Communications for Statistical Applications and Methods
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제2권2호
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pp.94-100
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1995
Vector autoregressive process disturbed by measurement error is a vector autoregressive process with nonlineat parametric restrictions on the parameter. A Newton-Raphson procedure for estimating the parameter which take advantage of the information contained in the restrictions is proposed.
In manufacturing, process automation and parameter optimization are required in order to improve productivity. Especially in welding process, productivity and weldablity should be considered to determine the process parameter. In this paper, optimization methodology was proposed to determine the welding conditions using the objective function in terms of productivity and weldablity. In order to conduct this, welding experiments were carried out. Tensile test was performed to evaluate the weldability. Neural network model to estimate tensile strength using the laser power, welding speed, and wire feed rate was developed. Objective function was defined using the normalized tensile strength which represented the weldablilty and welding speed and wire feed rate which represented the productivity. The optimal welding parameters which maximized the objective function were determined.
We apply Taguchi method to the process optimization problem of chemical reaction process, and some case studies are done to find out the way for cost reduction and quality improvement The parameter and tolerance designs of Taguchi mettled are done with operation data of a chemical process and we propose a procedure how to use and analyze the operation data to find the optimal process conditions and tolerance limits. In order to use the continuous values in experiment conditions, it is suggested how to determine the interval of each level by discrete values and to treat any missing values caused from discrete 4 levels.
The forming characteristics of cup-rod combined extrusion process were investigated with process parameter change. Simultaneous forward rod extrusion and backward cup extrusion was conducted with magnesium alloy, AZ31B. Process parameters such as forward extrusion ratio, backward extrusion ratio, and working temperature were controlled in a specific region and the effects of the parameter change were examined. Surface crack was developed in a certain state of the process parameters combination. The crack-free forming limit of the alloy in the combined process was disclosed by the parameter study. The microstructures of the initial and extruded workpieces were observed.
To find the optimal solution as rapidly and exactly as possible with Nelder-Mead simplex algorithm, the present values of the reflection, expansion, contraction and/or shrink parameters of this algorithm are needed to be changed at appropriate time during the search process. The reflection parameter is selected in this study in order to be changed because reflection, expansion and contraction process can be simultaneously effected by only this parameter. Two independent indices for determining whether the present value of the reflection parameter of this algorithm should be changed or not during the search process are suggested in this study. Those indices were made of the equations of Nelder-Mead simplex algorithm's convergence criterion and Dennis-Wood's convergence criterion, respectively. It is appeared that the optimal solution can be find with smaller numbers of objective function evaluation than the original Nelder-Mead's one with fixed parameter when the those indices are used during the search process. and the more remarkable reduction effect of the number of an objective function evaluation can be obtained when the latter index is used.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제31권1호
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pp.129-142
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2024
In various industries, especially manufacturing and chemical industries, it is often observed that the distribution of a specific process, initially having followed a normal distribution, becomes skewed as a result of unexpected causes. That is, a process deviates from a normal distribution and becomes a skewed distribution. The skew-normal (SN) distribution is one of the most employed models to characterize such processes. The shape of this distribution is determined by the asymmetry parameter. When this parameter is set to zero, the distribution is equal to the normal distribution. Moreover, when there is a shift in the asymmetry parameter, the mean and variance of a SN distribution shift accordingly. In this paper, we propose procedures for monitoring the asymmetry parameter, based on the statistic derived from the noncentral t-distribution. After applying the statistic to Shewhart and the exponentially weighted moving average (EWMA) charts, we evaluate the performance of the proposed procedures and compare it with previously studied procedures based on other skewness statistics.
Disk grinding was often applied to deburring process in order to enhance the final product quality. Inherent chamfering capability of the flexible disk grinding process in the early stage was analyzed with respect to various process parameters including workpiece length, wheel speed, depth of cut and feed. Initial chamfered edge defined as arc zone was characterized with local radius of curvature. Averaged radius and arc zone ratio was well evaluated using neural network system. Additional neural network analysis adding workpiece length showed enhance performance in predicting arc zone ratio and curvature radius with reduced error rate. A process condition design parameter was estimated using remaining input and output parameters with the prediction error rate lower than 2.0% depending on the relevant input parameter combination and neural network structure composition.
Even though the ad hoc Shewhart methods remain controversial due to various mathematical flaws, there is little disagreement among researchers and practitioners when a set of process data has a skewness distribution. In the context and language of process control, the error related to the process data shows that time to signal increases when a control parameter shifts to a skewness direction. In real-world industrial settings, however, quality practitioners often need to consider a skewness distribution. To address this situation, we developed an enhanced design method to utilize advantages of the traditional attribute control chart and to overcome its associated shortcomings. The proposed design method minimizes bias, i.e., an average time to signal for the shift of process from the target value (ATS) curve, as well as it applies a variable sampling interval (VSI) method to an attribute control chart for detecting a process shift efficiently. The results of the factorial experiment obtained by various parameter circumstances show that the VSI c control chart using nearly unbiased ATS design provides the smallest decreasing rate in ATS among other charts for all experimental cases.
Tanachaikhan, L.;Sriratana, W.;Pannil, P.;Chaikla, A.;Julsereewong, P.;Tirassesth, K.
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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pp.505-505
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2000
Controlling the process by PID controller is widely used in industry by applying Ziegler-Nichols method in analyzing parameter of the controller. However, in fact. it is still necessary to tune parameter in order to obtain the best process response. This paper presents a Self-Tuning PID controller utilizes the personal computer to synthesize and analyze controller parameter as well as tune for appropriate parameter by using Dahlin method and Extrapolation. Experimental results using a Self-Tuning PID controller to control water level and temperature, it is found that the controller being developed is able to control the process very effectively and provides a good response similar to the controller used in the industry.
Robust design is one method to make manufacturing less sensitive to manufacturing process. Also it is cost effective technique to improve the quality process. This method uses statistically planned experiments to vary settings of important process control parameters. In this paper we apply fuzzy optimization and fuzzy logic system to robust design concept. First a method which uses fuzzy optimization in obtaining optimum settings by measured data from experiments will be presented. Second, fuzzy logic system is made to reduce experiments using experiments results consisted with key control parameter combinations. Then optimum parameter set points are obtained by the descrebed first fuzzy optimization method after prediction the results of each parameter combinations considering each control parameter variations by nonsingleton fuzzy logic system concept.
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