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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2010.11
- 수록면
- 1,430 - 1,436 (7page)
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The electric wedge brake (EWB) is an electro-mechanical brake actuator that shows promise for application in future brake by wire systems. Due to its self-reinforcement mechanism it is possible to adapt it to conventional 12V vehicle power supply systems. However, the size of the caliper body will increase since the wedge actuation mechanism needs to be located inside the caliper. Thus, the size and weight of the EWB caliper is an issue that needs to be studied for increased competitiveness.
In this study, an optimum design approach was applied to the design of the EWB caliper to decrease its size. More specifically, the multi-objective robust design concept with RSM and NSGA-ⅱ was used to find a robust solution set that meets the goals of the objective functions while making the system least sensitive to the noise factor. For the target system, the objective functions were defined as minimizing weight and maximizing S/N ratio of stiffness, and the force application direction was taken as the noise factor.
The aforementioned method was carried out in two main steps. First, FE analyses based on DOE methodology were performed to obtain initial behavioral data of the system. Then an approximated function based on the regressive method (RSM) was defined to adopt the system for the optimization process. The second step was to apply the NSGA-ⅱ algorithm to the modified objective functions in order to effectively find the robust optimum.
In this study, an optimum design approach was applied to the design of the EWB caliper to decrease its size. More specifically, the multi-objective robust design concept with RSM and NSGA-ⅱ was used to find a robust solution set that meets the goals of the objective functions while making the system least sensitive to the noise factor. For the target system, the objective functions were defined as minimizing weight and maximizing S/N ratio of stiffness, and the force application direction was taken as the noise factor.
The aforementioned method was carried out in two main steps. First, FE analyses based on DOE methodology were performed to obtain initial behavioral data of the system. Then an approximated function based on the regressive method (RSM) was defined to adopt the system for the optimization process. The second step was to apply the NSGA-ⅱ algorithm to the modified objective functions in order to effectively find the robust optimum.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. System description
3. Background theory
4. Robust Optimal Design
5. CONCLUSION
References
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