Communications for Statistical Applications and Methods
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v.22
no.2
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pp.137-146
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2015
Singh (2013) considered the dual problem to the calibration of design weights to obtain a new generalized linear regression estimator (GREG) for the finite population total. In this work, we have made an attempt to suggest a way to use the dual calibration of the design weights in case of multi-auxiliary variables; in other words, we have made an attempt to give an answer to the concern in Remark 2 of Singh (2013) work. The same idea is also used to generalize the GREG estimator proposed by Deville and S$\ddot{a}$rndal (1992). It is not an easy task to find the optimum values of the parameters appear in our approach; therefore, few suggestions are mentioned to select values for such parameters based on a random sample. Based on real data set and under simple random sampling without replacement design, our approach is compared with other approaches mentioned in this paper and for different sample sizes. Simulation results show that all estimators have negligible relative bias, and the multivariate case of Singh (2013) estimator is more efficient than other estimators.
Recently industry of motor vehicle is making a gradual progress of automotive electric components. According to this step, wire harness equipped at motor vehicle is also increased. The most important component at the wire harness is electric connector. At the manufacturing process of electric connector, exactly at the crimping process, design variables, such as clamping-height, clamping-width and clamping die shape are critical parameters to assure satisfactory harness shape in clamping process of electric connector. In this study we have performed FEM simulation for clamping process and clarified the effect of design variables on compression rate of wire.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.30
no.2
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pp.99-105
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2007
According to the automated manufacturing processes followed by the development of computer manufacturing technologies, products or quality characteristics produced on the processes have measured and recorded automatically. Much amount of data daily produced on the processes may not be efficiently analyzed by current statistical methodologies (i.e., statistical quality control and statistical process control methodologies) because of the dimensionality associated with many input and response variables. Although a number of statistical methods to handle this situation, there is room for improvement. In order to overcome this limitation, we integrated data mining and robust design approach in this research. We find efficiently the significant input variables that connected with the interesting response variables by using the data mining technique. And we find the optimum operating condition of process by using RSM and robust design approach.
An extreme value analysis (EVA) is essential to obtain a design value for highly nonlinear variables such as long-term environmental data for wind and waves, and slamming or sloshing impact pressures. According to the extreme value theory (EVT), the extreme value distribution is derived by multiplying the initial cumulative distribution functions for independent and identically distributed (IID) random variables. However, in the position mooring of DNVGL, the sampled global maxima of the mooring line tension are assumed to be IID stochastic variables without checking their independence. The ITTC Recommended Procedures and Guidelines for Sloshing Model Tests never deal with the independence of the sampling data. Hence, a design value estimated without the IID check would be under- or over-estimated because of considering observations far away from a Weibull or generalized Pareto distribution (GPD) as outliers. In this study, the IID sampling data are first checked in an EVA. With no IID random variables, an automatic resampling scheme is recommended using the block maxima approach for a generalized extreme value (GEV) distribution and peaks-over-threshold (POT) approach for a GPD. A partial autocorrelation function (PACF) is used to check the IID variables. In this study, only one 5 h sample of sloshing test results was used for a feasibility study of the resampling IID variables approach. Based on this study, the resampling IID variables may reduce the number of outliers, and the statistically more appropriate design value could be achieved with independent samples.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.19
no.5
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pp.110-117
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2002
This paper proposes a optimization of the design variables of linear motor for the improvement of thrust. Especially, this paper treats the shoe, which can be good to flow of a magnetic flux in linear motor. Firstly, this paper uses a space harmonic analysis method(SHAM) based on Fourier series, for analyzing the characteristics of core type linear motor, including slot structure and shoe. And compare the magnetic flux densities of linear motor at air gap with the results of the SHAM and the Finite Element Method(FEM). Secondly, this paper uses a genetic algorithm, which is good to find the global solutions. The design variables are the pole pitch of magnet, the pitch of slot, the height of slot, the width of shoe and the width of magnet. The maximum thrust with optimum design variables is about 247 N which is improved about 16%.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.21
no.3
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pp.502-506
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2012
Air bearing is characterized by its extremely low friction and cleanliness such that it is widely used especially for spindles with ultra-high rotational speed at several tens of thousands rpm. This paper contributes to design of a static radial air bearing suggesting numerical analysis to anticipate its performances. The numerical analysis is an iteration method based on finite difference formulation of the Reynolds equation. A prototype air bearing has been designed and manufactured. Its load capacity has been measured and compared with the numerical solutions. The result shows good consistency between the experiment and theory, which informs that the numerical analysis can be used as an useful tool to anticipate the performances. Effects of design variables on the bearing performance have been examined by Taguchi's experimental methods using orthogonal array. Number of holes for supplying pressurized air, clearance between shaft and bearing, the hole diameter and bearing length are chosen for the design variables. The result shows that the clearance and the bearing length are the most influential variables while the others can be considered as almost negligible.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.25
no.9
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pp.1423-1431
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2001
Based on the exponential intervening variable, a new two-point approximation method is presented. This introduces the shifting level into each exponential intervening variable to avoid the lack of def inition of the conventional exponential intervening variables due to zero-or negative-valued design variables. Then a new quadratic approximation whose Hessian matrix has only diagonal elements of different values is proposed in terms of these intervening variables. These diagonal elements are determined in a closed form that corrects the typical error in the approximate gradient of the TANA series due to the lack of definition of exponential type intervening variables and their incomplete second-order terms. Also, a correction coefficient is multiplied to the pre-determined quadratic term to match the value of approximate function with that of the previous point. Finally, in order to show the numerical performance of the proposed method, a sequential approximate optimizer is developed and applied to solve six typical design problems. These optimization results are compared with those of TANA-3. These comparisons show that the proposed method gives more efficient and reliable results than TANA-3.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.39
no.3
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pp.192-197
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2013
In this study, it is investigated the relationship between sitting discomfort and major design variables of lumber support, such as prominence, height and width through volunteer tests. Korean $50^{th}$ percentile males and American $50^{th}$ percentile males are recruited among 36 to 45 years old peoples who have driving experiences and have no back pain during the past 12 months. Subject ratings are asked by changing design variables randomly. Body pressure and lumber position changes are also measured as object measures. And correlation among subject ratings, object measures and three design variables are analyzed using statistical analysis. As a result, it is revealed that prominence is the most dominant factor that correlates to the discomfort strongly for both-Koreans and Americans and contribution of other two variables are very low.
Indonesian women have emerged as global consumers, and various studies are needed to expand the global fashion market targeting their needs. In this study, a survey was conducted to determine the fashion design preferences of Indonesian Muslim women according to demographic characteristics and religious variables. In this study, Indonesian women aged from their teens to their 40s were surveyed by questionnaire during June 2020. This yielded 301 survey responses, which were analyzed using χ2-test, t-test, ANOVA, and Duncan's multiple range test using SPSS23. The results of the study are as follows: Analysis of the demographic characteristics of Indonesian Muslim women and the degree of acceptance of fashion trends according to religious variables showed significant differences according to age, monthly income, and the extent to which they wore a hijab. Analysis of the demographic characteristics of the women and the degree of acceptance of the fitted garment according to religious variables showed significant differences depending on their age, whether they were married, their monthly income, religious faithfulness, the extent to which they wore a hijab, and the degree of acceptance of Islamic discipline. After examining the difference in Muslim women's preferred fashion images (according to demographic characteristics and religious variables), significant differences were identified according to their age, income, extent to which they wore a hijab, and the degree of Islamic discipline with regard to clothing.
Kyeongsoo Kim;Seonjin Kim;Hyunwoo Cho;Dokyoun Kim;Yongjun Kang;Taewan Kim
Journal of Ocean Engineering and Technology
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v.37
no.1
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pp.31-37
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2023
In this study, a fiber chain was developed to replace a steel chain using high-modulus polyethylene DM20. The pick count, wrapping count, and inner length were selected as the main design variables of the fiber chain and were analyzed to increase the breaking strength. Orthogonal array experiments were conducted, and the results were analyzed with respect to the breaking strength. The analysis revealed that the pick count and wrapping count had meaningful effects at significance levels within 5%. The main effect analysis revealed that a smaller pick count, larger wrapping count, and longer inner length caused the breaking strength to increase. With the wrapping count fixed at 1, a pick count less than -0.65, and an inner length greater than 0.38, the breaking strength was calculated to be greater than 300 kN. These results are expected be important factors in the derivation of an optimal combination of design variables to attain a fiber chain with a targeted strength.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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