Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.55
no.3
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pp.75-84
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2013
The seepage quantity analysis of reservoir embankment is very important for assessment of embankment safety. However, the conventional analysis does not consider uncertainty of soil properties. Permeability is known that the coefficient of variation is larger than other soil properties and seepage quantity is highly dependent on the permeability of embankment. Therefore, probabilistic analysis should be carried out for seepage analysis. To designers, however, the probabilistic analysis is not an easy task. In this paper, the method that can be performed probabilistic analysis easily and efficiently through the numerical analysis based commercial program is proposed. Stochastic response surface method is used for approximate the limit state function and when estimating the coefficients, the moving least squares method is applied in order to reduce local error. The probabilistic analysis is performed by LHC-MCS through the response surface. This method was applied to two type (homogeneous, core zone) earth dams and permeability of embankment body and core are considered as random variables. As a result, seepage quantity was predicted effectively by response surface and probabilistic analysis could be successfully implemented.
Biodiesel has attracted considerable attention during the past decade as a biodegradable, nontoxic, and renewable fuel, Several processes for the production of biodiesel have been developed, among which transesterification under alkali-catalysis gives high level yield of methyl esters in short reaction times. In this research, response surface method was applied to optimize the transesterification reaction under alkali-catalysis. It was found that reaction temperature, reaction time, and agitation rate of reactor had profound effects among the seven variables affecting on biodiesel conversion. The optimal temperature, reaction time, and agitation speed were 67$^{\circ}C$, 68 minutes, and 94 rpm, respectively. Under the optimal conditions, the experimental value of biodiesel conversion was 99.7%.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.16
no.5
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pp.141-149
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2017
Due to the inaccuracy of micro-machining, various special processing methods have been investigated recently. Among them, pulse electrochemical machining is a promising machining method with the advantage of no residual stress and thermal deformation. Because the cross section of the wire electrode used in this study is circular, wire-pulse electrochemical machining is suitable for micro-hole machining. By applying the response surface methodology, the experimental plan was made of three factors and three levels: machining time, duty factor, and voltage. The regression equation was obtained through experiments. Then, by referring to the main effect diagram, we fixed the duty factor and machining time with little relevance, and solved the equation for the target 900 microns to obtain the voltage value. The results obtained from the response surface methodology were approximately those of the target value when the actual experiment was carried out. Therefore, it is concluded that the optimal conditions for hole processing can be obtained by the response surface methodology.
Response surface methodology (RSM) is a useful set of statistical techniques for modeling and optimizing responses in research studies of food science. As a design for a response surface experiment, a central composite design (CCD) with multiple runs at the center point is frequently used. However, sometimes there exist situations where some among the responses at the center point are outliers and these outliers are overlooked. Since the responses from center runs are those from the same experimental conditions, there should be no outliers at the center point. Outliers at the center point ruin statistical analysis. Thus, the responses at the center point need to be looked at, and if outliers are observed, they have to be examined. If the reasons for the outliers are not errors in measuring or typing, such outliers need to be deleted. If the outliers are due to such errors, they have to be corrected. Through a re-analysis of a dataset published in the Korean Journal for Food Science of Animal Resources, we have shown that outlier elimination resulted in the increase of the maximum possible R-square that the modeling of the data can obtain, which enables us to improve the quality of response surface analysis.
Springback simulation is receiving increasing attention throughout the automotive industry and the academic world. The knowledge of the real springback of stamped parts can help the stamping technicians to modify the process parameters or die geometry in order to reduce the shape defect. This paper presents the results of springback simulation after aluminium square cup deep drawing and trimming simulation, and results of springback optimization using response surface method.
Solenoid type magnetic actuator is the device, which could translate the electromagnetic energy to mechanical force. The force generated by magnetic flux, could be calculated by Maxwell stress tensor method. Maxwell stress tensor method is influenced by the magnetic flux path. Thus, magnetic force could be improved by modification of the iron case, which is the route of the magnetic flux. Modified design is obtained by parameter optimization using by Response surface methodology.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2000.06a
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pp.407-412
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2000
Response surface method is employed in optimizing the acoustic performance of automotive engine-cooling axial fans. The effects of modifications in blade geometry on noise reduction are investigated. Taking the far-field noise level as the objective, a quadratic response surface is constructed utilizing D-Optimality condition as the candidate-points selection criteria. It is shown that the quadratic model exhibits an excellent fitting capability resulting in the blade design with low far-field noise level.
Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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2005.05a
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pp.95-100
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2005
In this paper a class of multifactor designs for estimating the slope of second order response surface regression models with correlated errors is considered. General conditions for second order slope rotatability over all directions and also with respect to the maximum directional variance in case of k=2 have been derived assuming errors have a general correlated error structure. And we consider the measures for evaluating slope rotatability with correlated errors similar to in case of uncorrelated error structures.
Taguchi's parameter design seeks proper choice of levels of controllable factors (Parameters in Taguchi's terminology) that makes the qualify characteristic of a product optimal while making its variability small. This aim can be achieved by response surface techniques that allow flexibility in modeling and analysis. In this article, a collection of response surface modeling and analysis techniques is proposed to deal with the multiresponse optimization problem in experimentation with Taguchi's signal and noise factors.
One of the important properties of a 'good' response surface design is that the design should be insensitive to wild observations. In this note, a measure of sensitivity to wild observations is studied. It is shown that designs are made robust to wild observations by making $Tr[X'X)^{-1}M]$ small where M is a moment matrix over some region of interest. The proposed criterion is compared with that suggested by Box and Draper. Some about robust two-variable response surface designs are given.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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