Taguchi has used the signal-to-noise ratio (SN) to achieve the appropriate set of operating conditions where variability around target is low in the Taguchi parameter design. Taguchi has dealt with having constraints on both the mean and variability of a characteristic (the dual response problem) by combining information on both mean and variability into an SN. Many Statisticians criticize the Taguchi techniques of analysis, particularly those based on the SN. In this paper we propose a substantially simpler optimization procedure for parameter design to solve the dual response problems without resorting to SN.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제12권1호
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pp.11-18
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2001
다구찌가 제안한 파라미터 설계는 제품설계나 공정설계 단계에서 품질특성치의 수행변동(performance variation)을 줄이는데 있다. 파라미터 설계에서 품질평균 근처에서 품질의 변동을 줄일 수 있는 최적조건을 찾는데 있어서 신호대 잡음비(Signal-to-noise ratio; SN비)라는 수행측도(performance measure)를 사용하였다. 그러나 많은 통계학자들은 SN비를 이용한 다구찌 분석 기법을 비판한다. 본 논문에서는 파라미터 설계를 위한 최적조건을 찾는데 있어서 SN비를 사용하지 않는 보다 실질적인 최적방안을 제안한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권5호
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pp.829-835
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2009
다구찌 파라미터 설계는 품질특성의 변동을 최대한 줄이면서 동시에 품질특성의 평균을 목표치 가까이 가져가기 위한 설계인자의 최적조건을 찾는 방법이다. 제품의 설계단계에서 품질특성과 여러 개의 설계인자와의 관계는 복잡한 비선형 형태를 가지는 경우가 대부분이다. 신경망에서 유연한 모형선택과 학습능력은 알 수 없는 복잡한 비선형 형태를 파악하는데 아주 유용한 도구이다. 본 연구는 파라미터 설계에서 설계인자의 최적조건을 찾기 위하여 신경망을 이용한 최적화 방안을 제안하였다.
The optimum design of liquid column dampers in seismic vibration control considering system parameter uncertainty is usually performed by minimizing the unconditional response of a structure without any consideration to the variation of damper performance due to uncertainty. However, the system so designed may be sensitive to the variations of input system parameters due to uncertainty. The present study is concerned with robust design optimization (RDO) of liquid column vibration absorber (LCVA) considering random system parameters characterizing the primary structure and ground motion model. The RDO is obtained by minimizing the weighted sum of the mean value of the root mean square displacement of the primary structure as well as its standard deviation. A numerical study elucidates the importance of the RDO procedure for design of LCVA system by comparing the RDO results with the results obtained by the conventional stochastic structural optimization procedure and the unconditional response based optimization.
The traditional design procedure of a prestressed concrete (PC) cable-stayed bridge is complex and time-consuming. The designers have to repeatedly modify the configuration of the large number of design parameters to obtain a feasible design scheme which maybe not an economical design. In order to efficiently achieve an optimum design for PC cable-stayed bridges, a multi-parameter optimization technique is proposed. In this optimization technique, the number of prestressing tendons in girder is firstly set as one of design variables, as well as cable forces, cable areas and cross-section sizes of the girders and the towers. The stress and displacement constraints are simultaneously utilized to ensure the safety and serviceability of the structure. The target is to obtain the minimum cost design for a PC cable-stayed bridge. Finally, this optimization technique is carried out by a developed PC cable-stayed bridge optimization program involving the interaction of the parameterized automatically modeling program, the finite element structural analysis program and the optimization algorithm. A low-pylon PC cable-stayed bridge is selected as the example to test the proposed optimization technique. The optimum result verifies the capability and efficiency of the optimization technique, and the significance to optimize the number of prestressing tendons in the girder. The optimum design scheme obtained by the application can achieve a 24.03% reduction in cost, compared with the initial design.
In parameter design Taguchi analyzed a statistic which he called signal-to-noise(SN) ratio by using the experimental design technique. However he gave no justification for using SN ratios in the optimization procedure of parameter design. In this paper we discuss the validity of such SN ratios as proper statistics to be analyzed in parameter design. Moreover, using the real empirical data we examine the appropriateness of SN ratios, and we explain how transformation technique can be applied in parameter design as an alternative method of analysis.
In a recent article, Leon et al. lucidly explained the ideas of the Taguchi two-stage procedure for parameter design optimization, and proposed alternative performance measures called PerMIA to the signal-to-noise ratios. On the other hand, Box proposed an empirical approach to the problem based upon monotone transformations of the performance characteristic(y). This paper develops procedures for parameter design optimization under the assumptions that the expected loss(not necessarily a mean squared error loss) is increasing with respect to the variance of the error in y, and that the mean of y satisfies certain conditions of adjustability. It turns out that the variance of the error in y can play the role of PerMIA, and it is further shown that the derived PerMIA can be adapted to the Box empirical procedure for the minimization of the expected loss in the original metric.
Robust design is an approach to reducing performance variation of quality characteristic values in quality engineering. Product array approach which is used in the Taguchi parameter design has a number of advantages by considering the noise factor. Taguchi has an idea that mean and variation are handled simultaneously to reduce the expected loss in products and processes. Taguchi has used the signal-to-noise ratio (SN) to achieve the appropriate set of operating conditions where variability around target is low in the Taguchi parameter design. Many Statisticians criticize the Taguchi techniques of analysis, particularly those based on the SN. In this paper we propose a substantially simpler optimization procedure for robust design using desirability function without resorting to SN.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권2호
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pp.211-218
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2010
다구찌는 파라미터 설계에서 설계인자의 최적조건을 구하는데 필요한 수행측도로서 신호대 잡음비를 이용하여 자료 분석을 하였다. 다구찌 품질공학은 품질을 개선하는데 있어서 큰 기여를 하였으나 자료 분석하는데 있어서 망목특성에서의 신호대 잡음비의 사용은 많은 문제점이 지적되었고 여러 학자들에 의하여 대체방안 연구되었다. 제품의 설계단계에서 품질특성과 여러 개의 설계인자와의 관계는 복잡한 비선형 형태를 가지는 경우가 대부분이다. 신경망은 유연한 모형 선택과 학습능력은 알수 없는 복잡한 비선형 형태를 파악하는데 아주 유용한 도구이다. 본 논문은 파라미터 설계에서 설계인자의 최적조건을 찾는데 있어서 문제가 되는 신호대 잡음비을 사용하지 않고 신경망을 이용한 최적화 방안을 제안하고자 한다. 아울러 예제를 들어 기존의 다구찌 방법과 새로이 제안한 대체방안을 비교하고자 한다.
In this study, a model and an analysis method for parameter design is presented a linear relation between the input signal and the ideal value of a performance characteristic. Furthermore, There presented a new performance measure, expected quality loss after adjustment, which is proved to be equivalent to Taguchi's SN ratio approximately. On the basis of this, a two-step optimization procedure is proposed for parameter design considering the signal factor and the quality characteristics with continuous variable. Proposed procedure and Taguchi two-stage procedure are compared.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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