A flexible stretch forming process is useful for small quantity batch production because various shape changes of the flexible die can be achieved conveniently. In this study, the design variables, namely, the punch size, curvature radius and elastic pad thickness, were quantitatively evaluated to understand their influence on sheet formability using statistical methods such as the correlation and regression analyses. Forming simulations were designed and conducted by a three-way factorial design to obtain numerical values of a shape error. Linear relationships between the design variables and the shape error resulted from the Pearson correlation analysis. Subsequently, a regression analysis was also conducted between the design variables and the shape error. A regression equation was derived and used in the flexible die design stage to estimate the shape error.
In this paper, we found the solution using data based machine learning regression method to check the pore shape, to solve the problem of the experiment quantity occurring when producing scaffold with the 3d printer. Through experiments, we learned secured each print condition and pore shape. We have produced the scaffold from scaffold pore shape defect prediction model using multiple linear regression method. We predicted scaffold pore shapes of unsecured print condition using the manufactured scaffold pore shape defect prediction model. We randomly selected 20 print conditions from various predicted print conditions. We print scaffold five times under same print condition. We measured the pore shape of scaffold. We compared printed average pore shape with predicted pore shape. We have confirmed the prediction model precision is 99 %.
In this paper, we describe a method for fuzzy polynomial regression analysis for fuzzy input-output data using shape preserving operations based on Tanaka’s approach. Shape preserving operations simplifies the computation of fuzzy arithmetic operations. We derive the solution using general linear program.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.13
no.5
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pp.571-575
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2003
In this paper, we describe a method for fuzzy polynomial regression analysis for fuzzy input--output data using shape preserving operations for least-squares fitting. Shape preserving operations simplifies the computation of fuzzy arithmetic operations. We derive the solution using mixed nonlinear program.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.14
no.1
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pp.23-32
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2007
We consider penalized likelihood regression with data from the negative binomial distribution with unknown shape parameter. Smoothing parameter selection and asymptotically efficient low dimensional approximations are employed for negative binomial data along with shape parameter estimation through several different algorithms.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.53
no.1
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pp.76-83
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2016
The various model tests are carried out to estimate and verify a ship performance in the design stage. But in view of the cost, the model test should be applied to every project vessel is very inefficient. Therefore, other methods of predicting the maneuverability with confined data are required at the initial design stage. The purpose of this study is to estimate the hydrodynamic derivatives by using the multiple regression analysis and PMM test data. The characteristics of the stern shape which has an important effect on the maneuverability are applied to the regression analysis in this study. The correlation analysis is performed to select the proper hull form coefficients and stern shape factors used as the variables in the regression analysis. The comparative analysis of estimate results and model test results is conducted on two ships to investigate the effectiveness of the maneuvering hydrodynamic derivatives estimation applied the stern shape. Through the present study, it is verified that the estimation using the stern shape factors as the variables are valid when the stern shape factors are located in the center of the database.
The accuracy of Shape From Focus (SFF) technique depends on the quality of the focus measurements which are computed through a focus measure operator. In this paper, we introduce a new approach to estimate 3D shape of an object based on Gaussian process regression. First, initial depth is estimated by applying a conventional focus measure on image sequence and maximizing it in the optical direction. In second step, input feature vectors consisting of eginvalues are computed from 3D neighborhood around the initial depth. Finally, by utilizing these features, a latent function is developed through Gaussian process regression to estimate accurate depth. The proposed approach takes advantages of the multivariate statistical features and covariance function. The proposed method is tested by using image sequences of various objects. Experimental results demonstrate the efficacy of the proposed scheme.
Kim, Jae-Woo;Kim, Soo-Jong;Kim, Jin-Kon;Sung, Hong-Gye;Moon, Hee-Jang
Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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2009.11a
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pp.511-514
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2009
In this study, the combustion characteristics of hybrid rocket fuel with tapered grain port were studied. The regression rate was increased about 17.5% by using the convergence port shape fuel. On the other hand, in case of divergence port shape fuel, any notable difference of regression rate was not observed when compared with regression rate of the cylindrical port shape fuel. Also, in case of convergence port shape fuel, characteristic velocity efficiency was increased. From these results, one can notice that convergence port shape of hybrid rocket fuel can be effective configuration in terms of improvement of combustion efficiency and performance.
Pipe welding is used in various ranges such as civil engineering and ship building engineering. Until now, many technicians work for pipe welding manually under harmful, dangerous and difficult conditions. So it is necessary to install automation process. For automation pipe welding, relation between welding parameters & bead shape should be considered. Using this relation, bead shape could be expected from welding parameters. FCAW was used in this study. Instead of pipe workpiece, fillet joint plate is used, which were inclined 0,45,90,135,180 degree. By analyzing between welding parameters (current, welding speed, voltage) and bead shape parameters with non-linear multiple regression, bead shape parameters could be expected. Piecewise Cubic Hermite Interpolation was used to expect smooth curved bead shape with bead shape parameters. From these processes, bead shape could be expected from welding parameters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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