This paper is concerned with the development of optimal algorithms for multi-stage flowshop scheduling problems with sequence dependent setup times. In the previous researches the setup time of a job is considered to be able to begin at the earliest opportunity given a particular sequence at the start of operations. In this paper the setup time of a job is considered to be able to begin only at the completion of that job on the previous machine to reflect the effects of the setup time to the performance measure of sequence dependent setup time flowshop scheduling. The results of the study consist of two areas; first, a general integer programming(IP) model is formulated and a nixed integer linear programming(MILP) model is also formulated by introducing a new binary variable. Second a depth-first branch and bound algorithm is developed. To reduce the computational burdens we use the best heuristic schedule developed by Choi(1989) as the first trial. The experiments for developed algorithm are designed for a 4$\times$3$\times$3 factorial design with 360 observations. The experimental factors are PS(ratio of processing time to setup time), M(number of machines), N(number of jobs).
At present, industry and researchers are looking for ways to reduce the use of lubricants because of ecological and economical reasons. Therefore, metal cutting is to move toward dry cutting or semi-dry cutting. One of the technologies is known as MQL(Minimum Quantity Lubrication) machining. This research presents an investigation into MQL machining with the objective of deriving the optimum cutting conditions for the turning process of SM4SC. To reach these goals several finish turning experiments were carried out, varying cutting speed, feed rate, oil quantity and so on, with MQL and flood coolant. The surface roughness and cutting force results of tests were measured and the effects of cutting conditions were analyzed by the method of Analysis of Variance(ANOVA). From the experimental results and ANOVA, this research proposed optimal cutting conditions to improve the machinability in MQL turning process.
Since the neural network was introduced, significant progress has been made on data handling and learning algorithms. Currently, the most popular learning algorithm in neural network training is feed forward error back-propagation (FFEBP) algorithm. Aside from the success of the FFEBP algorithm, polynomial neural networks (PNN) learning has been proposed as a new learning method. The PNN learning is a self-organizing process designed to determine an appropriate set of Ivakhnenko polynomials that allow the activation of many neurons to achieve a desired state of activation that mimics a given set of sampled patterns. These neurons are interconnected in such a way that the knowledge is stored in Ivakhnenko coefficients. In this paper, the PNN model has been developed using the plasma enhanced chemical vapor deposition (PECVD) experimental data. To characterize the PECVD process using PNN, SiO$_2$films deposited under varying conditions were analyzed using fractional factorial experimental design with three center points. Parameters varied in these experiments included substrate temperature, pressure, RF power, silane flow rate and nitrous oxide flow rate. Approximately five microns of SiO$_2$were deposited on (100) silicon wafers in a Plasma-Therm 700 series PECVD system at 13.56 MHz.
Flexibly-reconfigurable roll forming (FRRF) is a novel sheet metal forming technology conducive to produce multi-curvature surfaces by controlling strain distribution along longitudinal direction. Reconfigurable rollers could be arranged to implement a kind of punch die set. By utilizing these reconfigurable rollers, desired curved surface can be formed. In FRRF process, three-dimensional surface is formed from two-dimensional curve. Thus, it is difficult to predict the forming result. In this study, a regression analysis was suggested to construct a predictive model for a longitudinal curvature of FRRF process. To facilitate investigation, input parameters affecting the longitudinal curvature of FRRF were determined as maximum compression value, curvature radius in the transverse direction, and initial blank width. Three-factor three-level full factorial experimental design was utilized and 27 experiments using FRRF apparatus were performed to obtain sample data of the regression model. Regression analysis was carried out using experimental results as sample data. The model used for regression analysis was a quadratic nonlinear regression model. Determination factor and root mean square root error were calculated to confirm the conformity of this model. Through goodness of fit test, this regression predictive model was verified.
Cooling lubricants are used in machining operations in order to reduce friction at the tool-chip and tool-workpiece interfaces, cool both chip and tool, and remove chip. Furthermore, they influence a strong effect on the shearing mechanisms and, consequently, on the machined surface quality and tool wear. However, several researchers state that the costs related to cutting fluids is frequently higher than those related to cutting tools. Moreover, the cooling lubricants cause an increase in both worker's health and social problems related to their use and correct disposal. Therefore, many researchers have focused on the environmentally conscious machining technologies. One of the technologies is known as MQL(Minimum Quantity Lubrication) machining. In this paper, an experimental model to obtain the optimal cutting conditions in MQL turning was suggested, and the effects of cutting conditions on surface roughness and cutting force were analyzed. For these purposes, FFD (Fractional Factorial Design) and RSM (Response Surface Methods) were used for the experiment. Cutting force and surface roughness with different cutting conditions were measured through the external cylindrical turning of Al 6061 based on the experiment plan. The measured data were analyzed by regression analysis and verification experiments with random conditions were conducted to confirm the suggested experimental model.
본 연구에서는 소비자 관점에서 해외에서 수행한 CSR과 글로벌 NGO와의 협력 사업이 모국 소비자에 미치는 영향을 검증한다. 이를 위해 삼성전자와 현대자동차를 대상으로 2개 CSR 대상(국내 vs. 해외) ${\times}$ 2개 NGO 기관(국내 vs. 외국)의 모두 4개 유형의 CSR활동에 대한 효과에 대해 서울 소재 25세 이상의 직장인을 대상으로 실험 조사를 진행하였다. 검증 결과, 첫째, 모국 소비자들은 전반적으로 우리 기업이 수행하는 해외 CSR 보다는 국내 CSR을 긍정적으로 평가하는 경향이 발견되었다. 그러나 모국 소비자의 해외 CSR에 대한 평가는 해당 기업의 글로벌성 인식이 높아지면 상대적으로 좋아진다는 것으로 발견되었다. NGO 유형과 관련하여서는, 모국 소비자들은 국내 기관와의 협력에 대해 다소 호의적으로 평가하였다. 그러나, 구매 의도와 관련하여서는 NGO의 국적에 따라 차이가 발생하지 않았다. 흥미로운 결과로서, 해외 CSR인 경우에는 외국 NGO보다는 국내 NGO와의 협력을 더 긍정적으로 평가하였다.
각 응집지로의 유입유량 불균등현상은 대부분 정수장에서 직면하고 있는 중요한 문제점이다. 이와 같은 유량의 불균등현상은 응집지 분배수로의 구조, 지별 유출위어의 높이차 등과 관계가 있으나, 시설물 구조개선에 의한 유량의 균등화는 투자비용 대비 실효성이 크지 않은 문제점이 있다. 본 연구의 목적은 정수 시설물의 개선 없이 실험계획법(DOE, Design Of Experiment)과 반응표면분석법(RSA, Response Surface Analysis)을 이용한 유입밸브 개도율의 최적화로 각 응집지로의 유입유량을 균등하게 하는 것이다. 병렬로 연결된 6개 응집지의 유입밸브 개도율(%)과 유량분배율(%)을 각각 특성치(Y)와 인자(X)로 선정하고, 실험계획법과 반응표면분석법을 적용하여 지별 유량 균등분배를 위한 지별 유입밸브 개도율의 최적화 및 회귀식을 산출하였다. 최적화된 지별 유입밸브 개도율의 현장 적용결과, 지별 유량분배율의 표준편차는 3.80%에서 0.42%, 지별 침전수탁도의 표준편차는 0.29 NTU에서 0.03 NTU로 각각 감소하였다.
Aan Sabilladin;Aldino Javier Saviola;Karna Wijaya;Aulia Sukma Hutama;Mokhammad Fajar Pradipta;Wahyu Dita Saputri;Hilda Ismail;Budhijanto Budhijanto;Won-Chun Oh;Balasubramani Ravindran
한국재료학회지
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제34권7호
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pp.341-354
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2024
Today, the principles of green chemistry are being fundamentally applied in the chemical industry, such as the nitrobenzene industry, which is an essential intermediate for various commercial products. Research on the application of response surface methodology (RSM) to optimize nitrobenzene synthesis was conducted using a sulfated silica (SO4/SiO2) catalyst and batch microwave reactor. The nitrobenzene synthesis process was carried out according to RSM using a central composite design (CCD) design for three independent variables, consisting of sulfuric acid concentration on the silica (%), stirring time (min), and reaction temperature (℃), and the response variable of nitrobenzene yield (%). The results showed that a three-factorial design using the response surface method could determine the optimum conditions for obtaining nitrobenzene products in a batch microwave reactor. The optimum condition for a nitrobenzene yield of 63.38 % can be obtained at a sulfuric acid concentration on the silica of 91.20 %, stirring time of 140.45 min, and reaction temperature of 58.14 ℃. From the 20 experiments conducted, the SO4/SiO2 catalyst showed a selectivity of 100 %, which means that this solid acid catalyst can potentially work well in converting benzene to nitrobenzene.
NIL (nanoimprint lithography) technique has demonstrated a high potential for wafer size definition of nanometer as well as micrometer size patterns. During the replication process by NIL, the stiction between the stamp and the polymer is one of major problems. This stiction problem is moi·e important in small sized patterns. An antistiction layer prevents this stiction ana insures a clean demolding process. In this paper, we were using a TCP (transfer coupled plasma) equipment and $C_4F_8$ as a precursor to make a Teflon-like antistiction layer. This antistiction layer was deposited on a 6 inch silicon wafer to have nanometer scale thicknesses. The thickness of deposited antistiction layer was measured by ellipsometry. To optimize the process factor such as table height (TH), substrate temperature (ST), working pressure (WP) and plasma power (PP), we were using a design of experimental (DOE) method. The table of full factorial arrays was set by the 4 factors and 2 levels. Using this table, experiments were organized to achieve 2 responses such as deposition rate and non-uniformity. It was investigated that the main effects and interaction effects between parameters. Deposition rate was in proportion to table height, working pressure and plasma power. Non-uniformity was in proportion to substrate temperature and working pressure. Using a response optimization, we were able to get the optimized deposition condition at desired deposition rate and an experimental deposition rate showed similar results.
본 연구는 초음파를 이용한 토양세척 공정에서 주파수를 결정하고 그 조건에서 공정을 최적화 하기 위한 실험적 접근 방법에 대한 연구이다. 초음파 주파수는 35, 72, 100 kHz를 적용하여 최적 주파수를 결정하였다. 최적 토양 세척 조건을 위한 실험 설계는 $MINITAB^{(R)}$ 프로그램을 이용하였다. 실험은 초음파의 적용, 물리적 교반의 적용, 계면활성제의 적용의 세 가지와 각각의 조합이 적용되었다. 실험 결과 초음파의 최적 주파수는 35 kHz로 확인되었다. 높은 주파수에서 초음파의 공동화 기포 개수가 많아 효과가 좋을 것으로 예상되지만, 낮은 주파수에서 높은 에너지를 가진 공동화 기포가 더 효과적이다고 설명할 수 있다. 그러나, 실제 공정에 적용하기 위해서는 유입되는 에너지에 대한 고려를 해야 한다. 통계적 요인실험설계법에 의해 설계된 실험 결과를 적용한 결과, 초음파와 물리적 교반에 의한 영향이 가장 큰 것으로 나타났다. 그러므로 실제 공정을 위해서는 이 두 가지 공정에 대한 실내 실험이 필요할 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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