Response surface methodology (RSM) is a group of statistical modeling and optimization methods to improve the quality of design systematically in the quality engineering field. Its final goal is to identify the optimal setting of input variables optimizing a response. RSM is a kind of knowledge management tool since it studies a manufacturing or service process and extracts an important knowledge about it. In a real problem of RSM, it is a quite frequent situation that considers multiple responses simultaneously. To date, many approaches are proposed for solving (i.e., optimizing) a multi-response problem: process capability function approach, desirability function approach, loss function approach, and so on. The process capability function approach first estimates the mean and standard deviation models of each response. Then, it derives an individual process capability function for each response. The overall process capability function is obtained by aggregating the individual process capability function. The optimal setting is given by maximizing the overall process capability function. The existing process capability function methods usually use the arithmetic mean or geometric mean as an aggregation operator. However, these operators do not guarantee the Pareto optimality of their solution. Moreover, they may bring out an unacceptable result in terms of individual process capability function values. In this paper, we propose a maximin-based process capability function method which uses a maximin criterion as an aggregation operator. The proposed method is illustrated through a well-known multiresponse problem.
Response surface analysis has been a popular tool conducted by engineers in many processes. In this paper, response surface function, named partial least squares response surface function is proposed. Partial least squares response surface function is a function of partial least squares components and the response surface modeling is used in either a first-order or a second-order model. Also, this approach will have the engineers be able to do the response surface modeling and the process optimization even when the number of experimental runs is less than the number of model parameters. This idea is applied to the nondesign data and an application of partial least squares response surface function to the process optimization is considered.
Acceleration time history (ATH) used in the seismic analysis should envelop a target power spectral density (PSD) function in addition to the design response spectrum in order to have sufficient energy at each frequency for the purpose of ensuring adequate load. Even though design regulations require the ATH used in seismic analysis to meet a target PSD function, the reason that ATHs meet to a target PSD function is not described. Thus, artificial ATHs for high PSD function and artificial ATHs for low PSD function are generated. And then elastic and inelastic single-degree-of-freedom (SDOF) systems are loaded with these artificial time histories as the earthquake load. As a result, linear response and inelastic response of SDOF systems are affected by PSD function.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.20
no.12
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pp.3782-3791
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1996
A great deal of effert has been invested in upgrading the performance and the efficiency of mechanical structures. Using experimental modal analysis(EMA) or finite element analysis(FEA) data of mechanical structures, this performance and efficiency can be effectively evaluated. In order to analyze complex structures such as automobiles and aircraft, for the sake of computing efficiency, the dynamic substructuring techniques that allow to predict the dynamic behavior of a structure based on that of the composing structures, are widely used. By llinking a modal model obtained from EMA and an analytical model obtained from FEA, the best conditioned structures can be desinged. In this paper, a new algorithm for structural dynamic modification-SRFSM (substructure response function sensitivity method) is proposed by linking frequency responce function synthesis and response function sensitivity. A mehtod to obtain response function sensitivity using direct derivative of mechanical impedance, is also used.
Choi, Seung Hoe;Jung, Hye-Young;Lee, Woo-Joo;Yoon, Jin Hee
Communications of the Korean Mathematical Society
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v.33
no.3
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pp.973-983
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2018
Fuzzy linear regression model has been widely studied with many successful applications but there have been only a few studies on the fuzzy regression model with monotonic response function as a generalization of the linear response function. In this paper, we propose the fuzzy regression model with the monotonic response function and the algorithm to construct the proposed model by using ${\alpha}-level$ set of fuzzy number and the resolution identity theorem. To estimate parameters of the proposed model, the least squares (LS) method and the least absolute deviation (LAD) method have been used in this paper. In addition, to evaluate the performance of the proposed model, two performance measures of goodness of fit are introduced. The numerical examples indicate that the fuzzy regression model with the monotonic response function is preferable to the fuzzy linear regression model when the fuzzy data represent the non-linear pattern.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.19
no.4
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pp.109-116
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2002
The solution of the aircraft wing spar cross-section area optimization problem is obtained by the response surface method. The object function of the problem is wing total weight, design variables are spar cross-section areas, constraints are the conditions that the stresses at the each spar is less than the allowable stress. D-Optimal condition is utilized to obtain the experimental points to construct the response surfaces. D-Optimal experimental points are obtained by the commercial software "Deign-Expert". Response values for the object function and constraints for each experimental point are calculated by the NASTRAN. Response surfaces for object function and constraints are approximated from the response values by the least square method. The optimization solution is obtained by the DOT for the response surfaces of object function and constraints. The optimization results obtained from the response surface are compared with the results obtained by the NASTRAN SOL200.
The purpose of this study is quantitative analysis of the effects of the interactions between stream network and hillslope to hydrologic response functions. To this end general formulation of hydrologic response function is performed based on width function and grid framework. Target basins are Ipyeong and Tanbu basins. From the results of width function estimation even similar sized and closely located basins could have very different hydrologic response function. It is found out that the interactions between stream network and hillslope are essential factors of rainfall-runoff processes because their difference can make the hydrologic response function with positive skewness. The change of velocities of stream network and hillslope might influence the magnitude of peak but time to peak tends to more sensitively respond to velocities of stream network. Lag time of basin would be the result of complex interaction between drainage structures and dynamic properties of river basin.
Proceedings of the Earthquake Engineering Society of Korea Conference
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2006.03a
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pp.637-644
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2006
Acceleration time history used in the seismic analysis of nuclear porter plant structure should envelop a target power spectral density (PSD) function in addition to design response spectrum. Current regulation guide defines the target PSD function only for the U.S. URC RG 1.60 Design Response Spectrum. This paper proposes a technical scheme to obtain the target PSD function compatible with generally defined design response spectrum. The scheme includes the methodology for design-spectrum compatible motion history in order to minimize the variation of the derived target PSD function. The PSD calculation procedure follows simple and practical methods allowed within regulation. Effectiveness of the proposed scheme is identified through an example problem. The design response spectrum In the example is based on U.S. NRC RG 1.60 but amplifies the spectral acceleration amplitudes above 9Hz. The target PSD function with little variation can be constructed with the reduced time history ensemble.
Sexual behavior is crucial in life, yet comparatively little is known about the mechanisms in the sexual response in humans. A lot of theories and models have been developed to explain about the process of the sexual response in humans. The first model of sexual function was described by Masters and Johnson, defined the four-phase model (phases of excitation, plateau, orgasm and resolution). Helen Kaplan proposed a slightly different model of human sexual response by adding the conception of the desire phase. Some years later, a new model of circular sexual response pattern was described by Whipple and Brash-McGreer, who acknowledged the cyclic nature of women's sexual response. Basson presented an alternative model of women's normative sexual function, which featured a responsive form of desire in women's sexual response. Bancroft developed a new theoretical model, the Dual Control Model, which postulates sexual response and arousal is ultimately determined by the balance between the sexual activation or excitation system and the sexual inhibition system. The Sexual Tipping Point is a model created by Perelman, suggesting that a sexual response is determined by a balance between excitatory or inhibitory factors that may be psychological, organic, psychosocial, or cultural. A comprehensive understanding of sexual response and function is of paramount importance for the psychiatrist to study sex, offer counseling to the patient on sex, and practice sex therapy. In this literature, models of sexual response would be reviewed to understand the knowledge of the sexual functioning in humans.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.16
no.3
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pp.166-171
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2008
In this paper, the optimization design module for the brake system of a vehicle is developed. As using this module, design variables, that minimize an object function and satisfy nonlinear constraint conditions, can be found easily. Before an optimization is operated, Plackett-Burman design, one of the factorial design methods, is used to choose the design variables which affect a response function significantly. Using the response surface analysis, second order recursive model function, which informs a relation between design variables and response function, is estimated. In order to verify the reliability of the model function, analysis of variances(ANOVA) table is used. The value of design variables which minimize the model function and satisfy the constraint conditions is predicted through Sequential Quadratic-Programming (SQP) method. As applying the above procedure to a real vehicle simulation model and comparing the values of object functions of a current and optimized system, the optimization results are verified.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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