The propose of this study is to develop the optimal sizing system of ready-to-wear f3r elementary school girls using a newly invented statistical technique. The body measurements was classified by the method that equalizes the distribution of the subjects using the probability density function, to theoretically systemize a method to determine a size range of ready-to-wear for elementary school girls between 6 to 12 years old. The statistical method were 1) The total of 11 height groups, which size interval from one another is 6 cm that is an average height gap between each age. 2) In order to determine an approximate figure (m ${\times}$ n) to establish the appropriate sizes far each height group that fit to the combinations of bust and hip girth, which based on their means and standard deviations on the probability density curve to produce the standard normal distribution. 3) m and n were aligned by 4cm -the grading increments used for patterns making- and determined the size ranges by confirming the approximate figures of m and n. 4) The representative values were determined by an area ratio calculated by dividing the area determined from the range of bust and hip girth with the representative value. Considering the characteristics of subjects' distribution, the area ratios was used. 5) Weight was calculated by seeking a growth exponent for each age and multiplying it by the number of girls that fit to each size range. As sections that show the highest weight are more likely sought by the consumers, these sections were determined as the optimal size standards. 6) This optimal sizing system consists of sizes determined by the optimal size standards and its sizes are marked with height, bust and hip girth.
Through the optimization design of the pneumatic components it leads the energy efficiency increasement and resources saving. Also it effects on the high speed operation, low speed operation, low weight, and complexity of pneumatic systems. In this paper the development of the software will be described based on Object-Oriented technology, which will provide function for development of pneumatic system without any deep knowledge about pneumatic system.
The study is conducted on the subject of optimization of components sizing for series hybrid electric propulsion systems. The components sizing of series type hybrid system is very important because each component of series type is larger than the corresponding component of the parallel type or series-parallel type. If the components sizing is greater or less than what is required to this system, the performance of the system is getting worse. The methodology for the sizing of a driving motor is introduced based on the foundation of determined system configuration and performance target. And the sizing of an engine/generator and a battery is achieved based on simulation results using Dynamic Programming. It is possible to find the optimal sizing of these components by comparing fuel efficiency of hybrid electric propulsion system for 8 driving cycles.
Rapid depletion of fossil based oil, coal and gas reserves and its greater demand day by day necessitates the search for other alternatives. Severe environmental impacts caused by the fossil fire based power plants and the escalating fuel costs are the major challenges faced by the electricity supply industry. Integration of Distributed Generators (DG) especially, wind and solar systems to the grid has been steadily increasing due to the concern of clean environment. This paper focuses on a new simple and fast load flow algorithm named Backward Forward Sweep Algorithm (BFSA) for finding the voltage profile and power losses with the integration of various sizes of DG at different locations. Genetic Algorithm (GA) based BFSA is adopted in finding the optimal location and sizing of DG to attain an improved voltage profile and considerable reduced power loss. Simulation results show that the proposed algorithm is more efficient in finding the optimal location and sizing of DG in 15-bus radial distribution system (RDS).The authenticity of the placement of optimized DG is assured with other DG placement techniques.
As the population of overweight and obese children is rising rapidly around the world, there are many researches on purchasing and wearing children's clothing and optimal sizes, but researches on obese children are still inadequate. This study was carried out on 192 obese children over 75% in BMI. The purpose of the study was to set up the optimal interval of sizing system using the loss function which would be a guide for obese children for selecting ready to wear of suitable size. Introducing a loss function, which reflects how much the purchasing desire changes according to the difference, we formulate the problem and suggest a procedure to determine the optimal standard sizes minimizing the loss. These results were as follows ; In size chart of top's, 4 sizes had been determined by a loss function, had covered more than 91.1% of all subjects. In size chart of bottom's, 5 sizes had been determined by a loss function, had covered more than 87.0% of all subjects.
Generally, the fuel economy of hybrid electric vehicle (HEV) is effected by the size of each component. In this study the fuel economy for HEV of our own making is evaluated using backward simulator, where dynamic programming is applied. In a competition, the vehicle is running through the road course that includes many speed bumps and steep grade. Therefore, the new driving cycle including road grade is developed for the simulation. The backward simulator is also developed through modeling each component. A performance map of engine and motor for component sizing is made from the existing engine map and motor map adapted to the HEV of our own making. For optimal component sizing, the feasible region is defined by restricting the power range of power sources. Optimal component size for best fuel economy is obtained within the feasible region through the backward simulation.
The paper proposed a sizing method of an energy storage system(ESS) for peak shaving of high-speed railway substations based on load profile patterns of substations. A lithium based battery ESS was selected since it can produce high-power at high speed that peak shaving requires, and also takes up a relatively smaller space for installation. Adequate size of the ESS, minimum capacity which can technically meet a peak shaving target, was determined by collectively considering load patterns of a target substation, characteristics of the ESS to be installed, and optimal scheduling of the ESS. In case study, a local substation was considered to demonstrate the proposed sizing method. Also economic analysis with the determined size of ESS was performed to calculate electricity cost savings of the peak shaving ESS, and to offer pay-back period and return on investment.
In this paper, we consider a production system in which the items are produced by batch. For a production planning of the system, we formulate a lot-sizing problem in which each production should be a multiple of a given unit batch and backlogging is allowed. We propose an optimal dynamic programming algorithm for the plan whose complexity is $O(T^2)$ where T is the maximum number of periods in a plan.
The purpose of this paper is to develop a new method for information system sizing and selection based on a hybrid mixture of simulation and genetic algorithm, and to show its cost-effectiveness by applying it to a real world problem. To serve this purpose, we propose an operational model which identifies a set of system alternatives using simulation, and determines the optimal one using genetic algorithm. Specifically, with simulation, we generate probability distributions describing real data gathered from actual system, which can overcome the major weakness of the existing methodology that normally employs point estimates of the actual data and constant correction factors without theoretical rationale. We next search for the optimal combination of H/W, the number of CPUs, and S/W, which meets both of our business goals of incurring low TCO(total cost of ownership) and maintaining a good level of transaction processing performance. Experimental result shows the proposed method in this paper saves the cost while it preserves the system's capacity within allowable performance range.
Recently, most of the countries started to regulate the emission of vehicle because of the global warming. The engine scooter is also one of the factor which cause the pollution. The hybrid system of a vehicle has many advantages such as fuel saving and emission reduction. The purpose of this study is to choose optimal size of engine, motor and battery for hybrid scooter system using Dynamic programming. The dynamic programming is an effective method to find an optimal solution for the complicated nonlinear system, which contains various constraints of control variables. The power source size of hybrid scooter was chosen through the backward simulator using dynamic programming. From the analysis, we choose the optimal size of each power source. To verify the optimal size of the power source, the Forward simulation was carried out. As a result, the fuel efficiency of hybrid scooter has significantly increased in comparison with that of engine scooter.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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