Communications for Statistical Applications and Methods
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v.11
no.1
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pp.121-137
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2004
Kim(2002) proposed a second type of central composite design (CCD2), in which the positions of the axial points are indicated by two numbers. In this paper, we study properties of CCD2 when we are interested in estimating the slope of a response surface. Conditions are obtained for CCD2 to be slope-rotatable over axial directions, and some CCD2's are presented that have slope rotatability over axial directions. Also values of a measure of slope rotatability over axial directions are tabulated for various CCD2's. Finally, it is shown that CCD2 is always slope-rotatable over all directions.
Kim(2002) proposed a second type of central composite design in which the positionsof the axial points are indicated by two numbers, and called it CCD2. In the present paper, we have studied CCD2 further and obtained several new facts. We have obtained CCD2's that have both orthogonality and rotatability, both orthogonality and slope rotatability, and both rotatability and uniform precision. We also have applied Park and Kim's (1992) measure of slope rotatability to such CCD2's and observed some useful results.
Response surface designs can be classified, according to the shape of the experimental region, into spherical designs and cuboidal designs. Among the central composite design(CCD)s and the Box-Behnken design(BBD)s that are popular in practice, when the number of factors is k, spherical designs are tile CCDs with the axial value being $\sqrt{\textit{k}}$ and the BBDs, and cuboidal designs are the CCDs with the axial value being 1. With the CCDs having $\sqrt{\textit{k}}$ as the axial value, the radius of the experimental region varies with number of factors, but these designs are the 5-level designs. With the BBDs that are 3-level designs, the radius of the experimental region does not vary with the number of factors. In this article, we propose tile 3-level spherical designs which are constructed so that tile radius of the experimental region varies with the number of factors.
Purpose: We research on the efficient response surface methodology(RSM) design to develop a design space in Quality by Design(QbD). We propose practical designs for the successful construction of the design space in QbD by allowing different number of replicates at the box points, star points, and the center point in the rotatable central composite design(CCD). Methods: The fraction of design space(FDS) plot is used to compare designs efficiency. The FDS plot shows the fraction of the design space over which the relative standard error of predicted mean response lies below a given value. We search for practical designs whose minimal half-width of the tolerance interval per a standard deviation is less than 4.5 at 0.8 fraction of the design space. Results: The practical designs for the number of factors between two and five are listed. One of the designs in the list could be chosen depending on the experimental budget restriction. Conclusion: The designs with box points replications are more efficient than those with the star points replication. The sequential method to establish a design space is illustrated with the simulated data based on the two examples in RSM.
Two field experiments were carried out to assess the applicability of a central composite design (CCD) in determining optimum culture condition of an early rice cultivar, Unbongbyeo in southern Korea. A central composite design with two replicates was applied to five levels of five factors such as the number of hills per 3.3m2, the number of seedlings per hill, the levels of nitrogen, the transplanting date and the seedling age (Experiment 1). The levels of planting density were ranged from 30 hills to 150 hills per 3.3m2 ; the number of seedlings per hill from 1 seedling to 9 seedlings per hill; the levels of nitrogen application from 1 kg/l0a to 21 kg/l0a; the transplanting date from June 15 to July 5; the seedling age from 25 days to 45 days. A fractional factorial design was applied to three levels of five factors tested in CCD (Experiment 2). Yield per hill and per unit area were examined and the results obtained from both experiments were compared. The benefits from the central composite design were discussed. Maximum yield of brown rice per unit area was obtained at the combination of the central levels of one of five factors when the other four factors were fixed at central point. Furthermore, brown rice yield per unit area affected by interaction of two factors was maximized at the central point when the remain three factors being fixed at the central level. The responses of five factors to brown rice yield per hill and unit area were found to be a saddle point in both designs. Actual values of the stationary points were 107 hills per 3.3 m2, 4 seedlings per hill, 10 kg nitrogen per l0a, transplanting date of rice on June 26 and 33 days of seedling age in the central composite design. Brown rice yield per unit area at the stationary points were estimated 439 kg/l0a in the central composite design and 442 kg/l0a in the fractional factorial design. Considering the number of experimental treatment combinations, the central composite design was rather convenient in reducing the number of treatment combinations for similar information. It was more convenient for an experimenter to present the results from the central composite design than those from the fractional factorial design. Considering the optimum yields of brown rice per unit area at the stationary points being verified as saddle points in both designs. inter-heterogeneity of each of the factors should be avoided in setting up factors in pursuit of inducing unidirectional response of the factors to yield. Even though both the lower and higher levels in the central composite design being beyond the region of an experimenter's interest. they were considered highly valued in interpretation of the results. Conclusively. the central composite design was found to be more beneficial to optimize culture condition of paddy rice even with several levels of various factors were involved.
Statistical experimental designs; involving (i) a fractional factorial design (FFD) and (ii) a central composite design (CCD) were applied to optimize the culture medium constituents for production of a unique antifreeze protein by the Antartic micro algae Chaetoceros neogracile. The results of the FFD suggested that NaCl, KCl, $MgCl_2$, and ${Na}_{2}{SiO}_{3}$ were significant variables that highly influenced the growth rate and biomass production. The optimum culture medium for the production of an antifreeze protein from C. neogracile was found to be Kalle's artificial seawater, pH of $7.0{\pm}0.5$, consisting of 28.566 g/l of NaCl, 3.887 g/l of $MgCl_2$, 1.787 g/l of $MgSO_4$, 1.308 g/l of $CaSO_4$, 0.832 g/l of ${K_2}{SO_4}$, 0.124 g/l of $CaCO_3$, 0.103 g/l of KBr, 0.0288 g/l of $SrSO_4$, and 0.0282 g/l of ${H_3}{BO_3}$. The antifreeze activity significantly increased after cells were treated with cold shock (at $-5^{\circ}C$) for 14 h. To the best of our knowledge, this is the first report demonstrating an antifreeze-like protein of C. neogracile.
The diesel engine generate many pollutants such as PM(Particulate matter) and NOx(Nitrogen oxide). So the SCR(Selective catalytic reduction) must be required to meet the emission standard. The SCR catalyst market is growing rapidly, and the automobile markets using alternative energy sources are growing rapidly. This study deals with optimization of the calcination process the manufacturing process of SCR catalyst to be competitive. The calcination process is a bottleneck and it is required to optimize productivity and accept to be safety, But we cannot trade off anything in terms of safety. We applied DOE(Design of experiments) among many research methods performed in various fields. In order to achieve quality and productivity optimization. The dependent variables in the DOE were selected as NO Conversion(%). The independent variables were selected as the calcination temperature, soaking time and fan speed RPM. the CCD(Central composite designs) constructs response surface using the data onto experience and finds optimum levels within the fitted response surfaces. Our tests are our stability guarantee and efficient together with operation.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.20
no.3
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pp.232-238
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2011
In the present study, Taguchi method is used to determine the rough region first, followed by RSM technique to determine the exact optimum value during milling on a machining center. A region reducing algorithm is applied to narrow down the region of the Taguchi method for RSM. The result from the Taguchi method is fed to train the artificial neural network (ANN), whose optimum value is used to drive the region reducing algorithm. The proposed algorithm is tested under different cutting condition and results show that the introduced algorithm works well during milling process. It is also shown that theoretically obtained optimal cutting condition is very close to experimentally obtained result.
The emerging technology of self compacting concrete, fiber reinforcement together reduces vibration and substitute conventional reinforcement which help in improving the economic efficiency of the construction. The objective of this work is to find the regression model to determine the response surface of mix proportioning Steel Fiber Reinforced Self Compacting Concrete (SFSCC) using statistical investigation. A total of 30 mixtures were designed and analyzed based on Design of Experiment (DOE). The fresh properties of SCC and mechanical properties of concrete were studied using Response Surface Methodology (RSM). The results were analyzed by limited proportion of fly ash, fiber, volume combination ratio of two steel fibers with aspect ratio of 50/35: 60/30 and super plasticizer (SP) dosage. The center composite designs (CCD) have selected to produce the response in quadratic equation. The model responses included in the primary stage were flowing ability, filling ability, passing ability and segregation index whereas in harden stage of concrete, compressive strength, split tensile strength and flexural strength at 28 days were tested. In this paper, the regression model and the response surface plots have been discussed, and optimal results were found for all the responses.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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