Weight reduction of the wheel is exerts a great influence on the running performance of the vehicle, a lot of research for a lightweight aluminum wheels progress. In order to select the molding conditions through the experiment on the carbon fiber prepreg molding process based on the design of the mold for manufacturing the carbon wheel using the carbon fiber pressure forming method, the carbon wheel molding process using the Taguchi method And to produce prototypes based on the results.
In electric motor coaches, the rolling stocks move by the adhesive effort between rail and driving wheel. Generally, the adhesive effort is defined by the function of both the weight of electric motor coach and the adhesive effort between rails and driving wheel. The characteristics of adhesive effort is strongly affected by the conditions between rails and driving wheel. When the adhesive effort decreases suddenly, the electric motor coach has slip phenomena. This paper proposes a re-adhesion control algorithm which uses the maximum adhesive effort by instantaneous estimation of adhesion force using load torque disturbance observer. Based on this estimated adhesive effort, the re-adhesion control is performed to obtain the maximum transfer of the tractive effort.
Interior permanent magnet synchronous motor(IPMSM) has become a popular choice in electric vehicle applications, due to their excellent power to weight ratio. The paper is proposed maximum torque control of IPMSM drive using learning mechanism-fuzzy neural network(LM-FNN) controller and artificial neural network(ANN). The control method is applicable over the entire speed range and considered the limits of the inverter's current and voltage rated value. For each control mode, a condition that determines the optimal d-axis current $i_{d}$ for maximum torque operation is derived. This paper considers the design and implementation of novel technique of high performance speed control for IPMSM using LM-FNN controller and ANN controller. The hybrid combination of neural network and fuzzy control will produce a powerful representation flexibility and numerical processing capability. Also, this paper is proposed speed control of IPMSM using LM-FNN and estimation of speed using ANN controller. The back propagation neural network technique is used to provide a real time adaptive estimation of the motor speed. The proposed control algorithm is applied to IPMSM drive system controlled LM-FNN and ANN controller, the operating characteristics controlled by maximum torque control are examined in detail. Also, this paper is proposed the analysis results to verify the effectiveness of the LM-FNN and ANN controller.
Optimal designs of a 3-point and a 4-point engine mount system are presented for reducing the idle shake of a Front Wheel Drive(FWD) vehicle. Design variables used in this study are the locations, the angles and the stiffness of an engine mount system. The goal of the optimization is minimizing the transmitted force without violating the constraints such as static weight sag, resonant frequency and side limits of design variables. The Augmented Lagrange Multiplier(ALM) Method is used for solving the nonlinear constrained optimization. The generalized Jacobi and the impedence method are employed for a free vibration analysis and a forced response analysis. The trend of analysis results well meet that of the experimental results. The optimization results reveal that the 4-point system transmits less torque than the 3-point system. It is also found from the design sensitivity analysis that the vibration characteristics of the 4-point system is less sensitive than those of the 3-point system.
The rear center-hinge bracket is designed for supporting and folding the rear-seat backrest. This bracket needs to be strong enough to be able to rigidly hold the rear-seat backrest and to withstand luggage loads from the car trunk that are generated when a vehicle is driving on the roads. Particularly, current accident studies report that many serious occupant injuries occurred when the rear-seat back easily folded inward toward the car interior, driven by the luggage loads in the trunk. Given this fact, the robust design of the rear center-hinge bracket that mainly supports the rear backrest has become more important for providing customer safety and preventing high warranty and durability problems. However, none of the studies have emphasized its significant role and considered its robust optimization. Therefore, this paper presents how the hinge-bracket design is optimized based on an application of the finite-element method coupled with the parameter design using Taguchi's design experiment. Finally, Taguchi method's application optimizes a robust center-hinge bracket that shows more rigid performance although it has lighter weight and thinner thickness.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제16권3호
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pp.370-379
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2015
Handling constantly evolving configurations of aircraft can be inefficient and frustrating to design engineers, especially true in the early design phase when many design parameters are changeable throughout trade-off studies. In this paper, a physics-based design framework using parametric modeling is introduced, which is designated as DIAMOND/AIRCRAFT and developed for structural design of transport aircraft in the conceptual and preliminary design phase. DIAMOND/AIRCRAFT can relieve the burden of labor-intensive and time-consuming configuration changes with powerful parametric modeling techniques that can manipulate ever-changing geometric parameters for external layout of design alternatives. Furthermore, the design framework is capable of generating FE model in an automated fashion based on the internal structural layout, basically a set of design parameters describing the structural members in terms of their physical properties such as location, spacing and quantities. The design framework performs structural sizing using the FE model including both primary and secondary structural levels. This physics-based approach improves the accuracy of weight estimation significantly as compared with empirical methods. In this study, combining a physics-based model with parameter modeling techniques delivers a high-fidelity design framework, remarkably expediting otherwise slow and tedious design process of the early design phase.
The total of 35 target VOCs (volatile organic compounds), which were included in the TO-14, was selected to develop a VOCs' source profile matrix of the Yeosu Petrochemical Complex and to test its collinearity by singular value decomposition(SVD) technique. The VOCs collected in canisters were sampled from 12 different sources such as 8 direct emission sources (refinery, painting, wastewater treatment plant, incinerator, petrochemical processing, oil storage, fertilizer plant, and iron mill) and 4 general area sources (gasoline vapor emission, graphic art activity, vehicle emission, and asphalt paving activity) in this study area, and then those samples were analyzed by GC/MS. Initially the resulting raw data for each profile were scaled and normalized through several data treatment steps, and then specific VOCs showing major weight fractions were intensively reviewed and compared by introducing many other related studies. Next, all of the source profiles were tested in terms of degree of collinearity by SVD technique. The study finally could provide a proper VOCs' source profile in the study area, which can give opportunities to apply various receptor models properly including chemical mass balance (CMB).
The demand for the eco-friendly vehicles is skyrocketing because of the increasing $CO_2$ emissions and global warming. In the industrial field, the battery process, a core part of an eco-friendly vehicle, is drawing increased attention; its weight lightening as well as high energy density are becoming increasingly important. In this study, pure Ni plates that were used as the battery pole plate were welded using the laser. The lab joint welding was conducted on ten pure Ni plates at a laser power of 1900 W and a feed speed of 2.8-3.4 m/min. As observed in the experiment, a faster feed speed reduced the bead width, but the laser did not penetrate all ten specimen plates. In addition, pores were trapped when protective gas was used, but they were not trapped when the welding was conducted in atmospheric condition.
The latest trends of vehicle technology development are fuel efficiency improvement, body designs declining air resistance and lightweight of materials. Especially, as lightened weight of materials makes engine efficient so that vehicles keep the best performance, it is the best way to protect the environment and reduce fuel consumption. In this study, we conducted laser welding by using 3-dimension remote scanner that is 5J32 aluminium alloy. Furthermore, conduction experiment that was 3 times repeated for changing factors such as observing angle, laser power and welding speed. we observed exterior and cross section of weled part and tensile strength. When increasing laser power and decreasing laser speed, tensile strength increased. In order to evaluate factors that affect tensile strength qualitatively we conducted ANOVA. We assumed that the factors are observing angle, laser power and welding speed. Then we found that laser power and laser speed affect tensile strength. We conducted evaluation of weldability of aluminium alloy by above ways.
Aluminum alloy which is one of the light materials has been tried to apply to light weight vehicle body. In order to do that, welding technology is very important. In case of the aluminum laser welding, the strength of welded part is reduced due to porosity, underfill, and magnesium loss. To overcome these problems, laser welding of aluminum with filler wire was suggested. In this study, experiment about laser welding of AA5182 aluminum alloy with AA5356 filler wire was performed according to process parameters such as laser power, welding speed and wire feed rate. The tensile strength was measured to find the weldability of laser welding with filler wire. The models to estimate tensile strength were suggested using three regression models and one neural network model. For regression models, one was the multiple linear regression model, another was the second order polynomial regression model, and the other was the multiple nonlinear regression model. Neural network model with 2 hidden layers which had 5 and 3 nodes respectively was investigated to find the most suitable model for the system. Estimation performance was evaluated for each model using the average error rate. Among the three regression models, the second order polynomial regression model had the best estimation performance. For all models, neural network model has the best estimation performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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