Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Automatic shape identification by data-driven algorithms with applications to design optimizing in hydraulics

Włodarczyk T. H., Czop P., Sławik D., Wszołek G.

Systems : journal of transdisciplinary systems science

2012

Vol. 16, nr 1

35-43

A measurement methodology based on differential-geometric properties of certain characteristic curves frequently used in hydraulics is presented. An iterative process that underlies construction of the methodology and its fully automatic application is universally applicable to identifying, and ultimately optimizing, behavior of any device which can be characterized by a 2D, nonlinear curve. Illustrative examples are used to clarify the topic and its usefulness in optimizing performance of a design with respect to oil aeration effects.

Prezentowany artykuł przedstawia metodę pomiarową stosowalną do automatycznego wyznaczania opisu ilościowego kształtów krzywych charakterystyk typowych dla urządzeń hydraulicznych. Proces iteracyjny dzięki któremu możliwe jest osiągnięcie założonego celu jest uniwersalnie stosowalny do optymalizacji zachowania dowolnego urządzenia posiadającego dwuwymiarową, nieliniową krzywą charakterystyki. Praca niniejsza koncentruje się na ilościowym opisaniu tak zwanego efektu aeracji - niekorzystnego zjawiska obserwowanego w urządzeniach w których olej hydrauliczny pozostaje w bezpośrednim kontakcie z rozpuszczalnym w nim gazem. Iteracyjne, lub adaptacyjne, zastosowanie filtrów wygładzających Savitzky'ego i Golay'a (S-G) leży u podstaw przedstawionej tu metodologii wyznaczania dominującego kształtu zaszumionej funkcji skalarnej jednej zmiennej. Dzięki szczególnym własnościom filtrów S-G możliwe jest dokładne rozpoznanie kształtu danej krzywej nawet w obecności znaczącego szumu. Przykładem takiego szumu są, mające dużą amplitudę, wysokoczęstotliwościowe oscylacje sygnału siły, które obserwujemy w trakcie otwierania się zaworów dyskowych.

Six Sigma methodology applied to minimizing damping lag in hydraulic shock absorbers

Czop P., Sławik D., Włodarczyk T. H., Wojtyczka M., Wszołek G.

Journal of Achievements in Materials and Manufacturing Engineering

2011

Vol. 49, nr 2

243--250

Purpose: The aim of this paper is to identify the root cause of the temporary decrease of the damping force during the early stage of the compression phase of the stroking cycle, the so called damping lag, to describe measures of the phenomenon and to present methods for optimizing the design towards minimizing this (negative) effect. Design/methodology/approach: Theoretical background is presented in a constructive and computable manner with emphasis on measurement data analysis and MATLAB/Simulink modeling. Six Sigma tools were used to validate the model statistically and, more importantly, to propose a method of data-driven optimization of the design. Findings: Root cause of the occurrence of the damping lag was confirmed during model validation to be caused by oil aeration. The dependence of the damping lag on parameters is nonlinear. Six Sigma methodology proved to be useful in achieving design optimality. Research limitations/implications: Statistical model and conclusions drawn from it are only valid in the interior of the investigated region of the parameter space. Additionally, it might not be possible to find a local minimum of the aeration measure (damping lag) inside the selected region of the parameter space; global minimum located at the boundary might be the only possible solution. Practical implications: Optimal value of parameters is not unique and thus additional sub-criteria (cost/ durability) can be imposed. Conducting tests in an organized manner and according to the Six Sigma methodology allows for expediting the design optimization process and eliminating unnecessary costs. Originality/value: : Improvements in understanding and measuring aeration effects constitute a clear foundation for further product optimization. Signal post-processing algorithms are essential for the statistical analysis and are the original contribution of this work.