The objective of this study is to understand the dynamic characterictics of OHV type valve trains and to design and optimal cam profile which will improve engine performance. A numerical model for valve train dynamics is presented, which aims at both accuracy and computational efficiency. The lumped mass model and distributed parameter model were used to describe the valve train dynamics. Nonlinear characterictics in the valve spring behavior were included in the model. Comprehensive experiments were carried out concerning the valve train dynamics, and the model was tuned based on the test results. The dynamic model was used in designing an optimal cam profile. Because the objective function has many local minima, a conventional local optimizer cannot be used to find an optimal solution. A modified adaptive random search method is successfully employed to solve the problem. Cam lobe area could be increased up to 7.3% without any penalties in kinematic and dynamic behaviors of the valve train.
The optimal design problem for increasing dynamic stiffness using hybrid model which composed of original detailed BIW(body in white) and impinged beam elements is investigated. Using the characteristics of the beam elements and design sensitivity analysis this approach utilizes an optimization technique to determine the optimal section properties of beam elements. The constraint is to increase the first natural frequency by five percent compared with original one. The results show that the first torsion and bending natural frequencies are increased by five percent using hybrid model and optimization. These results indicate that this optimization method can be employed to enhance the dynamic stiffness of vehicle body structure in design concept stage.
In this study a tracked vehicle is idealized as a 2-dimensional 9-degrees-of-freedom model which takes into account the effects of HSU units, torsion bars, and track. For the model equations of motion are derived using Kane's method. By using the equations of motion, a numerical example is solved and results are compared to those obtained by using a general purpose multi body dynamic analysis program. The comparison study shows the reasonable coherence between the two results. which confirms the effectiveness of the model. With the model, dynamic response optimization is carried out. The objective function is the peak value of the vertical acceleration of the vehicle at the driver's seat, and the constraints are the wheel travel limits, the ground clearance. and the limits of other design variables. Three different sets of design variables are chosen and used for the optimization. The results show the attenuation of the acceleration peak value. Thus the procedure presented in this study can be utilized for the design improvement of the real system.
This paper proposes the hybrid Complex-PSO algorithm based on the complex search method and particle swarm optimization (PSO) for unconstrained optimization. This hybridization intends to produce faster and more accurate convergence to the optimum value. These hybrid will concentrate on determining the dynamic load model parameters, the ZIP model and induction motor model parameters. Measurement-based parameter estimation, which employs measurement data to derive load model parameters, is used. The theoretical foundation of the measurement-based approach is system identification. The main objective of this paper is to demonstrate how the standard particle swarm optimization and complex method can be improved through hybridization of the two methods and the results will be compared with that of their original forms.
The systematic optimal tuning of power system stabilizers (PSSs) using the dynamic embedded optimization (DEO) technique is described in this paper. A hybrid system model which has the differential-algebraic-impulsive-switched (DAIS) structure is used as a tool for the DEO of PSSs. Two numerical optimization methods, which are the steepest descent and Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno (BFGS) algorithms, are investigated to implement the DEO using the hybrid system model. As well as the gain and time constant of phase lead compensator, the output limits of PSSs with non-smooth nonlinearities are considered as the parameters to be optimized by the DEO. The simulation results show the effectiveness and robustness of the PSSs tuned by the proposed DEO technique on the IEEE 39 bus New England system to mitigate system damping.
Direct-acting solenoid valves are used in the automotive industry due to their simple structure and quick response in controlling the flow of fluid. We performed an optimization study of response time in order to improve the dynamic performance of a direct-acting solenoid valve. For the optimal design process, we used the commercial optimization software PIAnO, which provides various tools for efficient optimization including design of experiments (DOE), approximation techniques, and a design optimization algorithm. 35 sampling points of computational experiments are performed to find the optimum values of the design variables. In all cases, ANSYS Maxwell electromagnetic analysis software was used to model the electromagnetic dynamics. An approximate model generated from the electromagnetic analysis was estimated and used for the optimization. The best optimization model was selected using the verified approximation model called the Kriging model, and an optimization algorithm called the progressive quadratic response surface method (PQRSM).
A shape optimization of a rib of a bolster of a bogie frame is attempted and a dimension optimization on upper and lower plates is also carried out for the reduction of the weight of bogie frame. In addition, the dynamic characteristics of the weight reduced model are investigated by an analysis of a natural frequency and a transient analysis. The results show that the first natural frequency of an optimized model is larger than that of the lowest design value. And the results of transit analysis based on the experimental stress also show smaller value than the yield stress. Thus the optimized model attempted in this study is considered to be structurally stable and useful for the improvement of railway carriages.
According to the GM/RT2141, to assess the safety of vehicle, the validated the vehicle dynamic model should be applied. The validation of the vehicle model is against the static test, some kind of vehicle type test results have been used to determine the suspension characteristics and the vehicle dynamic characteristics. To validate the vehicle model and the test results, first the test results has been analysed as to specified the suspension characteristics and than the parameters to related with the test result has to be adjusted to show the same results of the test. In this process the parameters of vehicle model have been determined to show the coherence of the two results of the simulation and the test by trial & error. In this report, the optimization tool has been introduced in this model validation process and shows the efficient and well validated model.
The output power efficiency of the fuel cell system depends on the demanded current, stack temperature, air excess ratio, hydrogen excess ratio and inlet air humidity. Thus, it is necessary to determine the optimal operation condition for maximum power efficiency. In this paper, we developed a dynamic model of fuel cell system which contains mass flow model, diffusivity gas layer model, membrane hydration and electrochemistry model. In order to determine the maximum output power and minimum use of hydrogen in a certain power condition, response surface methodology (RSM) optimization based on the proposed PEMFC stack model is presented. The results provide an effective method to optimize the operation condition under varied situations.
As policy makers are often concerned about dynamic effects of demand behavior and its welfare analysis by quantity changes, the paper shows how dynamic price formation systems can be built up to analyze the effect of policy options to the markets dynamically. The paper develops dynamic model of price formation for fish from the intertemporal optimization of the consumer choice problem. While the resulting model has a similar form of the error correction types of dynamic price formation system, it provides the rational demand behavior contrary to the myopic behavior of error correction demand models. The paper also develops appropriate tools of dynamic welfare analysis in quantity space using only short-run demand estimates both theoretically and empirically as a first attempt in the literature of price formation and fisheries. The empirical results of Korean fish markets show that the dynamic model and the welfare measures are reasonably plausible. The methodology and theory of this research can be applied and extended to the commodity aggregation, dynamic demand estimation, and dynamic welfare effects of regulation in the similar framework. Thus, it is hoped that this will enhance its applications to the demand-side economics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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