Robust parameter design is an off-line production technique for reducing variation and improving the quality of products and processes by using product arrays. However, the use of the product arrays usually requires a large number of runs. To overcome the drawback of the product array, the combined array can be used. Also optimizing multiple responses is increasingly important in industry. Using simultaneous optimization measures, we can deal with the multiple response case. In this paper we compare the simultaneous optimization using the Taguchi's product array with using the combined array. And models possible to set on combined arrays are also investigated and compared with the cases of product arrays.
In this paper, for functionals of a generalized Brownian motion process, we show that the generalized Fourier-Feynman transform of the convolution product is a product of multiple transforms and that the conditional generalized Fourier-Feynman transform of the conditional convolution product is a product of multiple conditional transforms. This allows us to compute the (conditional) transform of the (conditional) convolution product without computing the (conditional) convolution product.
Many authors have studied multiple stochastic integrals in pursuit of the existence of product processes in terms of multiple integrals. But there has not been much research into the structure of the product processes themselves. In this direction, a study which gives emphasis on sample path continuity and boundedness properties was initiated in Pyke[9]. For details of problem set-ups and necessary notations, see [9]. Recently the weak limits of U-processes are shown to be chaos processes, which is product of the same Brownian measures, see [2] and [7].
Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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1997.11a
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pp.11-15
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1997
This study deals with the method for modeling relationship between human sensibility and design dldments of a product for applying human sensibility to product development, Inorder to extract sensibility characteeristics concerning a product, we figured out the relationship between xensibilith and design elements using corrdlation analysis and multiple regression analysis, and then modeled the realtionship between then through multiple objective linert programming. The results of this study can be effectively applied to develop a product based on human sensibility
Recently, Jianxin Liu, Hao Pan and Yong Zhang in [On the integral of the product of the Appell polynomials, Integral Transforms Spec. Funct. 25 (2014), no. 9, 680-685] established an explicit formula for the integral of the product of several Appell polynomials. Their work generalizes all the known results by previous authors on the integral of the product of Bernoulli and Euler polynomials. In this note, by using a special case of their formula for Euler polynomials, we shall provide several reciprocity relations between the special values of Tornheim's multiple series.
In this article we examine certain distinctive features regarding Hardy spaces of both classical and product notions on $R^{N}$ with our focus on their interrelations through embeddings and restrictions. Applications of our results to multiple singular integrals are included.d.
In the early phases of the product life cycle, Life Cycle Assessment (LCA) is recently used to support the decision-making for the product concepts, and the best alternative can be selected based on its estimated LCA and benefits. Both the lack of detailed information and time for a full LCA for a various range of design concepts need a new approach for the environmental analysis. This paper explores a new approximate LCA methodology for the product concepts by grouping products according to their environmental characteristics and by mapping product attributes into environmental impact driver (EID) index. The relationship is statistically verified by exploring the correlation between total impact indicator and energy impact category. Then, a neural network approach is developed to predict an approximate LCA of grouping products in conceptual design. Trained learning algorithms for the known characteristics of existing products will quickly give the result of LCA for newly designed products. The training is generalized by using product attributes for an EID in a group as well as another product attributes for the other EIDs in other groups. The neural network model with back propagation algorithm is used, and the results are compared with those of multiple regression analysis. The proposed approach does not replace the full LCA but it would give some useful guidelines for the design of environmentally conscious products in conceptual design phase.
In this paper, we introduce the concepts of multiple $L_p$ analytic Fourier-Feynman transform ($1{\leq}p$ < ${\infty})$ and a convolution product of functionals on abstract Wiener space and verify the existence of the multiple $L_p$ analytic Fourier-Feynman transform for functionls in the Fresnel class. Moreover, we verify that the Fresnel class is closed under the $L_p$ analytic Fourier-Feynman transformation and the convolution product, respectively. And we establish some relationships among the multiple $L_p$ analytic Fourier-Feynman transform and the convolution product on the Fresnel class.
In this paper, we use a generalized Brownian motion process to define a generalized Feynman integral and a generalized Fourier-Feynman transform. We also define the concepts of the multiple Lp analytic generalized Fourier-Feynman transform and the generalized convolution product of functional on function space $C_{a,\;b}[0,\;T]$. We then verify the existence of the multiple $L_{p}$ analytic generalized Fourier-Feynman transform for functional on function space that belong to a Banach algebra $S({L_{a,\;b}}^{2}[0, T])$. Finally we establish some relationships between the multiple $L_{p}$ analytic generalized Fourier-Feynman transform and the generalized convolution product for functionals in $S({L_{a,\;b}}^{2}[0, T])$.
We define product line (or mix) selection problem as selecting a subset of potential product variants that can simultaneously minimize product proliferation and maintain market coverage. Selecting the most efficient product mix is a complex problem, which requires analyses of multiple criteria. This paper proposes a method based on Data Envelopment Analysis (DEA) for product line selection. Data Envelopment Analysis (DEA) is a linear programming based technique commonly used for measuring the relative performance of a group of decision making units with multiple inputs and outputs. Although DEA has been proved to be an effective evaluation tool in many fields, it has not been applied to solve the product line selection problem. In this study, we construct a five-step method that systematically adopts DEA to solve a product line selection problem. We then apply the proposed method to an existing line of staplers to provide quantitative evidence for managers to generate desirable decisions to maximize the company profits while also fulfilling market demands.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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