Grey relational analysis has been carried out to develop a new approach for optimization of Nd:YAG laser and MIG hybrid welding parameters. The quality of welded material depends on welding parameters. The parameters chosen for current study include wire type, shielding gas, laser energy, laser focus, traveling speed, and wire feed rate. The welding experiments were performed on 6K21-T4 aluminum alloy sheet. Functional demands on products may vary widely depending on their use. The ultimate tensile stress, width, and penetration were chosen as the optimization criterion. Practice based on an orthogonal array which is following Taguchi's method has been progressed. Base on the results of grey relational analysis, the optimal process parameters were obtained. This integrated work was judged and it is observed that the results obtained by using the optimal parameters are much improved compared to those obtained through initial setting.
This study examines multiple quality optimization of the injection molding for Polyether Ether Ketone (PEEK). It also looks into the dimensional deviation and strength of screws that are reduced and improved for the molding quality, respectively. This study applies the Taguchi method to cut down on the number of experiments and combines grey relational analysis to determine the optimal processing parameters for multiple quality characteristics. The quality characteristics of this experiment are the screws' outer diameter, tensile strength and twisting strength. First, one should determine the processing parameters that may affect the injection molding with the $L_{18}(2^1{\times}3^7)$ orthogonal, including mold temperature, pre-plasticity amount, injection pressure, injection speed, screw speed, packing pressure, packing time and cooling time. Then, the grey relational analysis, whose response table and response graph indicate the optimum processing parameters for multiple quality characteristics, is applied to resolve this drawback. The Taguchi method only takes a single quality characteristic into consideration. Finally, a processing parameter prediction system is established by using the back-propagation neural network. The percentage errors all fall within 2%, between the predicted values and the target values. This reveals that the prediction system established in this study produces excellent results.
This article aims at presenting multi objective optimization of parameters that affect crashworthiness characteristics of bi-tubular structures using Taguchi method with grey relational analysis. To design the experiments, the $L_9$ orthogonal array has been used and based on that, the inner tubes have been fabricated by varying the three influence factors such as reference diameter, length difference and numbers of sides of the polygon with three levels, but all the outer cylinders have the same diameter and length 90 mm and 135 mm respectively. Then, the tailor made bi-tubular steel structures were subjected into quasi static axial compression. From the test results it is found that the crushing behaviors of bi-tubular structures with different combinations were fairly significant. The important responses (crashworthiness indicators) specific energy absorption and crush force efficiency have been evaluated from load - displacement curve. Finally optimal levels of parameters were identified using grey relational analysis, and significance of parameters was determined by analysis of variance. The optimum crashworthiness parameters are reference diameter 80 mm, length difference 0 mm and number of sides of polygon is 3, i.e., triangle within the selected nine bi-tube combinations.
본 연구에서는 버터플라이밸브의 고유 유량 특성을 개선하기 위해 회색 관계분석을 이용한 디스크 형상 최적화 방안을 도입하였다. Class 150의 200A 버터플라이밸브에 대해 적용하여 그 유용성을 확인하였다. 부가물 형상 파라미터의 영향 분석을 위해 직교 배열을 이용한 실험계획법을 실시하였으며, 파라미터의 영향을 회색 관계 분석과 평균 분석을 이용하여 분석하였다. 최적화를 위한 목적함수는 유량 계수를 선정하였으며, 기존 디스크 모델과 부가물 부착 모델에 대해 유동 해석을 수행하였다. 회색 관계 등급을 이용하여 평균 분석을 실시하였으며, 그 결과를 토대로 최적 형상을 결정하였다.
Recently, the engine calibration technique has been much more complicated than that of the past engine case in order to satisfy the strict emission regulations. The current calibration method for the diesel engine which has an increasing market is both costly and time-consuming. New engine calibration method is required to develop for high-quality diesel engines with low cost and release it at the appropriate time. This study provides the optimal calibrating technique for complex engine systems using statistical modeling and numerical optimization. Firstly, it design a test plan based on Design of Experiments, a V-optimality methodology which is suitable looking for set-points, and determine the shape of test engine response. Secondly, it uses functions to make linear regression model for data analysis and optimization to fit the models of engines behavior. Finally, it generates the optimal calibrations obtained directly from empirical engine models using Grey Relational Analysis and compares the calibrations with data. This method can develop a process for systematically identifying the optimal balance of engine emissions.
Yaragal, Subhash C.;Kumar, B. Chethan;Mate, Krishna
Computers and Concrete
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제23권6호
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pp.421-431
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2019
The alarming rate of depletion of natural stone based coarse aggregates is a cause of great concern. The coarse aggregates occupy nearly 60-70% by volume of concrete being produced. Research efforts are on to look for alternatives to stone based coarse aggregates from sustainability point of view. Response surface methodology (RSM) is adopted to study and address the effect of ferrochrome slag (FCS) replacement to coarse aggregate replacement in the ordinary Portland cement (OPC) based concretes. RSM involves three different factors (ground granulated blast furnace slag (GGBS) as binder, flyash (FA) as binder, and FCS as coarse aggregate), with three different levels (GGBS (0, 15, and 30%), FA (0, 15, and 30%) and FCS (0, 50, and 100%)). Experiments were carried out to measure the responses like, workability, density, and compressive strength of FCS based concretes. In order to optimize FCS replacement in the OPC based concretes, three different traditional optimization techniques were used (grey relational analysis (GRA), technique for order of preference by similarity (TOPSIS), and desirability function approach (DFA)). Traditional optimization techniques were accompanied with principal component analysis (PCA) to calculate the weightage of responses measured to arrive at the final ranking of replacement levels of GGBS, FA, and FCS in OPC based concretes. Hybrid combination of PCA-TOPSIS technique is found to be significant when compared to other techniques used. 30% GGBS and 50% FCS replacement in OPC based concrete was arrived at, to be optimal.
점진 판재 성형은 금형을 제작하지 않고 판재를 가공하는 방법으로써 빠른 시제품 제작과 소량 생산에 적합한 성형법이다. 이러한 점진 판재 성형의 공정 변수로 공구 직경, 매 스탭당 z-방향 깊이, 공구 이송속도, 공구 회전 속도 등은 성형품의 품질에 크게 영향을 미친다. 본 연구에서는 Al5052-O(0.8mm) 판재를 사용하여 Varying Wall Angle Conical Frustum 모델의 점진성형을 실시하였으며, 각각의 변수들의 조합에서 성형성을 판단하였다. 다구찌 기법을 사용하여 점진성형 변수들의 조합을 찾아내고, 그레이 관계형 최적화를 통하여 최적 성형 변수 값의 조합을 찾아 내였다. 최종 성형물의 품질은 성형성, 스프링 백, 두께 감소량을 측정하여 판단하였다. 본 연구의 실험 조건에서의 최적의 변수 조합은 공구직경 6 mm, 회전속도 60rpm, 매 스탭당 z-방향 깊이 0.3 mm, 이송속도 500 mm/min으로 판단되었다.
Micro electrical discharge machining (${\mu}EDM$) has been used for non-conventional material removal. One drawback of ${\mu}EDM$ is low productivity. In this study, we tried to find the optimal machining conditions to manufacture the micro hole with an optimal machining time without loss of accuracy. Taguchi method was used to figure out the relation between machining parameters and characteristics of the process. It was found that the electrode wear, the entrance and exit clearance gave a significant effect on the diameter of the micro hole when the diameter of the electrode was identical. Grey relational analysis was used to determine the optimal machining condition for minimum machining time without loss of accuracy. The obtained optimal machining condition was the input voltage of 80V, the capacitance of 680pF, the resistance of $500{\Omega}$, the feed rate of $1.5{\mu}m$/s and the spindle speed of 2900rpm. The machining time was reduced to 48% without loss of accuracy under the optimal machining condition.
As consumption of energy is increasing rapidly, energy saving is emphasized in nowadays. Thermal power plant occupies a large proportion in various type of power plant. Major causes of decreased power generation efficiency on thermal power stations is deposition of fly ash. Soot Blower is a facility to remove the ash which is deposited outside of tube by steam blowing on boiler. Residual stream which caused by lance tube in soot blower cannot be discharged steam effectively in lance tube causes reducing the thickness of lance tube. On the contrary, increasing discharge ratio of steam, lance tube cannot sustain proper pressure to remove ash on tube. This study suggests increasing discharge ratio of steam with proper pressure to remove ash on tube by optimization on shape of lance tube nozzle. To optimize shape of nozzle, discharge ratio and maximum blowing pressure on nozzle is selected as object functions. Diameter of nozzle, distance between nozzles, angle of nozzle and gap between nozzle is selected as design parameters. Then the design of experiment (DOE) with an orthogonal array is performed to analyze the effect of design parameters. And grey relational analysis and analysis of mean (ANOM) is performed to optimize shape of lance tube.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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