Location selection of distribution centers is a crucial task for logistics operators and key decision makers of an organization. This is a multi-criteria decision making (MCDM) process which includes both quantitative and qualitative criteria. In order to propose an optimized location selection model, this research suggests a hierarchical group of evaluation criteria : 5 major criteria with 15 sub-criteria. The MCDM approach presented in this research, by integrating Grey Relational Analysis (GRA) with Analytic Hierarchy Process (AHP), tends to rectify the overall quality and uncertainty of the values of evaluation criteria. An example of a location selection case in Korea is illustrated in this study to show the effectiveness of this method.
In product or process parameter design, the case of multiple performance characteristics appears more commonly than that of a single characteristic. Numerous methods have been developed to deal with such multi-characteristic parameter design (MCPD) problems. Among these, this paper considers three representative methods, which are respectively based on the desirability function (DF), grey relational analysis (GRA), and principal component analysis (PCA). These three methods are then used to solve the MCPD problems in ten case studies reported in the literature. The performance of each method is evaluated for various combinations of its algorithmic parameters and alternatives. Relative performances of the three methods are then compared in terms of the significance of a design parameter and the overall performance value corresponding to the compromise optimal design condition identified by each method. Although no method is significantly inferior to others for the data sets considered, the GRA-based and PCA-based methods perform slightly better than the DF-based method. Besides, for the PCA-based method, the compromise optimal design condition depends much on which alternative is adopted while, for the GRA-based method, it is almost independent of the algorithmic parameter, and therefore, the difficulty involved in selecting an appropriate algorithmic parameter value can be alleviated.
A glove valve regulates the flow in a pipeline as a kind of control valve. However, when the disc and seat contact, the valve structure can be distorted and flow can leak due to the elongation of the valve material under high pressure. The surface texture is not good enough to seal the contact surface (in practice) because the lapping process is usually done manually. Furthermore, assembly performance is analyzed by structural analysis. Compared with a standard seat, the newly designed seat had a smaller radial deformation and a larger longitudinal deformation. Therefore, the newly designed seat can maintain a tight and uniform contact with the disc with a reduced radial deformation and an expanded available seal area with an increased longitudinal deformation. The seal performance of the glove valve has been improved in a cost-effective manner.
Recently, the engine calibration technique has been much more complicated than that of the past engine case in order to satisfy the strict emission regulations. The current calibration method for the diesel engine which has an increasing market is both costly and time-consuming. New engine calibration method is required to develop for high-quality diesel engines with low cost and release it at the appropriate time. This study provides the optimal calibrating technique for complex engine systems using statistical modeling and numerical optimization. Firstly, it design a test plan based on Design of Experiments, a V-optimality methodology which is suitable looking for set-points, and determine the shape of test engine response. Secondly, it uses functions to make linear regression model for data analysis and optimization to fit the models of engines behavior. Finally, it generates the optimal calibrations obtained directly from empirical engine models using Grey Relational Analysis and compares the calibrations with data. This method can develop a process for systematically identifying the optimal balance of engine emissions.
Yaragal, Subhash C.;Kumar, B. Chethan;Mate, Krishna
Computers and Concrete
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제23권6호
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pp.421-431
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2019
The alarming rate of depletion of natural stone based coarse aggregates is a cause of great concern. The coarse aggregates occupy nearly 60-70% by volume of concrete being produced. Research efforts are on to look for alternatives to stone based coarse aggregates from sustainability point of view. Response surface methodology (RSM) is adopted to study and address the effect of ferrochrome slag (FCS) replacement to coarse aggregate replacement in the ordinary Portland cement (OPC) based concretes. RSM involves three different factors (ground granulated blast furnace slag (GGBS) as binder, flyash (FA) as binder, and FCS as coarse aggregate), with three different levels (GGBS (0, 15, and 30%), FA (0, 15, and 30%) and FCS (0, 50, and 100%)). Experiments were carried out to measure the responses like, workability, density, and compressive strength of FCS based concretes. In order to optimize FCS replacement in the OPC based concretes, three different traditional optimization techniques were used (grey relational analysis (GRA), technique for order of preference by similarity (TOPSIS), and desirability function approach (DFA)). Traditional optimization techniques were accompanied with principal component analysis (PCA) to calculate the weightage of responses measured to arrive at the final ranking of replacement levels of GGBS, FA, and FCS in OPC based concretes. Hybrid combination of PCA-TOPSIS technique is found to be significant when compared to other techniques used. 30% GGBS and 50% FCS replacement in OPC based concrete was arrived at, to be optimal.
Micro electrical discharge machining (${\mu}EDM$) has been used for non-conventional material removal. One drawback of ${\mu}EDM$ is low productivity. In this study, we tried to find the optimal machining conditions to manufacture the micro hole with an optimal machining time without loss of accuracy. Taguchi method was used to figure out the relation between machining parameters and characteristics of the process. It was found that the electrode wear, the entrance and exit clearance gave a significant effect on the diameter of the micro hole when the diameter of the electrode was identical. Grey relational analysis was used to determine the optimal machining condition for minimum machining time without loss of accuracy. The obtained optimal machining condition was the input voltage of 80V, the capacitance of 680pF, the resistance of $500{\Omega}$, the feed rate of $1.5{\mu}m$/s and the spindle speed of 2900rpm. The machining time was reduced to 48% without loss of accuracy under the optimal machining condition.
무선 네트워크기술의 발전으로 사용자들은 다양한 네트워크를 쉽게 사용하며 다양한 서비스를 이용할 수 있지만, 서비스 제공자들은 서비스의 질을 개선하고 네트워크 자원을 효율적으로 관리하여야 한다. 본 논문에서는 그레이 관계 분석(GRA)과 게임이론을 결합하여 효율 무선자원관리(RRM) 방안을 제시한다. 첫 번째 단계에서, GRA 방법을 이용하여 네트워크 선호도를 나타내는 GRC를 구하고, 두 번째 단계에서는 내쉬 균형점을 찾아 네트워크 제공자에게 최대 보상을 제공하는 서비스를 선택한다. 한 개의 WiMAX와 2개의 WLAN이 공존하는 이종 무선 환경에서, 4개의 응용서비스중 하나를 요청하는 서비스들을 처리하기 위해 게임은 반복적으로 수행하였다. 시뮬레이션 결과, WiMAX, WLAN 1과 WLAN 2의 게임에서, 각 경기자들은 각각 93, 90.6과 92.8로 최대 보수를 얻는 것을 알 수 있었다. 결과적으로 제안된 시스템은 이종 네트워크에서 사용자 서비스 요청이 있을 때, 네트워크 운용자의 보수를 최대로 할 수 있는 효과적인 자원관리 방법임을 알 수 있었다.
Outlier detection is an imperative task to identify the occurrence of abnormal events before the structures are suffered from sudden failure during their service lives. This paper proposes a two-phase method for the outlier detection of Global Positioning System (GPS) monitoring data. Prompt judgment of the occurrence of abnormal data is firstly carried out by use of the relational analysis as the relationship among the data obtained from the adjacent locations following a certain rule. Then, a negative selection algorithm (NSA) is adopted for further accurate localization of the abnormal data. To reduce the computation cost in the NSA, an improved scheme by integrating the adjustable radius into the training stage is designed and implemented. Numerical simulations and experimental verifications demonstrate that the proposed method is encouraging compared with the original method in the aspects of efficiency and reliability. This method is only based on the monitoring data without the requirement of the engineer expertise on the structural operational characteristics, which can be easily embedded in a software system for the continuous and reliable monitoring of civil infrastructure.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권11호
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pp.549-556
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2020
Real estate markets play an essential role in the economic development of both developed and developing countries. Investment decisions in private real estate demand the consideration of several qualitative and quantitative criteria. Especially in Vietnam, demand for housing, apartments are rising which has resulted because of the migration from rural to urban areas. This study aims to determine the influencing factors of the real estate purchasing behavior and then recommend a grey Multi-Criteria Decision Making (MCDM) support model to evaluate real estate alternatives based on a numerical example in Vietnam. A set of essential criteria are identified based on experts' opinion, and the proposed determinants are initial investment, maintenance cost, prestige location, distance to interesting places, parking lot, public transportation, property condition, total area size, number of rooms, and neighbors. The subjective weights were obtained by using the Decision-Making Trial and Evaluation Laboratory (DEMATEL) model, and the Grey Relational Analysis (GRA) technique is employed to prioritize and rank real estate alternatives. The results reveal that this approach can be useful to make purchasing decisions for many kinds of real estate property under uncertain business environments. These findings indicate that the presented hybrid model has advantages in granting flexibility to the preferences of decision makers.
As consumption of energy is increasing rapidly, energy saving is emphasized in nowadays. Thermal power plant occupies a large proportion in various type of power plant. Major causes of decreased power generation efficiency on thermal power stations is deposition of fly ash. Soot Blower is a facility to remove the ash which is deposited outside of tube by steam blowing on boiler. Residual stream which caused by lance tube in soot blower cannot be discharged steam effectively in lance tube causes reducing the thickness of lance tube. On the contrary, increasing discharge ratio of steam, lance tube cannot sustain proper pressure to remove ash on tube. This study suggests increasing discharge ratio of steam with proper pressure to remove ash on tube by optimization on shape of lance tube nozzle. To optimize shape of nozzle, discharge ratio and maximum blowing pressure on nozzle is selected as object functions. Diameter of nozzle, distance between nozzles, angle of nozzle and gap between nozzle is selected as design parameters. Then the design of experiment (DOE) with an orthogonal array is performed to analyze the effect of design parameters. And grey relational analysis and analysis of mean (ANOM) is performed to optimize shape of lance tube.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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