RHEEM, SUNGSUE;SEJONG OH;KYOUNG SIK HAN;JEE YOUNG IMM;SAEHUN KIM
Journal of Microbiology and Biotechnology
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제12권3호
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pp.449-456
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2002
The objective of this study was to optimize medium composition of initial pH, tryptone, glucose, yeast extract, and mineral mixture for production of bacteriocin by Lactobacillus acidophilus ATCC 4356, using response surface methodology. A response surface approach including new statistical and plotting methods was employed for design and analysis of the experiment. An interiorly augmented central composite design was used as an experimental design. A normal-distribution log-link generalized linear model based on a subset fourth-order polynomial ($R^2$=0.94, Mean Error Deviance=0.0065) was used as an analysis model. This model was statistically superior to the full second-order polynomial-based generalized linear model ($R^2$=0.80, Mean Error Deviance=0.0140). Nonlinear programming determined the optimum composition of the medium as initial pH 6.35, typtone $1.21\%$, glucose $0.9\%$, yeast extract $0.65\%$, and mineral mixture $1.17\%$. A validation experiment confirmed that the optimized medium was comparable to the MRS medium in bacteriocin production, having the advantage of economy and practicality.
In the present study, novel chitosan coated magnetic magnetite (Fe3O4) nanoparticles were successfully biosynthesized from mushroom, Agaricus campestris, extract. The obtained bio-nanocomposite material was used to investigate ultra-fast and highly efficient for removal of Ni2+ ions in a fixed-bed column. Chitosan was treated as polyelectrolyte complex with Fe3O4 nanoparticles and a Fungal Bio-Nanocomposite Material (FBNM) was derived. The FBNM was characterized by using X-Ray Diffractometer (XRD), Scanning Electron Microscopy-Energy Dispersive X-Ray Spectroscopy (SEM-EDS), Fourier Transform Infrared spectra (FTIR) and Thermogravimetric Analysis (TGA) techniques and under varied experimental conditions. The influence of some important operating conditions including pH, flow rate and initial Ni2+ concentration on the uptake of Ni2+ solution was also optimized using a synthetic water sample. A Central Composite Design (CCD) combined with Response Surface Modeling (RSM) was carried out to maximize Ni2+ removal using FBNM for adsorption process. A regression model was derived using CCD to predict the responses and analysis of variance (ANOVA) and lack of fit test was used to check model adequacy. It was observed that the quadratic model, which was controlled and proposed, was originated from experimental design data. The FBNM maximum adsorption capacity was determined as 59.8 mg g-1. Finally, developed method was applied to soft drinks to determine Ni2+ levels. Reusability of FBNM was tested, and the adsorption and desorption capacities were not affected after eight cycles. The paper suggests that the FBNM is a promising recyclable nanoadsorbent for the removal of Ni2+ from various soft drinks.
The aim of this research was to apply experimental design methodology to optimization of conditions of electrochemical oxidation of Rhodamine B (RhB) and N, N-Dimethyl-4-nitrosoaniline (RNO, indicative of the OH radical). The reactions of electrochemical oxidation of RhB degradation were mathematically described as a function of the parameters of current ($X_1$), NaCl dosage ($X_2$) and pH ($X_3$) and modeled by the use of the central composite design. The application of response surface methodology (RSM) yielded the following regression equation, which is an empirical relationship between the removal efficiency of RhB and RNO and test variables in a coded unit: RhB removal efficiency (%) = $94.21+7.02X_1+10.94X_2-16.06X_3+3.70X_1X_3+9.05X_2X_3-{3.46X_1}^2-{4.67X_2}^2-{7.09X_3}^2$; RNO removal efficiency (%) = $54.78+13.33X_1+14.93X_2- 16.90X_3$. The model predictions agreed well with the experimentally observed result. Graphical response surface and contour plots were used to locate the optimum point. The estimated ridge of maximum response and optimal conditions for the RhB degradation using canonical analysis was 100.0%(current, 0.80 A; NaCl dosage, 2.97% and pH 6.37).
This paper uses response surface methodology as the optimization method of torque of multi-DOF deflection type PM motor. Firstly, the application of Taguchi algorithm selects structural parameters affecting the motor torque largely which simplifies the optimization process greatly. Then, based on the central composite design (CCD), response surface equation numerical model is constructed by the finite element method. With the aid of experiment design and analysis software, the effects of the interaction among factors on the index are analyzed. The results show that the analytical method is efficient and reliable and the experimental results can be predicted by response surface functions.
Park Seong Min;Lee Keun Tai;Yoon Ho Dong;Ryu Hong Soo
Fisheries and Aquatic Sciences
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제2권1호
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pp.8-11
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1999
The optimum boiling condition was determined for fish extracts by response surface model. Model equations were designed with effect of time (T) and the amount of added water (W) on the level of released free amino acid. Based on the high (>0.9) coefficient of determination and low (<0.01) level of significant, those model was approved to be significant. The added water amount of higher regression coefficient $ (\beta_2)$, showed a greater influence on releasing free amino acids than boiling time. The optimum boiling times are 6 hours for crucian carp, 5 hours for bastard halibut, 7 hours for loach and 5 hours for jacopever. The ratio of added water to sample 1 (v/w) could be applied to all fish samples at $100\pm2^{\circ}C$.
For a large scaled optimization based on response surface methods, an efficient quadratic approximation method is presented in the context of the trust region model management strategy. If the number of design variables is η, the proposed method requires only 2η+1 design points for one approximation, which are a center point and tow additional axial points within a systematically adjusted trust region. These design points are used to uniquely determine the main effect terms such as the linear and quadratic regression coefficients. A quasi-Newton formula then uses these linear and quadratic coefficients to progressively update the two-factor interaction effect terms as the sequential approximate optimization progresses. In order to show the numerical performance of the proposed method, a typical unconstrained optimization problem and two dynamic response optimization problems with multiple objective are solved. Finally, their optimization results compared with those of the central composite designs (CCD) or the over-determined D-optimality criterion show that the proposed method gives more efficient results than others.
Among various manual materials handling tasks, pushing/pulling was known to be one of the risk factors for the low back and shoulder musculoskeletal disorders (MSDs). This study was conducted to find out an optimal solution set of the handle height and distance for 4-wheel cart with two vertical handles. Ten male college students participated in the pushing force measurement experiment. The face-centered cube design, one of the central composite designs, was applied for the experiment, and the isometric voluntary pushing force was measured in 9 treatment conditions. The second order response surface model was predicted by using the pushing strength as a response variable, and the handle height and distance as independent factors. According to the 2nd order response model, the handle height and distance showed nonlinear relationship with the isometric pushing strength. To maximize the 2nd order response model (pushing force), the handle height and distance were optimized. The optimal handle height was 'xyphoid process height - stature', and the optimal handle distance was '$1.25{\times}shoulder$ width'. When calculated using the anthropometric data of the subjects of this study, the optimal handle height was $115.4{\pm}3.4$ cm, slightly higher than the elbow height, and the handle distance was $52.9{\pm}2.3$ cm.
The experimental design methodology was applied in the drop tube furnace (DTF) to predict the various combustion properties according to the operating conditions and to assess the coal plant safety. Response surface method (RSM) was introduced as a design of experiment, and the database for RSM was set with the numerical simulation of DTF. The dependent variables such as burnout ratios (BOR) of coal and $CO/CO_2$ ratios were mathematically described as a function of three independent variables (coal particle size, carrier gas flow rate, wall temperature) being modeled by the use of the central composite design (CCD), and evaluated using a second-order polynomial multiple regression model. The prediction of BOR showed a high coefficient of determination (R2) value, thus ensuring a satisfactory adjustment of the second-order polynomial multiple regression model with the simulation data. However, $CO/CO_2$ ratio had a big difference between calculated values and predicted values using conventional RSM, which might be mainly due to the dependent variable increses or decrease very steeply, and hence the second order polynomial cannot follow the rates. To relax the increasing rate of dependent variable, $CO/CO_2$ ratio was taken as common logarithms and worked again with RSM. The application of logarithms in the transformation of dependent variables showed that the accuracy was highly enhanced and predicted the simulation data well.
This paper presents a probabilistic investigation of American and European specifications (i.e., AISC and Eurocode 4) for square concrete-filled steel tubular (CFT) stub columns. The study is based on experimental results of 100 axially loaded square CFT stub columns from the literature. By comparing experimental results for ultimate loads with code-predicted column resistances, the uncertainty of resistance models is analyzed and it is found that the modeling uncertainty parameter can be described using random variables of lognormal distribution. Reliability analyses were then performed with/without considering the modeling uncertainty parameter and the safety level of the specifications is evaluated in terms of sufficient and uniform reliability criteria. Results show that: (1) The AISC design code provided slightly conservative results of square CFT stub columns with reliability indices larger than 3.25 and the uniformness of reliability indices is no better because of the quality of the resistance model; (2) The uniformness of reliability indices for the Eurocode 4 was better than that of AISC, but the reliability indices of columns designed following the Eurocode 4 were found to be quite below the target reliability level of Eurocode 4.
To improve the accuracy of a machine, research needs to be conducted on the relationship between the output variables and design variables of a spindle-shaped part from the thermal and static viewpoints. Therefore, research was carried out by examining the correlation of each variable to find the optimum conditions. Moreover, DOE (design of experiments) was extensively used. The model used in this study was a grinding spindle to which a hydrostatic bearing was applied. This model was used in a preliminary analysis based on the experimental results of the previous studies. The influences of the output variables and design variables were compared through a main effect analysis. Generated response surfaces were applied to the Kriging model. To optimize the model, a screening method was selected. In comparison with the initial model, the deformation of the optimized model designed by DOE decreased by 4.1 μm, while the thermal deformation decreased by 1.2 μm. Therefore, it was efficient to design a spindle-shaped part through DOE to improve the accuracy of the machine.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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