The purpose of parameter design is to determine optimal settings of design parameters of a product or a process such that the performance characteristics of a product exhibit small variabilities around their target values. Taguchi made significant contributions in this area. However, his analysis of the problem focused on only one performance characteristic or response, although in product and process design, multiple characteristics are more common. The critical problem in dealing with multiple characteristics is how to compromise the conflict among the selected levels of the design parameters for each individual characteristic. In this paper, Methodology using SN ratio optimized by univariate technique is proposed and a parameter design procedure to achieve the optimal balance among several different response variables is developed. Existing case studies are solved by the proposed method and the results are compared with ones by the sum of SN ratios, the expected weighted loss, the desirability function, and EXTOPSIS model.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.24
no.63
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pp.1-12
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2001
When designing the parameter on the multiple quality characteristics, there has been a study for optimization of problems, but there has been few former study on the possible conflicting phenomena in consideration of the correlations among the characteristics. To solve the issue on the optimal design for multiple quality characteristics, this study propose the expected loss function with cross-product terms among the characteristics and derived range of the coefficients of the terms. The model will be used to determine the global optimal design parameters where there exists the conflict among the characteristics, which shows difference in optimal design parameters for the individual characteristics. Also, when an adjustment factor exists for each m performance characteristics, this research propose a method by minimizing the expected loss after adjustment.
Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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2000.11a
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pp.251-254
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2000
The critical problem in dealing with multiple characteristics is how to compromise the conflict among the selected levels of the design parameters for each individual characteristic. In this study, First, Methodology using SN ratio optimized by univariate technique is proposed and a parameter design procedure to achieve the optimal compromise among several different response variables is developed. Second, to solve the issue on the optimal design for multiple quality characteristics, this study modelled the expected loss function with cross-product terms among the characteristics and derived range of the coefficients of the terms. The model will be used to determine the global optimal design parameters where there exists the conflict among the characteristics, which shows difference in optimal design parameters for the individual characteristics. Third, this paper propose a decision model to incorporates the values assigned by a group of experts on different factors in weighting decision of characteristic. Using this model, SN ratio of taguchi method for each of subjective factors as well as values of weights are used in this comprehensive method for weighting decision of characteristic.
In this paper, an index for the evaluation of a vehicle intake booming noise and intake sound quality were developed through a correlation analysis and a multiple factor regression analysis of objective measurement and subjective evaluation data. At first, an intake orifice noise was measured at the wide-open throttle test condition. And then, an acoustic transfer function between intake orifice noise and interior noise at the steady state condition was estimated. Simultaneously, subjective evaluation was carried out with a 10-scale score by 8 intake noise and vibration expert evaluators. Next, the correlation analysis between the psychoacoustic parameters derived from the measured data and the subjective evaluation was performed. The most critical factor was determined and the corresponding index for intake booming noise and sound quality are obtained from the multiple factor regression method. And, the optimal design of intake system was studied using the booming noise and the sound quality evaluation index for expectation performance of intake system. Conclusively, the optimal designing parameters of intake system from noise level and sound quality whose point of view were extracted by adapting comparative weighting between the booming noise and sound quality evaluation index, which optimized the process. These work could be represented guideline to system engineers, designers and test engineers about optimization procedure of system performance by considering both of noise level and sound quality.
The QUAL2K has the same basic characteristics as the QUAL2E model, which has been widely used in stream water quality modeling; in QUAL2K, however, various functions are supplemented. The QUAL2Kw model uses a genetic algorithm(GA) for automatic calibration of QUAL2K, and it can search for optimum water quality parameters efficiently using the calculation results of the model. The QUAL2Kw model was applied to the Gangneung Namdaecheon River on the east side of the Korean Peninsula. Because of the effluents from the urban area, the middle and lower parts of the river are more polluted than the upper parts. Moreover, the hydraulic characteristics differ between the lower and upper parts of rivers. Thus, the river reaches were divided into seven parts, auto-calibration for the multiple reaches was performed using the function of the user-defined automatic calibration of the rates worksheets. Because GA parameters affect the optimal solution of the model, the impact of the GA parameters used in QUAL2Kw on the fitness of the model was analyzed. Sensitivity analysis of various factors, such as population size, crossover probability, crossover mode, strategy for mutation and elitism, mutation rate, and reproduction plan, were performed. Using the results of this sensitivity analysis, the optimum GA parameters were selected to achieve the best fitness value.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.3
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pp.1373-1392
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2017
WiFi Direct (WD) is a state of the art technology for a Device-to-Device (D2D) communication in 802.11 networks. The performance of the WD system can be significantly affected by some key factors such as the type of application, specifications of MAC and PHY layer parameters, and surrounding environment etc. It is, therefore, important to develop a system model that takes these factors into account. In this paper, we focus on investigating the design parameters of the PHY layer that could maximize the efficiency of the WD 802.11 system. For this purpose, a basic theoretical model is formulated for a WD network under a 2x2 Multiple In Multiple Out (MIMO) TGn channel B model. The design level parameters such as input symbol rate and antenna spacing, as well as the effects of the environment, are thoroughly examined in terms of path gain, spectral density, outage probability and Packet Error Rate (PER). Thereafter, a novel adaptive algorithm is proposed to choose optimal parameters in accordance with the Quality of Experience (QoE) for a targeted application. The simulation results show that the proposed method outperforms the standard method thereby achieving an optimal performance in an adaptive manner.
In this paper, we consider possibility that the multiple errors occur in each testing stage. At present, software reliability modeling is considered as a part of software reliability quality assurance in software engineering. However they dealt with the software growth model for the single error debugging at each testing stage until now. Hence it is necessary to study software reliability with multiple errors debugging. Therefore we propose software reliability growth modeling and estimate the parameters in the proposed software reliability growth model for the multiple errors debugging at each testing stage.
In this paper, an improved one-against-one support vector machine algorithm is used to classify multiple power quality disturbances. To solve the problem of parameter selection, an improved particle swarm optimization algorithm is proposed to optimize the parameters of the support vector machine. By proposing a new inertia weight expression, the particle swarm optimization algorithm can effectively conduct a global search at the outset and effectively search locally later in a study, which improves the overall classification accuracy. The experimental results show that the improved particle swarm optimization method is more accurate than a grid search algorithm optimization and other improved particle swarm optimizations with regard to its classification of multiple power quality disturbances. Furthermore, the number of support vectors is reduced.
Several gateway selection schemes have been proposed that select gateway nodes based on a single Quality of Service (QoS) path parameter, for instance path availability period, link capacity or end-to-end delay, etc. or on multiple non-QoS parameters, for instance the combination of gateway node speed, residual energy, and number of hops, for Mobile Ad hoc NETworks (MANETs). Each scheme just focuses on the ment of improve only a single network performance, i.e., network throughput, packet delivery ratio, end-to-end delay, or packet drop ratio. However, none of these schemes improves the overall network performance because they focus on a single QoS path parameter or on set of non-QoS parameters. To improve the overall network performance, it is necessary to select a gateway with stable path, a path with themaximum residual load capacity and the minimum latency. In this paper, we propose a gateway selection scheme that considers multiple QoS path parameters such as path availability period, available capacity and latency, to select a potential gateway node. We improve the path availability computation accuracy, we introduce a feedback system to updated path dynamics to the traffic source node and we propose an efficient method to propagate QoS parameters in our scheme. Computer simulations show that our gateway selection scheme improves throughput and packet delivery ratio with less per node energy consumption. It also improves the end-to-end delay compared to single QoS path parameter gateway selection schemes. In addition, we simulate the proposed scheme by considering weighting factors to gateway selection parameters and results show that the weighting factors improve the throughput and end-to-end delay compared to the conventional schemes.
To carry out baseline studies on monitoring systems for red tides in Jinhae bay, measurements and analyses were made on seawater samples from 15 sampling stations during 15 months from July, 1979. Water quality parameters studied are temperature, pH, DO, salinity, COD, SS, NO$\sub$3/, NO$\sub$2/, PO$\sub$4/, SiO$\sub$2/, Ca, Mg, Cd, Cu, Pb, Zn, Chlorophyll ${\alpha}$, diatoms and dinoflagellates. Multiple regression analyses were undertaken with chlorophyll ${\alpha}$, cell numbers of diatoms and dinoflagellates as the dependent variables and water quality parameters as the independent variables. The results showed that biomass, expressed as total cell numbers of diatoms and dinoflagellates, was largely influenced by COD, salinity and nutrients.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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