Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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한국정밀공학회 2000년도 추계학술대회 논문집
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pp.862-865
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2000
The object of this paper is to evaluate the surface roughness using the experimental equation of surface roughness, which is developed in turning by an orthogonal array method. $L_9{3^4}$ orthogonal array method, one of fractional factorial design has been used to study effects of main cutting parameters such as cutting speed, feed rate and depth of cut, on the surface roughness. And the analysis of variance (ANOVA)-test has been used to check the significance of cutting parameters. Using the result of ANOVA-test, the experimental equation of surface roughness, which consists of only significant cutting parameter - feed rate, has been developed. The coefficient of determination of this equation is 0.962.
The Pareto diagram analysis of the experimental data by the two level orthogonal arrays has been used widely in practice since it is a graphical, quick and easy method to analyze experimental results, which does not use the analysis of variance to screen significant effects. For the analysis of the experimental data by $L_{18}(2 \times 3^7)$ orthogonal array, Park(1996) proposed Pareto ANOVA in which the size of effects is defined by the mean squares of effects and the Pareto principle is used. In this paper, a new approach of the Pareto diagram analysis of the experimental data by $L_{18}(2 \times 3^7)$ orthogonal array is proposed. The main idea is to partition the size of three level effects by that of linear and quadratic orthogonal contrasts of those effects.
The paper deals with comparative study for characteristics of approximation of design space according to various approximate models and sensitivity analysis using orthogonal array experiments in structure design of active type DSF which was developed for float-over installation of offshore plant. This study aims to propose the orthogonal array experiments based design methodology which is able to efficiently explore an optimum design case and to generate the accurate approximate model. Thickness sizes of main structure member were applied to the design factors, and output responses were considered structure weight and strength performances. Quantitative effects on the output responses for each design factor were evaluated using the orthogonal array experiment. Best design case was also identified to improve the structure design with weight minimization. From the orthogonal array experiment results, various approximate models such as response surface model, Kriging model, Chebyshev orthogonal polynomial model, and radial basis function based neural network model were generated. The experiment results from orthogonal array method were validated by the approximate modeling results. It was found that the radial basis function based neural network model among the approximate models was able to approximate the design space of the active type DSF with the highest accuracy.
Kim, Jong-Sung;Park, Seung-Mo;Choi, Won-Kyu;Seong, Nak-Seon
Proceedings of the Korea Electromagnetic Engineering Society Conference
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한국전자파학회 2005년도 종합학술발표회 논문집 Vol.15 No.1
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pp.289-292
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2005
Two planar inverted-F antenna (PIFA) arrays are proposed as an alternative model to generate input and radiation characteristics of two orthogonal oriented circular loops, which has polarization diversity, but inherent mechanical instability of two orthogonal loops, in particular, in installation and operation conditions. Two $1\times2$ PIFA sub-arrays are orthogonally placed on a ground plane and two different feeding networks are applied to control horizontal and vertical radiation current flows for each sub-array, respectively. Equivalence of scattering parameters and radiation patterns between two antennas are validated by the available commercial simulator.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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제27권12호
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pp.2047-2054
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2003
In this paper, an approach of automatically finding and modifying the most appropriate orthogonal array (GO) is suggested and applied to a new structural optimization procedure with two steps. GO is motivated by the situation where finding a proper orthogonal array from the tables in the literature is difficult or impossible. Now the Taguchi method is made available for various numbers of variables and levels. In the two-step structural optimization, the Taguchi method equipped with GO and a shape optimization using the finite differencing method is consecutively applied. The existence or non-existence of an element can be taken as a factor level and this feature is utilized finding the best topology from a set of potential topologies suggested from the user's expertise. This greatly enhances applicability and one can expect a better result than the case in which each step is applied independently because these steps are complementary each other.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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제25권10호
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pp.1621-1626
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2001
The structural optimization have been carried out in the continuous design space or in the discrete design space. Methods fur discrete variables such as genetic algorithms , are extremely expensive in computational cost. In this research, an iterative optimization algorithm using orthogonal arrays is developed for design in discrete space. An orthogonal array is selected on a discrete des inn space and levels are selected from candidate values. Matrix experiments with the orthogonal array are conducted. New results of matrix experiments are obtained with penalty functions leer constraints. A new design is determined from analysis of means(ANOM). An orthogonal array is defined around the new values and matrix experiments are conducted. The final optimum design is found from iterative process. The suggested algorithm has been applied to various problems such as truss and frame type structures. The results are compared with those from a genetic algorithm and discussed.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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제19권4호
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pp.41-46
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2019
This paper is analysis on usefulness of Microstrip patch antenna design using Taguchi's Orthogonal array. For comparison, the shape of U-slot and Feed line elements are decided as a parameter in Microstrip patch antenna. And all the possible result of 19,683 times simulation using parameter sweep and the result of Taguchi's orthogonal arrays are compared. The simulation of Parameter sweep and Orthogonal arrays has 3.7% error on 10dB Bandwidth. Finally, It is identified that 19,683 times parameter sweep simulation can be reduced to 27 times with Taguchi's orthogonal arrays but still it represents antenna parameter characters well.
In this paper, we propose a suboptimal receiver combining adaptive array antenna and orthogonal decision-feedback detector in DS/CDMA system. Adaptive array antenna can cancel out undesired signal using beamforming scheme. However, if there are interfering signals from undesired users with the same incident angle as that of a desired user, an adaptive array antenna cannot suppress them. The proposed receiver can cancel out remaining interference from users having nearly the same beam pattern. And we employ Orthogonal Decision-Feedback Detector (ODFD) as multiuser detection. The ODFD performs as good as the decorrelating decision -feedback detector (DDD) with much less complexity. Simulation results show that the proposed system provides a significantly enhanced performance.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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제22권1호
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pp.112-118
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2013
Formula race car is generally recognized as a vehicle which is optimally designed for on-road race track with the regulations of race host bodies. Especially, the uprights of suspension system decisively have effects on the performance of cornering and stability of race car's driving performance, which are very important factors in the design of race car. This paper is a study of optimal upright design of F1800 grade formula race car which are normally used in professional race circuit in Korea. To design optimally the front upright of F1800 formula race car, Taguchi's orthogonal array, which is known for more useful method than full factorial design experimental method in cost and time, is used with CAE method such as FEM analysis. And the result of this paper shows that Taguchi's orthogonal array employed for this optimal design is very useful for designing the front upright of race car by minimizing its weight as well as keeping its safety factor as enough as designer wants in the view of quality, cost and delivery at the early design step.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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제28권4호
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pp.482-489
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2011
In practical design process, designer needs to find an optimal solution by using full factorial discrete combination, rather than by using optimization algorithm considering continuous design variables. So, ANOVA(Analysis of Variance) based on an orthogonal array, i.e. Taguchi method, has been widely used in most parts of industry area. However, the Taguchi method is limited for the shape optimization by using CAE, because the multi-level and multi-objective optimization can't be carried out simultaneously. In this study, a combined method was proposed taking into account of multi-level computational orthogonal array and TOPSIS(Technique for Order preference by Similarity to Ideal Solution), which is known as a classical method of multiple attribute decision making and enables to solve various decision making or selection problems in an aspect of multi-objective optimization. The proposed method was applied to a case study of the multi-level shape optimization of lower arm used to automobile parts, and the design space was explored via an efficient application of the related CAE tools. The multi-level shape optimization was performed sequentially by applying both of the neural network model generated from seven-level four-factor computational orthogonal array and the TOPSIS. The weight and maximum stress of the lower arm, as the objective functions for the multi-level shape optimization, showed an improvement of 0.07% and 17.89%, respectively. In addition, the number of CAE carried out for the shape optimization was only 55 times in comparison to full factorial method necessary to 2,401 times.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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