When facing the global severe competition, the enterprises all try their best to upgrade the quality, reduce the costs to reach the goal of customer satisfaction. Motorola was the earliest firm creating the term Six Sigma (6 ${\sigma}$); GE was the enterprise successfully fulfilling Six Sigma. The success of these two firms revealed the prominent effects and became the world-class model enterprises. The main purpose of promoting Six Sigma activity was to reduce the possible defects in the business process to the least through designing and monitoring business process in order to reach the goals such as the best quality and efficiency, the lowest costs, the shortest circular process time, maximum profits and customer satisfaction. This research used the Six Sigma technique to improve the business process of ceramics manufacturing plant and find out the major factors of slower core task time by the analytical process of Process Mapping, Pareto Chart, Simu18 simulation software and figures and proposed the improvement measures. Through the confirmation of the case companies, it successfully reduced the core process time and the organizational costs and increased the capacity.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제10권4호
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pp.439-449
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2018
In this paper, multi-objective optimization of a multi-bubble pressure cabin in the underwater glider with Blended-Wing-Body (BWB) is carried out using Kriging and the Non-dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II). Two objective functions are considered: buoyancy-weight ratio and internal volume. Multi-bubble pressure cabin has a strong compressive capacity, and makes full use of the fuselage space. Parametric modeling of the multi-bubble pressure cabin structure is automatic generated using UG secondary development. Finite Element Analysis (FEA) is employed to study the structural performance using the commercial software ANSYS. The weight of the primary structure is determined from the volume of the Finite Element Structure (FES). The stress limit is taken into account as the constraint condition. Finally, Technique for Ordering Preferences by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) method is used to find some trade-off optimum design points from all non-dominated optimum design points represented by the Pareto fronts. The best solution is compared with the initial design results to prove the efficiency and applicability of this optimization method.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권8호
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pp.2854-2874
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2015
This paper presents a game theoretic approach to analyze the public goods (PGs) allocation in peer-to-peer (p2p) networks. In order to reduce the free-riders and promote the cooperation among peers, we propose an incentive mechanism with cooperation-based game theory. In this paper, we regarded the contributed resources by cooperators as public goods (PGs). We also build the PGs allocation in P2P networks to be the optimization problem, and the optimal solution of PGs allocation satisfies the Bowen-Lindahl-Samuelson equilibrium. Firstly, based on the subscriber mechanism, we analyze the feasibility and prove the validity, which can achieve Nash equilibrium. However, this strategy cannot meet to Bowen-Lindahl-Samuelson equilibrium as the free-riders do not pay with their private goods for consuming the PGs. Secondly, based on the Walker mechanism, we analyze the feasibility and prove the validity for the same allocation problem, which meets to Bowen-Lindahl-Samuelson equilibrium and achieves Pareto efficiency within cooperative game. Simulations show that the proposed walker mechanism can significantly improve the network performance of throughout, and effectively alleviate free-riding problem in P2P networks.
The paper presents a Life-Cycle Cost-based optimization framework for wind-excited tall buildings equipped with Tuned Mass Dampers (TMDs). The objective is to minimize the Life-Cycle Cost that comprises initial costs of the structure, the control system and costs related to repair, maintenance and downtime over the building's lifetime. The integrated optimization of structural sections and mass ratio of the TMDs is carried out, leading to a set of Pareto optimal solutions. The main advantage of the proposed methodology is that, differently from the traditional optimal design approach, it allows to perform the unified design of both the structure and the control system in a Life Cycle Cost Analysis framework. The procedure quantifies wind-induced losses, related to structural and nonstructural damage, considering the stochastic nature of the loads (wind velocity and direction), the specificity of the structural modeling (e.g., non-shear-type vibration modes and torsional effects) and the presence of the TMDs. Both serviceability and ultimate limit states related to the structure and the TMDs' damage are adopted for the computation of repair costs. The application to a case study tall building allows to demonstrate the efficiency of the procedure for the integrated design of the structure and the control system.
In an attempt to solve multiobjective optimization problems, weighted sum method is most widely used for the advantage that a designer can consider the relative significance of each object functions by weight values but it can be highly sensitive to weight vector and occasionally yield a deviated optimum from the relative weighting values designer designated because the multiobjective function has the form of simple sum of the product of the weighting values and the object functions in traditional approach. To search the design solution well agree to the designer's weighting values, we proposed new multiobjective function which is the functional of each normalized objective functions and considered to find the design solution comparing the distance between the characteristic line and the ideal optimum. In this study, proposed multiobjective function was applied to design high efficiency and low noise axial flow fan and the result shows this approach will be effective for the case that the qualify of the design can be highly affected by the designer's subjectiveness represented as weighting values in multiobjective design optimization process.
The printed circuit heat exchanger (PCHE) with airfoil fins has the benefits of high compactness, high efficiency and superior heat transfer performance. A novel multi-objective optimization approach is presented to design the airfoil fin PCHE in this paper. Three optimization design variables (the vertical number, the horizontal number and the staggered number) are obtained by means of dimensionless airfoil fin arrangement parameters. And the optimization objective is to maximize the Nusselt number (Nu) and minimize the Fanning friction factor (f). Firstly, in order to investigate the impact of design variables on the thermal-hydraulic performance, a parametric study via the design of experiments is proposed. Subsequently, the relationships between three optimization design variables and two objective functions (Nu and f) are characterized by an improved particle swarm optimization-backpropagation artificial neural network. Finally, a multi-objective optimization is used to construct the Pareto optimal front, in which the non-dominated sorting genetic algorithm II is used. The comprehensive performance is found to be the best when the airfoil fins are completely staggered arrangement. And the best compromise solution based on the TOPSIS method is identified as the optimal solution, which can achieve the requirement of high heat transfer performance and low flow resistance.
Preference ordering approach is applied to optimize the parameters of Tank model using multi-objective genetic algorithm (MOGA). As more than three multi-objective functions are used in MOGA, too many non-dominated optimal solutions would be obtained thus the stakeholder hardly find the best optimal solution. In order to overcome this shortcomings of MOGA, preference ordering method is employed. The number of multi-objective functions in this study is 4 and a single Pareto-optimal solution, which is 2nd order efficiency and 3 degrees preference ordering, is chosen as the most preferred optimal solution. The comparison results among those from Powell method and SGA (simple genetic algorithm), which are single-objective function optimization, and NSGA-II, multi-objective optimization, show that the result from NSGA-II could be reasonalby accepted since the performance of NSGA-II is not deteriorated even though it is applied to the verification period which is totally different from the calibration period for parameter estimation.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제37권8호
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pp.893-904
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2013
In this paper, a Kriging metamodel-based multi-objective optimization strategy in conjunction with an NSGA-II(non-dominated sorted genetic algorithm-II) has been employed to optimize the valve-plate shape of the axial piston pump utilizing 3D CFD simulations. The optimization process for minimum pressure ripple and maximum pump efficiency is composed of two steps; (1) CFD simulation of the piston pump operation with various combination of six parameters selected based on the optimization principle, and (2) applying a multi-objective optimization approach based on the NSGA-II using the CFD data set to evaluate the Pareto front. Our exploration shows that we can choose an optimal trade-off solution combination to reach a target efficiency of the axial piston pump with minimum pressure ripple.
In wireless networks, it is well-known that intermediate nodes can be used as cooperative relays to reduce the transmission energy required to reliably deliver a message to an intended destination. When the network is under a central authority, energy allocations and cooperative pairings can be assigned to optimize the overall energy efficiency of the network. In networks with autonomous selfish nodes, however, nodes may not be willing to expend energy to relay messages for others. This problem has been previously addressed through the development of extrinsic incentive mechanisms, e.g., virtual currency, or the insertion of altruistic nodes in the network to enforce cooperative behavior. This paper considers the problem of how selfish nodes can decide on an efficient energy allocation and endogenously form cooperative partnerships in wireless networks without extrinsic incentive mechanisms or altruistic nodes. Using tools from both cooperative and non-cooperative game theory, the three main contributions of this paper are (i) the development of Pareto-efficient cooperative energy allocations that can be agreed upon by selfish nodes, based on axiomatic bargaining techniques, (ii) the development of necessary and sufficient conditions under which "natural" cooperation is possible in systems with fading and non-fading channels without extrinsic incentive mechanisms or altruistic nodes, and (iii) the development of techniques to endogenously form cooperative partnerships without central control. Numerical results with orthogonal amplify-and-forward cooperation are also provided to quantify the energy efficiency of a wireless network with sources selfishly allocating transmission/relaying energy and endogenously forming cooperative partnerships with respect to a network with centrally optimized energy allocations and pairing assignments.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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제21권5호
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pp.93-102
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2020
The design of large complex mechanical systems, such as automobile, aircraft, and ship, is a kind of Multidisciplinary Design Optimization (MDO) because it requires both experience and expertise in many areas. With the rapid development of technology and the demand to improve human convenience, the complexity of these systems is increasing further. The design of such a complex system requires an integrated system design, i.e., MDO, which can fuse not only domain-specific knowledge but also knowledge, experience, and perspectives in various fields. In the past, the MDO relied heavily on the designer's intuition and experience, making it less efficient in terms of accuracy and time efficiency. Process integration and the design optimization framework mainly support MDO owing to the evolution of IT technology. This paper examined the procedure and methods to implement an efficient MDO with reasonable effort and time using RCE, an open-source PIDO framework. As a benchmarking example, the authors applied the proposed MDO methodology to a bulk carrier's conceptual design synthesis model. The validity of this proposed MDO methodology was determined by visual analysis of the Pareto optimal solutions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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