For the proper cooling of in-wheel motor, the cooling channel should have the characteristics which are low pressure drop and adequate cooling oil supply to motor part. In this study, the flow performance of cooling channel for in-wheel motor was evaluated and the shape of the channel was optimized. First, the pressure drop and flow distribution characteristics of the initial channel model were evaluated using numerical analysis. Also, by the result of analysis and design modification, 4 design parameters of the channel were selected. Second, using the Taguchi optimal method, the cooling channel was optimized. In the method, nine models with different levels of the design parameters were generated and the flow characteristics of each models was estimated. Base on the result, the main effect of the design parameters was founded and optimized model was obtained. For the optimized model, the pressure drop and oil flow rate were about 0.196 bar and 0.207 L/min, respectively. The pressure drop decreased by about 0.3 bar and the oil flow rate to the motor part increased by about 0.2 L/min compared to the initial model.
In this paper, we introduce a new category of Self-Organizing Fuzzy Polynomial Neural Networks (SOFPNN) that is based on a genetically optimized multi-layer perceptron with fuzzy polynomial neurons (FPNs) and discuss its comprehensive design methodology involving mechanisms of genetic optimization. The conventional SOFPNN algorithm leads to a tendency to produce overly complex networks as well as a repetitive computation load by the trial and error method and/or the a repetitive parameter adjustment by designer. In order to generate a structurally and parametrically optimized network, such parameters need to be optimal. In this study, in solving the problems with the conventional SOFPNN, we introduce a new design approach of evolutionary optimized SOFPNN. Optimal parameters design available within FPN (viz. the no. of input variables, the order of the polynomial, input variables, and the no. of membership function) lead to structurally and parametrically optimized network which is more flexible as well as simpler architecture than the conventional SOFPNN. In addition, we determine the initial apexes of membership functions by genetic algorithm.
In this paper, we propose a new architecture of Self-Organizing Fuzzy Polynomial Neural Networks(SOFPNN) by means of genetically optimized fuzzy polynomial neuron(FPN) and discuss its comprehensive design methodology involving mechanisms of genetic optimization, especially genetic algorithms(GAs). The conventional SOFPNNs hinges on an extended Group Method of Data Handling(GMDH) and exploits a fixed fuzzy inference type in each FPN of the SOFPNN as well as considers a fixed number of input nodes located in each layer. The design procedure applied in the construction of each layer of a SOFPNN deals with its structural optimization involving the selection of preferred nodes (or FPNs) with specific local characteristics (such as the number of input variables, the order of the polynomial of the consequent part of fuzzy rules, a collection of the specific subset of input variables, and the number of membership function) and addresses specific aspects of parametric optimization. Therefore, the proposed SOFPNN gives rise to a structurally optimized structure and comes with a substantial level of flexibility in comparison to the one we encounter in conventional SOFPNNs. To evaluate the performance of the genetically optimized SOFPNN, the model is experimented with using two time series data(gas furnace and chaotic time series).
Rolling bearings are assorted one of the most important machine elements. The various functions of bearings are greatly influenced by grease, and higher performance of rolling bearing greases is required to improve rolling bearing lubrication. The two conditions for optimum grease synthesis were selected by SSRED (Six Sigma Robust Engineering Design) program by using dropping points and OIT values respectively. And the optimized two urea/ether oil greases were synthesized to compare the performance. The typical physical properties of grease were investigated. And life test of these greases was conducted by rolling bearing grease life tester. The characteristics of the greases before and after life test were investigated using FTIR, microscope, SEM, TG/DSC, OIT and TAN meter. The optimized two greases showed longer life time than typical urea/ether oil grease. The optimized grease by means of OIT value showed higher performance such as long life time, low TAN value and high oil bleeding amount in comparison with the optimized grease using dropping point.
이 논문에서는 채널 오류에 강한 영상 전송 시스템을 설계하기 위하여 정보원 부호와 오류 정정 부호(error correcting code : ECC )를 결합시키는 부호화 기법을 제안한다. 정보원과 채널을 동시에 고려하는 부호화기법중의 하나는 채널 최적 양자화기(channel optimized quantizer :COQ)인데 이것은 양자화에 의한 잡음과 채널 비트 오류에 의한 잡음을 동시에 최소화시킨다. 이 논문은 COQ와 ECC를 결합하여 개선된 전송 시스템을 설계하는 문제를 다룬다. 특히 n비트의 COQ와 (n-1)/n의 길쌈 부호가 결합된 n-1 비트의 COQ의 성능을 계산하여, 이 결과로부터 할당 비트수와 채널 비트 오류율에 따라 ECC를 선택할 것인지 아닌지를 결정한다. 그리고, 이 결과를 DCT를 이용한 영상 전송 시스템에 적용하고 그 성능을 계산한다.
본 논문에서는 LDD 소자의 최적화의 물리적 의미를 수치 씨뮬레이션을 통해 다루었으며 관련 실험을 통하여 최적화된 LDD 구조를 해석해 보았다. 첫째, 수치해석에 의하면 최적화 조건시에 드레인 n-영역에서의 전계는 고르며 낮은 분포를 보이고 있고, 전류는 이 영역에서 넓게 퍼져 흘렀다. 아울러 이때 최적점은 모든 공정 및 전기조건을 고려하여 총체적으로 최적화하여 얻어져야함이 발견되었다. 둘째, 실험에 의하면 최적 조건의 경우 기판전류와 드레인 전류비에 의해 n-영역의 최대전계는 극소화되었다. 이때 소자의 수명은 최대가 되었으며 n-영역의 저항은 channel 저항에서 $n^+$ 접합 저항으로 유연하게 변환이 되었다.
Kim, Hyeong-Soon;Baek, Ki-Ju;Lee, Dae-Hwan;Kim, Yeong-Seuk;Na, Kee-Yeol
Transactions on Electrical and Electronic Materials
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제15권3호
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pp.149-154
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2014
A new CMOS analog design methodology using an independently optimized self-cascode (SC) is proposed. This idea is based on the concept of the dual-workfunction-gate MOSFETs, which are equivalent to SC structures. The channel length of the source-side MOSFET is optimized, to give higher transconductance ($g_m$) and output resistance ($r_{out}$). The highest $g_m$ and $r_{out}$ of the SC structures are obtained by independently optimizing the channel length ratio of the SC MOSFETs, which is a critical design parameter. An operational amplifier (OPAMP) with the proposed design methodology using a standard digital $0.18-{\mu}m$ CMOS technology was designed and fabricated, to provide better performance. Independently $g_m$ and $r_{out}$ optimized SC MOSFETs were used in the differential input and output stages, respectively. The measured DC gain of the fabricated OPAMP with the proposed design methodology was approximately 18 dB higher, than that of the conventional OPAMP.
영상개선을 위한 영상처리는 응용분야에 따라서 동일한 알고리즘이 각각 다르게 적용되므로 응용분야에 적합한 최적값이 필요하다. 본 논문에서는 X선 의료영상분야에 고주파통과 필터를 적용해서 에지영역을 개선하였고, 결과영상에 상수승수와 오프셋을 더하여 에지영역 및 평탄영역의 컨트라스트를 향상시켰다. 그러므로, 의료영상을 최적화시키기 위해서는 고주파강조필터가 필요함을 알 수 있었다. 또한, 구체적인 최적화 변수값으로는 가우시안 고주파통과필터, 차단주파수의 거리=0.05, 오프셋=0.5 값이다. 마지막으로 이들 최적화 변수값을 적용시켜 시뮬레이션 한 결과, 제안된 방법이 기존 방법들에 비해서 영상의 컨트라스트와 에지부분들을 향상시켰다.
Sensitivity studies of blade angle and twisted angle are numerically investigated to optimize the Savonius blade. As blade angle increases, the contact area between blade and wind decreases, showing the suppression of the vortex generation near blade. Compared to the blade angle of 0 degree, the blade angle of 20 degree shows about 2.6% increment of power efficiency. Based on the blade angle of 20 degree, sensitivity studies of the twisted angle are performed. The result indicates that the adjustment of the twisted angle causes the torque of blade to increase. Optimized blade can suppress the formation of the vortex structure in rear region. Also, wind flows without disturbance of vortex when passing through the optimized blade. The 1kw vertical wind turbine system with optimized blade can generate 4442.2kWh per year and have 53% capacity factor.
Rolling bearings are classified one of the most important machine elements. The various function of bearings are greatly influenced by grease, and higher performance of rolling bearing greases is required in improve bearing lubrication. Three urea/ether oil greases with identical composition were synthesized to compare the performance of these greases according to the thickener content of grease. The typical grease physical properties were investigated. And life test of these greases was conducted by FE-9 grease life tester. The characteristics of the greases before and after life test were investigated using FT-IR, microscope, OIT and TAN meter. Large differences in the grease performance depending on the content of the thickener were observed. The grease with higher content of the hickener showed higher performance such as long life time and low TAN value. After preliminary test, twelve greases were synthesized and evaluated the performance of dropping point and OIT, then optimized two greases were selected by SSRED (Six Sigma Robust Engineering Design) using dropping point and OIT data. Characteristics of the optimized two greases were on the same level with estimated value. The optimized grease by means of OIT value showed longer grease life in comparison with optimized grease by dropping point. However two greases showed higher performance than typical urea/ether oil.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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