The measurement of stator core loss for an induction motor at each manufacturing process is carried out in this paper. Iron loss in the stator core of induction motor changes after each manufacturing process due to the mechanical stress, which can cause the deterioration of the magnetic performances. This paper proposes a new iron loss measuring system of the stator core in an induction motor, which can be applied to the case when the distribution of magnetic flux density is not uniform along the magnetic flux path. In the system, the iron loss is calculated based on the induced voltage of the B-search coil and exciting current.
Cropping of head and tail ends of rod in wire Rolling Process is required to aviod roll damage, and prevent cobbles. In order to reduce the crop loss, the new crop control system for rotary shear of Wire rolling Process has been developed. Performance shows the developed system cut precisely within setting length. As a result, it is expected to increase the yield ratio of products about 0.2 percent and stabilize the operantional condition.
The present paper presented and applied an exergy analysis method to evaluate the magnitudes and the locations of exergy losses in the conventional desuperheating and depressurizing process of high pressure and temperature steam delivery system. In addition, for the reduction of exergy losses occurred in conventional process, the present study proposed new alternative processes in which the pressure reducing valve and the desuperheater of conventional process are substituted with steam turbine and heat exchanger, and their effects on exergy loss reduction and exergy efficiency improvement are theoretically investigated and compared. From the present analysis results, the total exergy loss caused in conventional desuperheating and depressurizing process accounted for 66.5% of exergy input and 85% of the total exergy loss was due to the mixing between steam and cold water(e.g desuperheating). However, it was shown from the present analysis results that the present alternative processes can additionally reduce exergy loss by maximum 92.7% of the total exergy loss in conventional process, and can also produce additional and useful energy, the electricity of 220.6 kWh and the heat of 54.3 MJ/hr.
Cutting fluid is a factor which has big effects on both machinability and environment in machining process. The loss of cutting fluids may be reduced by the optimization of machining parameters in process planning. In this study, the environmental impact of fluid loss is analyzed. The fluid loss models in milling process are constructed with the machining parameters. The models are utilized to obtain the optimal machining parameters to minimize the fluid loss. The factors with significant effects on the fluid loss are analyzed by ANOVA test. Finally, optimal parameters are suggested considering both machining economics and environmental impact. This study is expected to be used as a part of a framework for the environmental impact assessment of machining process.
Machines and facilities are physically or chemically degenerated by continuous usage. One of the results of this degeneration is the process mean shift. By the result of degeneration, non-conforming products and malfunction of machine occur. Therefore a periodic preventive resetting the process is necessary. This type of preventive action is called 'preventive maintenance policy.' Preventive maintenance presupposes that the preventive (resetting the process) cost is smaller than the cost of failure caused by the malfunction of machine. The process mean shift problem is a field of preventive maintenance. This field deals the interrelationship between the quality cost and the process resetting cost before machine breaks down. Quality cost is the sum of the non-conforming item cost and quality loss cost. Quality loss cost is due to the deviation between the quality characteristics from the target value. Under the process mean shift, the quality cost is increasing continuously whereas the process resetting cost is constant value. The objective function is total costs per unit wear, the decision variables are the wear limit (resetting period) and the initial process mean. Comparing the previous studies, we set the process variance as an increasing concave function and set the quality loss function as Cpm+ simultaneously. In the Cpm+, loss function has different cost coefficients according to the direction of the quality characteristics from target value. A numerical example is presented.
In this paper, we consider a multi-risk model based on the policy entrance process with n independent policies. For each policy, the entrance process of the customer is a non-homogeneous Poisson process, and the claim process is a renewal process. The loss process of the single-risk model is a random sum of stochastic processes, and the actual individual claim sizes are described as extended upper negatively dependent (EUND) structure with heavy tails. We derive precise large deviations for the loss process of the multi-risk model after giving the precise large deviations of the single-risk model. Our results extend and improve the existing results in significant ways.
Basel II advanced measurement approaches for operational risk need to estimate the frequency and severity distribution of operational losses. Due to lack of internal loss data, the estimation is impossible in many cases and so external loss data might be used by scaling on asset or gross income. To get around lack of loss data, scenario analysis combined with loss distribution approach can be useful in calculating the capital charge of operational risk. However, scenario based loss distribution approach requires much time and effort. Instead we may apply the analytic hierarchy process to measure operational risk of financial institutions. The analytic hierarchy process combined with loss distribution approach is to estimate the capital charge of operational risk in other areas based on the operational VaR in an area with sufficient loss data. AHP provides a tool for timely measurement of operational risk in this rapidly changing global environment.
Process capability Indices compare the actual performance of manufacturing process to the desired performance. The relationship between the capability index Cpm and the expected squared error loss provides an intuitive interpretation of Cpm. By putting the loss in relative terms a user needs only to specify the target and the distance from the target at which the product would have zero worth, or alternatively, the loss at the specification limits. Confidence limits for the expected relative loss are discussed, and numerical illustration is given.
통합공정관리의 기본절차는 잡음이 내재하는 공정에 대하여 수정조치를 취하고, 수정활동 중 공정에 이상원인이 발생하면 관리도를 통하여 발생을 탐지하고 교정활동을 통하여 이를 제거하게 된다. 그러나 공정의 교정활동은 많은 시간과 비용을 수반하는 비생산적 요인을 유발할 수 있기 때문에 무조건적 교정활동은 생산성을 저하시키는 반대 급부도 동시에 내포하고 있다. 이 논문에서는 공정모형으로 ARIMA(0,1,1) 모형을 가정하고 공정 평균과 분산에 이상원인이 발생하는 경우 이를 탐지하는 절차를 소개하고, 이상신호의 시점에서 공정 잔여시간 동안 발생할 수 있는 미래손실에 기초하여 교정 활동의 여부를 판단하는 통합공정관리 절차를 제안한다.
Machines are physically or chemically degenerated by continuous usage. One of the results of this degeneration is the process mean shift. Under the process mean shift, production cost, failure cost and quality loss function cost are increasing continuously. Therefore a periodic preventive resetting the process is necessary. We suppose that the wear level is observable. In this case, process mean shift problem has similar characteristics to the maintenance policy model. In the previous studies, process mean shift problem has been studied in several fields such as 'Tool wear limit', 'Canning Process' and 'Quality Loss Function' separately or partially integrated form. This paper proposes an integrated cost model which involves production cost by the material, failure cost by the nonconforming items, quality loss function cost by the deviation between the quality characteristics from the target value and resetting the process cost. We expand this process mean shift problem a little more by dealing the process variance as a function, not a constant value. We suggested a multiplier function model to the process variance according to the analysis result with practical data. We adopted two-side specification to our model. The initial process mean is generally set somewhat above the lower specification. The objective function is total integrated costs per unit wear and independent variables are wear limit and initial setting process mean. The optimum is derived from numerical analysis because the integral form of the objective function is not possible. A numerical example is presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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