In this study, software products developed in the course of testing, software managers in the process of testing software test and test tools for effective learning effects perspective has been studied using the NHPP software. The finite failure nonhomogeneous Poisson process models presented and the life distribution applied exponential and log shaped type hazard function. Software error detection techniques known in advance, but influencing factors for considering the errors found automatically and learning factors, by prior experience, to find precisely the error factor setting up the testing manager are presented comparing the problem. As a result, the learning factor is greater than autonomous errors-detected factor that is generally efficient model could be confirmed. This paper, a failure data analysis of applying using time between failures and parameter estimation using maximum likelihood estimation method, after the efficiency of the data through trend analysis model selection were efficient using the mean square error and coefficient of determination.
Lee, Dongjune;Park, Hyunjoon;Choi, Ahnryul;Mun, Joung H.
Journal of Biosystems Engineering
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제38권1호
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pp.33-40
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2013
Purpose: The goal of this study was to build an accurate digital factory that evaluates the performance of a factory using computer simulation. To achieve this goal, we evaluated the effect of worker-related variables on production in a simulation model using comparative analysis of two cases. Methods: The overall work process and worker-related variables were determined and used to build a simulation model. Siemens PLM Software's Plant Simulation was used to build a simulation model. Also, two simulation models were built, where the only difference was the use of the worker-related variable, and the total daily production analyzed and compared in terms of the individual process. Additionally, worker efficiency was evaluated based on worker analysis. Results: When the daily production of the two models were compared, a 0.16% error rate was observed for the model where the worker-related variables were applied and error rate was approximately 5.35% for the model where the worker-related variables were not applied. In addition, the production in the individual processes showed lower error rate in the model that included the worker-related variables than the model where the worker-related variables were not used. Also, among the total of 22 workers, only three workers satisfied the IFRS (International Financial Reporting Standards) suggested worker capacity rate (90%). Conclusions: In the daily total production and individual process production, the model that included the worker-related variables produced results that were closer to the real production values. This result indicates the importance of worker elements as input variables, in regards to building accurate simulation models. Also, as suggested in this study, the model that included the worker-related variables can be utilized to analyze in more detail actual production. The results from this study are expected to be utilized to improve the work process and worker efficiency.
In any rapid prototyping process, the layer by layer building process introduces an area error between the staircase and the surface line specified by the computer-aided design model. This affects the dimensional accuracy as well as the surface finish for different Road Widths. This paper describes a methodology for computing the area error for any Road Width by the fused deposition modelling system. This technique can be applied to determine the best Road Width of the part, based on the minimum area error. This technique is verified by comparing the results with the experimental measurements of the area error with Road Widths.
This paper deals with problem of determining process target value under automated visual inspection(AVI) system. Three independent error sources - digitizing error, illumination error, and positional error - which have a close relationship with the performance of the AVI system, are considered. Assuming that digitizing error is uniformly or normally distributed and illumination and positional errors are normally distributed, respectively, the distribution function for the error of measured lengths is derived when the length of a product is measured by the AVI system. Then, Optimal target values under two error models of AVI system are obtained by minimizing the total expected cost function which consists of give away, rework and penalty cost. To validate two process setting models, AVI system for drinks filling process is made up and test results are discussed.
한국정보디스플레이학회 2003년도 International Meeting on Information Display
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pp.698-700
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2003
LGP (Light-Guide Panel) of TFT-LCD Backligh/Frontlight is one of the major components which affect on the product quality of LCD. Since the brightness distribution of LGP is sensitive to the process error in manufacturing, the optical characteristics such as reflection and absorption of LGP pattern should be modeled including the process error. LGP is developed by using the fast and reliable design technology, which uses the concept of the inverse-design, makes the model on the characteristics of uncertainty in the manufacturing process, and designs the dispersion pattern analytically without try-and-error by using an artificial intelligence. The PEA(Process-Error-Adaptive) design gives the best solution in handling the process error. The offset of target in feedback system makes such the best pattern design possible that the brightness distribution is nearly same (more than 90%) with target in regardless of the miscellaneous errors in mass production. The present design method has been also applied to frontlight and multi-side-lamp(eg., four-side-four-lamp) backlight.
Thermal displacement is an important issue in machine tool systems. During the last several decades, thermal error compensation technology has significantly reduced thermal distortion error; this success has been attributed to the development of a precise, robust thermal error model. A major advantage of using the thermal error model is instant compensation for the control variables during the modeling process. However, successful application of thermal error modeling requires correct determination of the temperature sensor placement. In this paper, a procedure for predicting thermal-mode-based thermal error is introduced. Based on this thermal analysis, temperature sensors were positioned for multiple heat-source models. The performance of the sensors based on thermal-mode error analysis, was compared with conventional methods through simulation and experiments, for the case of a slide table in a transient state. Our results show that for predicting thermal error the proposed thermal model is more accurate than the conventional model.
5-axis CNC machining now is getting popular because it can deal with complex shapes such as impeller, turbine blade and propeller without additional equipment or process, proving a set of various tool orientations. CAM software related to 5-axis machining is being developed quickly so that users can take advantage of potential capacities of 5-axis machine tools. However, only a few researches can be found in the area of control strategy development for 5-axis machining. This paper proposes a 5-axis cross-coupling control system based on a novel tool orientation error model. The proposed tool orientation error model provides accurate information on the tool orientation error in real time, which in turn enables directly controlling the tool orientation accuracy. The proposed control system also employs a contour error model to calculate the contour error and reflect it in the control as well. The accuracy of the proposed tool orientation error model is verified and the performance of the 5-axis cross-coupling control system in terms of both contouring and tool orientation accuracy is evaluated through computer simulations compared with existing 5-axis control systems.
The objective of this study is to compensate the elastic recovery in the flexible forming process using the predictive models. The target shape was limited to two-dimensional shape having only one curvature radius in the longitudinal-direction. In order to predict the shape error the regression and neural network models were established based on the finite element (FE) simulations. A series of simulations were conducted considering input variables such as the elastic pad thickness, the thickness of plate, and the objective curvature radius. Then, at sampling points in the longitudinal-direction, the shape errors between formed and objective shapes could be calculated from the FE simulations as an output variable. These shape errors were expressed to a representative error value by the root mean square error (RMSE). To obtain the correct objective shape the die shape was adjusted by the closed-loop using the neural network model since the neural network model shows a higher capability of estimating the shape error than the regression model. Finally the experimental result shows that the formed shape almost agreed with the objective shape.
This study is aimed to compare stock assessment models which are effective in assessing red snow crab Chinonoecetes japonicus resources and to select and apply an effective stock assessment model in the future. In order to select an effective stock assessment model, a process-error model, observation-error model, and a Bayesian state-space model were estimated. Analytical results show that the least error is observed between the estimated CPUE (catch per unit effort) and the observed CPUE when using the Bayesian state-space model. For the Bayesian state-space model, the 95% credible interval(CI) ranges for the maximum sustainable yield (MSY), carrying capacity (K), catchability coefficient (q), and intrinsic growth (r) are estimated to be 10,420-47,200 tons, 185,200-444,800 tons, 3.81E-06-9.02E-06, and 0.14-0.66, respectively. The results show that the Bayesian state-space model was most reliable among models.
This paper discisses the effects geometric errors on the measurement of error motions of rotor with the cylindrical capacitive displacement sensor. Analytic model of the measuring process with this sensor is derived and this model shows that the effect of geometric errors of sensor is larger than that of rator on the measurement of error motions of rotor. The computer simulation shows effect of periodic errors in this sensor on the measuring orbit.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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