In this paper we develop an efficient heuristic algorithm for the problem of scheduling n sequence-dependent jobs on a basic processor to minimize makespan. Efficient solution methods are already known for the sequence- independent case. But for the sequence-dependent case, this problem belongs to a set of strong NP-complete problems. We present a heuristic which is similar to shortest setup time heuristic but opportunity cost of setup time rather than shortest setup time is used for choosing next job. This heuristic algorithm has same computational complexity and worst case ratio as the shortest setup time heuristic. We used Wilcoxon signed rank test to show that our heuristic is superior to nearest setup time heuristic in term of average behavior.
This paper addresses the methodology development far the automated machining setup planning system using case-based reasoning(CBR). The case-based reasoning is used to develop a setup planning system. which consists of part input and representation module, case retrieval module, and case adaptation module. We present new approaches in the part input and representation module and the case retrieval module focusing on the similarity index determination. An illustrative example is included to demonstrate the proposed method.
We consider an $M^x/G/1$ queueing system with a random setup time under Bernoulli vacation schedule, where the service of the first unit at the completion of each busy period or a vacation period is preceded by a random setup time, on completion of which service starts. However, after each service completion, the server may take a vacation with probability p or remain in the system to provide next service, if any, with probability (1-p). This generalizes both the $M^x/G/1$ queueing system with a random setup time as well as the Bernoulli vacation model. We carryout an extensive analysis for the queue size distributions at various epochs. Further, attempts have been made to unify the results of related batch arrival vacation models.
This study intends to develop a fixture planning module as a part of the planning system for cutting. The fixture module uses machine learning method to reuse previous failure results so that the system can reduce the repeated failures. Machine learning is one of efforts to incorporate human reasoning ability into a computerized system. A human expert designs better than a novice does because he has a wide experience in a specific area. This study implements the machine learning algorithm to have a wide experience in the fixture planning area as a human expert does. When the fixture planner finds a setup failure for the suggested operations by a process planner, it makes the process planner store its attributes and other information for the failed setup. Then the process planner applies the learned knowledge when it meets a similar case so that the planner can reduce possibility of setup failure. Also the system can teach a novice user by showing a failed setup with a modified setup.
The thick plate produced by rolling process is used as the basic members of a ship structure. In this paper, we present a setup model to control the asymmetric factors causing plate bending in the upper or lower direction during rolling. A series of finite element analysis are conducted to predict the relationship between various asymmetric factors and plate bending. The setup model is developed by regressing the relationship to the linear equations with several non-dimensional parameters. The setup model is verified by a pilot rolling test and applied to actual rolling conditions. Results show that the model is substantial to predict the asymmetric deformation in the plate rolling process.
The problem of constrained sequencing of a set of jobs on a conveyor system with the objective of minimizing setup cost is investigated in this paper. A setup cost is associated with extra material, labor, or energy required due to the change of attributes in consecutive jobs at processing stations. A finite set of attributes is considered in this research. Sequencing is constrained by the availability of conveyor junctions. The problem is motivated by the paint purge reduction problem at a major U.S. automotive manufacturer. We first model a diverging junction with a sequence-independent setup cost and predefined attributes as an assignment problem and this model is then extended for a more general situation by relaxing the initial assumptions in various ways.
In the wireless sensor network environment, clustering scheme has a problem that a large amount of energy is unnecessarily consumed because of frequently occurred entire re-clustering process. Some of the studies were attempted to improve the network performance by getting rid of the entire network setup process. However, removing the setup process is not worthy. Because entire network setup relieves the burden of some sensor nodes. The primary aim of our scheme is to cut down the energy consumption through minimizing entire setup processes which occurred unnecessarily. Thus, we suggest a re-clustering scheme that considers event detection, transmitting energy, and the load on the nodes. According to the result of performance analysis, our scheme reduces energy consumption of nodes, prolongs the network lifetime, and shows higher data collection rate and higher data accuracy than the existing schemes.
We present an experimental setup for measuring the mechanical performance of centrifugal blood pumps. Using a 3D printer to construct supporting parts and magnetic couplings, we developed the measurement setup that can be used for various types of blood pumps. The experimental setup is equipped with sensors to measure a variety of mechanical characteristics of blood pumps including pressure, flow rate, torque, temperature, and rotating speed. Our experimental measurements for two commercial blood pumps are consistent with data provided by manufacturers, which indicates that the our setup offers the accurate measurements of blood pump performance. Utilizing the experimental setup, we tested aqueous glycerin solutions mimicking the density and viscosity of blood, which enabled us to predict the difference in operations using water and blood.
This paper is concerned with the development of optimal algorithms for multi-stage flowshop scheduling problems with sequence dependent setup times. In the previous researches the setup time of a job is considered to be able to begin at the earliest opportunity given a particular sequence at the start of operations. In this paper the setup time of a job is considered to be able to begin only at the completion of that job on the previous machine to reflect the effects of the setup time to the performance measure of sequence dependent setup time flowshop scheduling. The results of the study consist of two areas; first, a general integer programming(IP) model is formulated and a nixed integer linear programming(MILP) model is also formulated by introducing a new binary variable. Second a depth-first branch and bound algorithm is developed. To reduce the computational burdens we use the best heuristic schedule developed by Choi(1989) as the first trial. The experiments for developed algorithm are designed for a 4$\times$3$\times$3 factorial design with 360 observations. The experimental factors are PS(ratio of processing time to setup time), M(number of machines), N(number of jobs).
본 연구의 목적은 토모테라피(Hi-ArtII, TomoTherapy, USA) 치료 시 Bodyfix system (Medical Intelligence, Ele-kta, Schwabmuchen, Germany)에서 진공압박(Vacuum compression)에 따라 환자 위치잡이오차(Patient's setup-errors)를 평가하고자 하였다. Bodyfix system와 진공압박을 적용한 토모테라피를 이용하여 치료를 시행한 흉복부 환자 21명을 선정하였으며, 모든 환자는 치료 전 촬영된 총 477개의 메가볼테이지 전산화단층촬영(Mega-voltage computed tomography, MVCT)영상을 얻었다. 이를 통하여 확인된 좌우방향(Medial-Lateral direction, ML), 앞뒤방향(Anterior-Posterior direction, AP), 상하방향(Superior-Inferior direction, SI)과 SI중심축 회전각(Rotational angle of SI axis direction, Roll)에 대한 오차를 기록하고, 분석하였다. 세 방향 및 Roll에 대한 상관관계와 진공압박 정도가 다르게 적용된 다섯 그룹에 대하여 setup-errors를 분석하기 위해 각각 Pearson's product-moment coefficient와 One-way ANOVA를 이용하여 통계적으로 분석하였다(p<0.05). 분석결과 Systematic errors의 평균은 AP에서 6.00 mm, 표준편차는 SI에서 5.95 mm로 큰 오차를 보였다. Random errors의 평균은 SI방향에서 4.72 mm로 큰 오차가 발생하였다. 관계분석에서는 상관계수가 ML-Roll과 AP-Vector는 0.485, 0.244이고, SI-Vector에서 관계가 제일 높았다(0.637). 또한, 진공압박 정도가 다르게 적용된 다섯 그룹(Pressure range: 30~70 mbar) 사이의 setup errors를 분석한 결과 ML, SI방향과 Roll에서 모두 p=0.00 (p<0.05)로써 유의한 차이를 보였으며, SI방향에서 진공압박에 따른 오차 평균은 40 mbar과 70 mbar그룹에서 4.78 mm, -0.74 mm였다. 본 연구에서는 진공압박과 setup-errors의 평가를 통계적으로 분석하였으며, 압박 정도에 따라 SI방향에서 setup-errors의 차이를 확인하였다. 최종적으로 setup-errors와 내부장기의 움직임을 고려하자면 Bodyfix system을 이용한 진공압박을 적용시 최소 50 mbar 이상을 사용해야 할 것이다. 본 연구결과를 토대로 진공압박의 정확성과 내부장기 및 종양의 움직임을 정량적으로 분석할 필요가 있다고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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