Robust Design(RD) is a cost-effective methodology to determine the optimal settings of control factors that make a product performance insensitive to the influence of noise factors. To better facilitate the robust design optimization, a dual response surface approach, which models both the process mean and standard deviation as separate response surfaces, has been successfully accepted by researchers and practitioners. However, the construction of response surface approximations has been limited to problems with only a few variables, mainly due to an excessive number of experimental runs necessary to fit sufficiently accurate models. In this regard, an innovative response surface approach has been proposed to investigate robust design optimization problems with larger number of variables. Response surfaces for process mean and standard deviation are partitioned and estimated based on the multi-level approximation method, which may reduce the number of experimental runs necessary for fitting response surface models to a great extent. The applicability and usefulness of proposed approach have been demonstrated through an illustrative example.
In this study, the multidisciplinary aerodynamic-structural optimal design is carried out for the supersonic fighter wing. Through the aeroelastic analyses of the various candidate wings, the aerodynamic and structural performances are calculated such as the lift coefficient, the drag coefficient and the deformation of the wing. In general, the supersonic fighter is maneuvered under the various flight conditions and those conditions must be considered all together during the design process. The multi-point design, therefore, is deemed essential. For this purpose, supersonic dash, long cruise range and high angle of attack maneuver are selected as representative design points. Based on the calculated performances of the candidate wings, the response surfaces for the objectives and constraints are generated and the supersonic fighter wing is designed for better aerodynamic performances and less weights than the baseline. At each design point, the single-point design is performed to obtain better performances. Finally, the multi-point design is performed to improve the aerodynamic and structural performances for all design points. The optimization results of the multi-point design are compared with those of the single-point designs and analyzed in detail.
Taguchi's multi-characteristic experiments seek proper choice of levels of contollable factors which satisfy that all reponses of characteristics in a desirable range simultaneously. This aim can be achieved by response surface techniques that allow more flexible in modeling than traditional Taguchi's parameter design. In this article, a multi-response surface modeling and analysis techniques is proposed to deal with the multi-characteristic optimization problem in experimentation with Taguchi's controllable and noise factors.
Optimization of 26 design variables selected from suspension characteristics for Korean High Speed Train (KHST) is performed according to the minimization of 58 responses which represent running safety and ride comfort for KHST and analyzed by using the each response surface model from stochastic design experiments. Sensitivity of design variables is also analyzed through the response surface model which ineffective design prameters to the performance index are screened by using stepwise regression method. The response surface models are used for optimizing design variables through simplex algorism. Values of performance index simulated by optimized design parameters are totally lower than those by initial design parameters. It shows that this method is effective for optimizing multi-design variables to multi-object function.
In this study, die turning injection(DTI) mold design for manufacturing reservoir fluid tanks used for cooling in-vehicle batteries, inverters, and motors was conducted based on multi-field CAE. Part design, performance evaluation, and mold design of the reservoir fluid tank was performed. The frequency response characteristics through modal and harmonic response analysis to satisfy the automotive performance test items for the designed part were examined. Analysis of re-melting characteristics and structural analysis of the driving part for designing the rotating die of the DTI mold were performed. Part design was possible when the natural frequency performance value of 32Hz or higher was satisfied through finite element analysis, and the temperature distribution and deformation characteristics of the part after injection molding were found through the first injection molding analysis. In addition, it can be seen that the temperature change of the primary part greatly influences the re-melting characteristics during the secondary injection. The minimum force for driving the turning die of the designed mold was calculated through structural analysis. Hydraulic system design was possible. Finally, a precise and efficient DTI mold design for the reservoir fluid tank was possible through presented multi-field CAE process.
In many industries, the linear motor replaces the existing framework for linear transportation. Similar to other conventional motors, it is important to minimize the ripple of thrust and to maximize the thrust force of the linear motor. Because the two objectives are associated to each other, the multi-objective design process is necessary considering all objectives. This paper intends to optimize geometric parameters of the linear motor with two design objectives using design of experiments and sequential response surface method.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제9권3호
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pp.799-808
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2002
This paper aims at selecting the multi-response design with γ responses minimizing the bias error caused by fitting inadequate models to responses, where the first order models are fitted to Ρ responses fearing the quadratic bias, while to other γ- Ρ responses, the quadratic models are fitted fearing the cubic biases in the cuboidal region of interest. Under the assumption of symmetric design, by minimizing the criterion which represents the amount of error caused by fitting inadequate models, the optimum design was found to be the one having the design moments of second order and the fourth order as 1/3 and l/5, respectively. Examples of the design meeting the required conditions are given for illustration.
This paper uses response surface methodology as the optimization method of torque of multi-DOF deflection type PM motor. Firstly, the application of Taguchi algorithm selects structural parameters affecting the motor torque largely which simplifies the optimization process greatly. Then, based on the central composite design (CCD), response surface equation numerical model is constructed by the finite element method. With the aid of experiment design and analysis software, the effects of the interaction among factors on the index are analyzed. The results show that the analytical method is efficient and reliable and the experimental results can be predicted by response surface functions.
A class of multi-factor designs for estimating the slope of second order response surfaces is presented. For multi-factor designs the variance of the estimated slope at a point is a function of the direction of measurement of the slope and the design. If we average the variance over all possible directions, the averaged variance is only a function of the point and the design. By choice of design, it is possible to make this variance constant for all points equidistant from the design origin. This property is called "slope-rotatability over all directions", and the necessary and sufficient conditions for a design to have this property are given and proved. The class of design with this property is mainly discussed.
We study the problem of multiple response optimization (MRO) and focus on the selection of input levels which will produce desirable output quality. We propose an interactive multiple objective optimization approach to the input design. The earlier interactive methods utilized for MRO communicate with the decision maker only using the response variable values, in order to improve the current response values, thereby resulting in the corresponding design solution automatically. In their interaction steps of preference articulation, no account is taken of any active changes in design variable values. On the contrary, our approach permits the decision maker to change the design variable values in its interaction stage, which makes possible the consideration of the preference or economics of the design variable side. Using some typical value functions, we also demonstrate that our method converges reasonably well to the known optimal solutions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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