Taguchi defined a good quality as 'A correspondence of product characteristic's expected value to the objective value satisfying the minimum variance condition.' For his good quality, he suggested Taguchi Method which is called Robust design which is irrelevant to the effect of these noise factors. Taguchi Method which has many success examples and which is used by many manufacturing industry. But Optimal solution of Taguchi Method is one among the experiments which is not optimal area of experiment point. On the other hand, Response Surface Method (RSM) which has advantage to find optimal solution area experiments points by approximate polynomial regression. But Optimal of RSM is depended on initial point and RSM can not use many factors because of a great many experiment. In this paper, we combine the Taguchi Method and the Response Surface Method with each advantage which is called Taguchi-RSM. Taguchi-RSM has two step, first step to find first solution by Taguchi Method, second step to find optimal solution by RSM with initial point as first step solution. We give example using catapults.
response surface method (RSM) is widely used to evaluate th e extremely smal probability of ocurence or toanalyze the reliability of very complicated structures. Althoug h Monte-Carlo Simulation (MCS) technique can evaluate any system, the procesing time of MCS dependson the reciprocal num ber of the probability of failure. The stochastic finite element method could solve thislimitation. However, it is limit ed to the specific program, in which the mean and coeficient o f random variables are programed by a perturbation or by a weigh ted integral method. Therefore, it is not aplicable when erequisite programing. In a few number of stage analyses, RSM can construct a regresion model from the response of the c omplicated structural system, thus, saving time and efort significantly. However, the acuracy of RSM depends on the dist ance of the axial points and on the linearity of the limit stat e functions. To improve the convergence in exact solution regardl es of the linearity limit of state functions, an improved adaptive response surface method is developed. The analyzed res ults have ben verified using linear and quadratic forms of response surface functions in two examples. As a result, the be st combination of the improved RSM techniques is determined and programed in a numerical code. The developed linear adapti ve weighted response surface method (LAW-RSM) shows the closest converged reliability indices, compared with quadratic form or non-adaptive or non-weighted RSMs.
In this study, response surface method (RSM) was used in modeling and multi-objective optimization of the parameters of AA5052-H32 in incremental sheet forming (ISF). The goals of optimization were the maximum forming angle, minimum thickness reduction, and minimum surface roughness, with varying values in response to changes in production process parameters, such as tool diameter, tool spindle speed, step depth, and tool feed rate. A Box-Behnken experimental design (BBD) was used to develop an RSM model for modeling the variations in the forming angle, thickness reduction, and surface roughness in response to variations in process parameters. Subsequently, the RSM model was used as the fitness function for multi-objective optimization of the ISF process based on experimental design. The results showed that RSM can be effectively used to control the forming angle, thickness reduction, and surface roughness.
Park, Jang-Won;Lee, Oh-Young;Im, Jong-Bin;Lee, Soo-Yong;Park, Jung-Sun
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
/
제36권5호
/
pp.438-447
/
2008
This study is focused on reliability based design optimization (RBDO) using moving least squares. A response surface is used to derive a limit-state equation for reliability based design optimization. Response surface method (RSM) with least square method (LSM) or Kriging will be used as a response surface. RSM is fast to make the response surface. On the other hand, RSM has disadvantage to make the response surface of nonlinear equation. Kriging can make the response surface in nonlinear equation precisely but needs considerable amount of computations. The moving least square method (MLSM) is made of both methods (RSM with LSM+Kriging). Numerical results by MLSM are compared with those by LMS in Rosenbrock function and six-hump carmel back function. The RBDO of engine duct of smart UAV is pursued in this paper. It is proved that RBDO is useful tool for aerospace structural optimal design problems.
The response surface method (RSM) became one of famous meta modeling techniques, however its approximation errors give designers several restrictions. Classical RSM uses the least squares method (LSM) to find the best fitting approximation models from the all given data. This paper discusses how to construct RSM efficiently and accurately using moving least squares method (MLSM) with sensitivity information. In this method, several parameters should be determined during the construction of RSM. Parametric study and optimization for these parameters are performed. Several difficulties during approximation processes are described and numerical examples are demonstrated to verify the efficiency of this method.
Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
/
제13권3호
/
pp.22-33
/
2005
Response Surface Method (RSM) constructs approximate response surfaces using sample data from experiments or simulations and finds optimum levels of process variables within the fitted response surfaces of the interest region. It will be necessary to get the most suitable response surface for the accuracy of the optimization. The application of RSM plan experimental designs. The RSM is used in the sequential optimization process. The first goal of this study is to improve the plan of central composite designs of experiments with various locations of axial points. The second is to increase the optimal efficiency applying a modified method to update interest regions.
Reliability analysis of composite structures considering random variation of involved parameters is quite important as composite materials revealed large statistical variations in their mechanical properties. The reliability analysis of such structures by the first order reliability method (FORM) and Monte Carlo Simulation (MCS) based approach involves repetitive evaluations of performance function. The response surface method (RSM) based metamodeling technique has emerged as an effective solution to such problems. In the application of metamodeling for uncertainty quantification and reliability analysis of composite structures; the finite element model is usually formulated by either classical laminate theory or first order shear deformation theory. But such theories show significant error in calculating the structural responses of composite structures. The present study attempted to apply the RSM based MCS for reliability analysis of composite shell structures where the surrogate model is constructed using higher order shear deformation theory (HSDT) of composite structures considering the uncertainties in the material properties, load, ply thickness and radius of curvature of the shell structure. The sensitivity of responses of the shell is also obtained by RSM and finite element method based direct approach to elucidate the advantages of RSM for response sensitivity analysis. The reliability results obtained by the proposed RSM based MCS and FORM are compared with the accurate reliability analysis results obtained by the direct MCS by considering two numerical examples.
As the classical response surface method (RSM), the polynomial RSM is so easy-to-apply that it is widely used in reliability analysis. However, the trade-off of accuracy and efficiency is still a challenge and the "curse of dimension" usually confines RSM to low dimension systems. In this paper, based on the univariate decomposition, the polynomial RSM is executed in a new mode, called as DPRSM. The general form of DPRSM is given and its implementation is designed referring to the classical RSM firstly. Then, in order to balance the accuracy and efficiency of DPRSM, its adaptive order revision around the most probable point (MPP) is proposed by introducing the univariate polynomial order analysis, noted as RDPRSM, which can analyze the exact nonlinearity of the limit state surface in the region around MPP. For testing the proposed techniques, several numerical examples are studied in detail, and the results indicate that DPRSM with low order can obtain similar results to the classical RSM, DPRSM with high order can obtain more precision with a large efficiency loss; RDPRSM can perform a good balance between accuracy and efficiency and preserve the good robustness property meanwhile, especially for those problems with high nonlinearity and complex problems; the proposed methods can also give a good performance in the high-dimensional cases.
The purpose of this paper is to perform the structural design of the small scale vertical-axis wind turbine (VAWT) blade using a response surface method(RSM). First, the four design factors that have a strong influence on the structural response of blade were selected. Analysis conditions were calculated by using the central composite design(CCD), which is a typical design of experiment for the response surface method(RSM). Also, the significance of the central composite design(CCD) was verified using analysis of variance(ANOVA). The finite element analysis was performed for the selected analytical conditions for the application of response surface method(RSM). Finally, a optimization problem was solved with a objective function of blade weight and a constraint of allowable stress to achieve a optimal structural design of blade.
The stochastic response surface method (SRSM) and the response surface method (RSM) are often used for structural reliability analysis, especially for reliability problems with implicit performance functions. This paper aims to compare these two methods in terms of fitting the performance function, accuracy and efficiency in estimating probability of failure as well as statistical moments of system output response. The computational procedures of two response surface methods are briefly introduced first. Then their capabilities are demonstrated and compared in detail through two examples. The results indicate that the probability of failure mainly reflects the accuracy of the response surface function (RSF) fitting the performance function in the vicinity of the design point, while the statistical moments of system output response reflect the accuracy of the RSF fitting the performance function in the entire space. In addition, the performance function can be well fitted by the SRSM with an optimal order polynomial chaos expansion both in the entire physical and in the independent standard normal spaces. However, it can be only well fitted by the RSM in the vicinity of the design point. For reliability problems involving random variables with approximate normal distributions, such as normal, lognormal, and Gumbel Max distributions, both the probability of failure and statistical moments of system output response can be accurately estimated by the SRSM, whereas the RSM can only produce the probability of failure with a reasonable accuracy.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.