Twodimensional warranty data can be modelled using two different approaches: twodimensional point process and onedimensional point process with usage as a function of age. The first approach has three different models. First of all, bivariate model is appealing but is not appropriate for explaining warranty claims. Next, the rest of the two models (marked point process, and counting and matching on both directions independently) are more appropriate for explaining warranty claims. However, the second one (counting and matching on both directions independently) assumes that the two variables (variables representing the twodimensions) are independent. Last of all, onedimensional point process with usage as a function of age is also promising to explain the twodimensional warranty claims. But the models or variations of them need more investigation to be applicable to real warranty claim data.
Proceedings of the Korean Society for Technology of Plasticity Conference
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2000.10a
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pp.86-89
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2000
In cold forging by multi stage former, crowing process is important process for the high production rate and automation of forging process. But various cropping defects occur in cropping process such as orthogonality, ovality and unevenness, etc. These defects have harmful effects on the dimensional tolerance of products and tool life. So in this study, the cropping experiment is performed to examine influence of cropping process variables(clearance, cutting velocity, H/D) on occurrence of crowing defects and optimum process variables are selected, and then FE analysis is performed to verify influence of these defects on dimensional tolerance and tool life.
Hwang, I. Y.;Bang, S. H.;Kim, G. B.;Lee, H. D.;Jeon, G.;Lee, W. K;Lee, K. S.
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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1993.10a
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pp.576-581
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1993
Grinding in the cement industry is a very energy-exacting process, therefore it is essential that these systems should operate with the highest possible efficiency. But, Cement grinding process is a complicated nonlinear system with large dead time, very noisy signal and many stochastic disturbances. So, it is difficult to develope mathematic process model. This paper presents correlation analysis of process variables and construction of experimental model for a ball mill grinding process.
Proceedings of the Korean Society For Composite Materials Conference
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2004.10a
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pp.143-146
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2004
Pultrusion process of phenolic foam composite is investigated. Phenolic foam composites provide heat and flame resistance with less weight. When made into foam, a variety of properties can be obtained with different bubble size and number density. In this study, effect of process variables on the foaming characteristics of phenolic resin composites during pultrusion process has been studied experimentally. The process variables considered are the heating temperature and the pulling speed as well as the mass fraction of blowing agent. Experiments were performed using a laboratory scale pultrusion apparatus. Optimal process condition was found by observing the micro-morphology.
Proceedings of the Korean Society for Technology of Plasticity Conference
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1995.03a
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pp.203-210
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1995
The rapid progress of automobile industry has led to a demand for sheet metal products and the new forming technology for complex product is required. In Deep Drawing process of steel sheet, especially stainless steel sheet at room temperture, some intermediate annealing need to be added to lessen strain hardening effect. The present study is concerned with the wram deep drawing of stainless steel sheet. In order to reduce the number of working process. the limit drawing ration is considered as main parameter. In this study, the effect of process variables such a sblank holder force, working temperature and lubricant on limit drawing ration is investigated . Experiments are carried out for the hemisherical and sqare shape at room and warm temperature respectively. The drawing loads and thickness deviation accoring to process variables measured . As the result of apploying those experimental data to the commerical butt product, the number of process can be reduced and good quality of products can be obtained.
The demand to increase productivity and quality, the shortage of skilled labour and the strict health and safety requirements have led to the development of the automated welding process to deal with many of the present problems of welded fabrication. To make effective use of the automated arc welding process, it is imperative that a mathematical model, which can be programmed easily and fed to the robot, should be developed. The objectives of the paper are to develop the mathematical equations (linear and curvilinear) for study of the relationship between process variables and bead geometry by employing a standard statistical package program, SAS and to choose the best model for automation of the $CO_2$ gas arc welding process. Mathematical models developed from experimental results can be employed to control the process variables in order to achieve the desired bead geometry based on weld quality criteria. Also these equations may prove useful and applicable for automatic control system and expert systems.
A computer simulation model of various smelting process for melting waste sand was developed by using energy and material balance concept. This model can predict the coal, flux and oxygen consumption and the volume and temperature of off-gas. The major critical variables for smelting process can be explained by using the analysis of energy and material balance. The major conclusions were as follows; 1. The most important variables for smelting process were high post-combustion ratio, high heat transfer efficiency and refractory protection technology. 2. For saving energy in this smelting process, selection of raw materials i.e coal, flux are very important, espacially using of low volatile coal is very profitable. 3. The treatment cost of waste sand is high and environmental restriction is severe, in this reason we must be concerned in the treatment of waste sand by smelting process.
Since the growing interest in surrogate modeling, there has been continuous research aimed at simulating nonlinear chemical processes using data-driven machine learning. However, the opaque nature of machine learning models, which limits their interpretability, poses a challenge for their practical application in industry. Therefore, this study aims to analyze chemical processes using Explainable Artificial Intelligence (XAI), a concept that improves interpretability while ensuring model accuracy. While conventional sensitivity analysis of chemical processes has been limited to calculating and ranking the sensitivity indices of variables, we propose a methodology that utilizes XAI to not only perform global and local sensitivity analysis, but also examine the interactions among variables to gain physical insights from the data. For the ammonia synthesis process, which is the target process of the case study, we set the temperature of the preheater leading to the first reactor and the split ratio of the cold shot to the three reactors as process variables. By integrating Matlab and Aspen Plus, we obtained data on ammonia production and the maximum temperatures of the three reactors while systematically varying the process variables. We then trained tree-based models and performed sensitivity analysis using the SHAP technique, one of the XAI methods, on the most accurate model. The global sensitivity analysis showed that the preheater temperature had the greatest effect, and the local sensitivity analysis provided insights for defining the ranges of process variables to improve productivity and prevent overheating. By constructing alternative models for chemical processes and using XAI for sensitivity analysis, this work contributes to providing both quantitative and qualitative feedback for process optimization.
In order to invstigate the influence of die design variables on the quality of the sheared surface in cutting of sandwich sheet metals, the cut-off operation is carried out, which is the typical shearing process in sheet metal forming technology. For experiments we made the cut-off die which can be easily adjusted for die design variables such as blankholding force, pad force and clearance. The sandwich sheet metals considered are clad304(STS304-Al1050-STS304) and anti-vibration sheet metal. The shearing process is visualized by the computer vision system installed in front of the cut-off die and the sheared surface is measured and quantitatively compared with the help of the optical microscope after cut-off operation. From test results it is shown that the shearing mechanisms are different according the material of which sandwitch sheet metal is composed. The influence of die design variable is explored and we found optimal conditions for both sandwich sheet metals. It is expected that this investigation can be utilized to get the better sheared surface.
JUNSEO LEE;SEHYEON OH;SEUNGHYO AN;EUNHEE KIM;BYUNGCHOL MA
Transactions of the Korean hydrogen and new energy society
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v.34
no.6
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pp.712-721
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2023
While hydrogen is widely used, it has a low minimum ignition energy, raising safety concerns when using it. This research studied which parameters are the key variables in the hydrogen release and diffusion. These parameters were divided into six process variables in the initial release and two environmental variables in the dispersion. One hundred and twenty cases were selected through design of experiment, and the end-point in each case were analyzed using PHAST. Afterwards, an end-point prediction model was developed using RSM and ANOVA, and the impact of each variable on the endpoint was analyzed. As a result, the influence of eight variables was graded. The nozzle diameter had the greatest influence on the end-point, while the pipe roughness coefficient had no effect on the end-point. It is expected that these results will be used as basic data to improve safety across all fields of hydrogen handling facilities.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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