for the joining and tensile-shear test were conducted to verify the results of the numerical simulations. In conclusion, the appropriate combination of the design parameters can improve the joining strength and the cross-sections of the tapered-hole clinched joint formed in the actual experiments were in good agreement with the results of the numerical simulations.
Journal of the Korean institute of surface engineering
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v.54
no.2
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pp.53-61
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2021
The properties of tetrahedral amorphous Carbon (ta-C) film can be determined by multiple parameters and comprehensive effects of those parameters during a deposition process with filtered cathodic vacuum arc (FCVA). In this study, Taguchi method was adopted to design the optimized FCVA deposition process of ta-C for improving deposition efficiency and mechanical properties of the deposited ta-C thin film. The influence and contribution of variables, such as arc current, substrate bias voltage, frequency, and duty cycle, on the properties of ta-C were investigated in terms of deposition efficiency and mechanical properties. It was revealed that the deposition rate was linearly increased following the increasing arc current (around 10 nm/min @ 60 A and 17 nm/min @ 100A). The hardness and ID/IG showed a correlation with substrate bias voltage (over 30 GPa @ 50 V and under 30 GPa @ 250 V). The scratch tests were conducted to specify the effect of each parameter on the resistance to plastic deformation of films. The analysis on variances showed that the arc current and substrate bias voltage were the most effective controlling parameters influencing properties of ta-C films. The optimized parameters were extracted for the target applications in various industrial fields.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.39
no.5
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pp.361-366
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2013
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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