In the present work, the optimization of machining parameters to achieve the desired technological parameters such as surface roughness, tool radial vibration and material removal rate have been carried out using response surface methodology (RSM). The hard turning of EN19 alloy steel with coated carbide (GC3015) cutting tools was studied. The main problem faced in manufacturer of hard and high precision components is the selection of optimum combination of cutting parameters for achieving required quality of surface finish with maximum production rate. This problem can be solved by development of mathematical model and execution of experiments by RSM. A face centred central composite design (FCCD), which comes under the RSM approach, with cutting parameters (cutting speed, feed rate and depth of cut) was used for statistical analysis. A second-order regression model were developed to correlate the cutting parameters with surface roughness, tool vibration and material removal rate. Consequently, numerical and graphical optimization were performed to obtain the most appropriate cutting parameters to produce the lowest surface roughness with minimal tool vibration and maximum material removal rate using desirability function approach. Finally, confirmation experiments were performed to verify the pertinence of the developed mathematical models.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권8호
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pp.4108-4122
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2019
Workflow process mining is becoming a more and more valuable activity in workflow-supported enterprises, and through which it is possible to achieve the high levels of qualitative business goals in terms of improving the effectiveness and efficiency of the workflow-supported information systems, increasing their operational performances, reducing their completion times with minimizing redundancy times, and saving their managerial costs. One of the critical challenges in the workflow process mining activity is to devise a reasonable approach to discover and recognize the bottleneck points of workflow process models from their enactment event histories. We have intuitively realized the fact that the iterative process pattern of redo-activities ought to have the high possibility of becoming a bottleneck point of a workflow process model. Hence, we, in this paper, propose an algorithmic approach and its implementation to discover the redo-activities and their performers' involvements patterns from workflow process enactment event logs. Additionally, we carry out a series of experimental analyses by applying the implemented algorithm to four datasets of workflow process enactment event logs released from the BPI Challenges. Finally, those discovered redo-activities and their performers' involvements patterns are visualized in a graphical form of information control nets as well as a tabular form of the involvement percentages, respectively.
In the area of assembly process of micro-chips and electronic parts on the printed circuit board, surface mounting device(SMD) is used as a fundamental tool. Generally speaking, the motion of the SMD is based on the ball screw system operated by any type of actuators. The ball screw system is a mechanical transformed which converts the mechanical rotational motion to the translational one. Also, this system could be considered as an efficient motion device against mechanical backlash and friction. Therefore a dynamic modeling and state sensitivity analysis of the ball screw system in SMD have to be done in the initial design stage. In this paper, a simple mathematical dynamic model for this system and the sensit- ivity analysis are mentioned. Especially, the bond graph approach is used for graphical modeling of the dynamic system before analysis stage. And the direct differentiation method is used for the state sensit- ivity analysis of the system. Finally, some trends for the state variables with respect to the design variables could be suggested for the better design and faster operating based on the results of dynamic and state sensitivity.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제12권1호
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pp.77-86
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2024
As the significance of knowledge convergence continues to grow, universities are making efforts to develop methods that promote multidisciplinary learning. To address this educational challenge, our paper applies network theory and text mining techniques to analyze university curricula and introduces a graphical syllabus rendering method. Visualizing the course curriculum provides a macro and structured perspective for individuals seeking alternative educational pathways within the existing system. By visualizing the relationships among courses, students can explore different combinations of courses with comprehensive search support. To illustrate our approach, we conduct a detailed demonstration using the syllabus database of Yonsei University. Through the application of our methods, we create visual course networks that reveal the underlying structure of the university curriculum. Our results yield insights into the interconnectedness of courses across various academic majors at Yonsei University. We present both macro visualizations, covering 18 academic majors, and visualizations for a few selected majors. Our analysis using Yonsei University's database not only showcases the value of our methodology but also serves as a practical example of how our approach can facilitate multidisciplinary learning.
현대에는 피싱 공격을 방지하는 여러 방법들이 연구 되고 있다. 이들 중에서는 작업관리창이나 브라우저의 주소창에서 피싱 사이트를 구별해 주는 프로그램들이 있다. 그러나 이런 프로그램들은 해당 사이트의 도메인이나 IP주소로 피싱 여부를 판단한다. 이 방법으로는 DNS 파밍 같은 공격은 방어할 수 있지만 숨겨진 공격(예를 들어 HTML 코드를 변경하는 기법)에는 매우 취약하다. 이 논문에서는 프로그램이 IP 나 사이트의 도메인을 분석하여 피싱 및 파밍 여부를 판단하는 기존의 방식이 아닌 플러그인과 서버 사이에서 HTML 코드의 변경 유무를 파악하고 피싱 여부를 팝업이나 플래시 등으로 위조하기 어려운 시스템 트레이와 풍선도움말을 사용하여 접속 사이트와 시스템 트레이의 그림을 사용자가 비교함으로서 직접 피싱 및 파밍 여부를 쉽게 분별할 수 있도록 하는 이미지 비교를 통한 인지 기반의 접근 방법을 제시한다.
본 논문은 Crandall의 탑승자 사망에 관한 모형에 Directed Graph를 응용한 것으로써 데이터는 Crandall이 사용한 미국의 1947-1981 기간의 탑승자 사망 데이터를 1993년까지 확장한 것을 사용하였다. Directed Graph Algorithm방법은 최근에 컴퓨터과학 분야에서 발전된 것을 원용한 것이다. 먼저 1947-1981 기간의 데이터를 기초로 하여 회귀분석을 통한 분석 대신에 Directed Graph Algorithm을 이용한 결과, 회귀분석을 이용했던 Crandall의 결과와는 달리 탑승자 사망은 소득수준, 자동차의 운행거리, 자동차의 안전장치 수준에 의하여 직접적으로 결정이 되는 것으로 나타났다. 자동차의 운행거리는 수득수준과 시내주행에 대한 교외주행 의 비 에 의해서 결정되는 것으로 나타났다. 이런 결과에 근거하여 3SLS(three stage least squares regression)를 이용하여 추정하고, 이러한 추정에 근거하여 1982-1993 기간을 예측했으며, Crandall의 원래의 모형의 예측력과 비교를 하여?. 예측 결과 본 모형이 MSE(mean squared error)를 기준으로한 예측력에서 훨씬 뛰어난 결과를 보였다. 더욱 중요한 것은 본고에서는 Crandall이 사용한 변수간에 기존의 계량적 방법으로는 색출이 불가능했던 잠재변수 (Latent variable)가 존재함을 구체적으로 보임으로써 회귀분석을 통한 모형화는 진정한 변수간의 관계를 반영치 못함을 보인 것이다.
Arsalan Mahmoodzadeh;Hawkar Hashim Ibrahim;Laith R. Flaih;Abed Alanazi;Abdullah Alqahtani;Shtwai Alsubai;Nabil Ben Kahla;Adil Hussein Mohammed
Geomechanics and Engineering
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제37권1호
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pp.65-72
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2024
Water ingress poses a common and intricate geological hazard with profound implications for tunnel construction's speed and safety. The project's success hinges significantly on the precision of estimating water inflow during excavation, a critical factor in early-stage decision-making during conception and design. This article introduces an optimized model employing the gene expression programming (GEP) approach to forecast tunnel water inflow. The GEP model was refined by developing an equation that best aligns with predictive outcomes. The equation's outputs were compared with measured data and assessed against practical scenarios to validate its potential applicability in calculating tunnel water input. The optimized GEP model excelled in forecasting tunnel water inflow, outperforming alternative machine learning algorithms like SVR, GPR, DT, and KNN. This positions the GEP model as a leading choice for accurate and superior predictions. A state-of-the-art machine learning-based graphical user interface (GUI) was innovatively crafted for predicting and visualizing tunnel water inflow. This cutting-edge tool leverages ML algorithms, marking a substantial advancement in tunneling prediction technologies, providing accuracy and accessibility in water inflow projections.
A windows-based software package, named DREDGE, is developed for estimating sediment resuspension and contaminant release during dredging operations. DREDGE allows user to enter the necessary dredge information, site characteristics, operational data, and contaminant characteristics, then calculates an array of concentration using the given values. The program mainly consists of the near-field models, which are obtained empirically, for estimating sediment resuspension and the far-field models, which are obtained analytically, for suspended sediment transport. A linear equilibrium partitioning approach is applied to estimate particulate and dissolved contaminant concentrations. This software package which requires only a minimal amount of data consists of three components; user input, tabular output, and graphical output. Combining the near-field and far-field models into a user-friendly windows-based computer program can greatly save dredge operator's, planners', and regulators' efforts for estimating sediment transports and contaminant distribution.
Guess Frank M.;Zhang Xin;Young Timothy M.;Leon Ramon V.
International Journal of Reliability and Applications
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제6권2호
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pp.79-85
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2005
We show how comparative mean residual life functions (MRL) can be used to give unique insights into strengths of materials data. Recall that Weibull's original reliability function was developed studying and fitting strengths for various materials. This creative comparing of MRL functions approach can be used for regular life data or any time to response data. We apply graphical MRL's to real data from tests of tensile strength of high quality engineered wood.
IGCC (Integrated Gasification Combined Cycle) plants are among the most advanced and effective systems for electric energy generation. From a control perspective, IGCC plants represent a significant challenge: complex reactions, highly integrated control to simultaneously satisfy production, controllability, operability and environmental objectives. While all these requirements seem clearly to demand a multivatiable, model predictive approach, not many applications can be easily found in the literature. This paper describes the IGCC dynamic simulation that is capable of simulating plant startup, shutdown, normal, and abnormal operation and engineering studies. This high fidelity dynamic models contain the detailed process design data to produce realistic responses to process operation and upset. And the simulation is used by engineers to evaluate the transient performance and produce graphical information indicating the response of the process under study conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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