In this paper we develop an efficient heuristic algorithm for the problem of scheduling n sequence-dependent jobs on a basic processor to minimize makespan. Efficient solution methods are already known for the sequence- independent case. But for the sequence-dependent case, this problem belongs to a set of strong NP-complete problems. We present a heuristic which is similar to shortest setup time heuristic but opportunity cost of setup time rather than shortest setup time is used for choosing next job. This heuristic algorithm has same computational complexity and worst case ratio as the shortest setup time heuristic. We used Wilcoxon signed rank test to show that our heuristic is superior to nearest setup time heuristic in term of average behavior.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.23
no.9
s.186
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pp.119-126
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2006
This paper addresses the methodology development far the automated machining setup planning system using case-based reasoning(CBR). The case-based reasoning is used to develop a setup planning system. which consists of part input and representation module, case retrieval module, and case adaptation module. We present new approaches in the part input and representation module and the case retrieval module focusing on the similarity index determination. An illustrative example is included to demonstrate the proposed method.
We consider an $M^x/G/1$ queueing system with a random setup time under Bernoulli vacation schedule, where the service of the first unit at the completion of each busy period or a vacation period is preceded by a random setup time, on completion of which service starts. However, after each service completion, the server may take a vacation with probability p or remain in the system to provide next service, if any, with probability (1-p). This generalizes both the $M^x/G/1$ queueing system with a random setup time as well as the Bernoulli vacation model. We carryout an extensive analysis for the queue size distributions at various epochs. Further, attempts have been made to unify the results of related batch arrival vacation models.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.2
no.2
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pp.111-121
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1997
This study intends to develop a fixture planning module as a part of the planning system for cutting. The fixture module uses machine learning method to reuse previous failure results so that the system can reduce the repeated failures. Machine learning is one of efforts to incorporate human reasoning ability into a computerized system. A human expert designs better than a novice does because he has a wide experience in a specific area. This study implements the machine learning algorithm to have a wide experience in the fixture planning area as a human expert does. When the fixture planner finds a setup failure for the suggested operations by a process planner, it makes the process planner store its attributes and other information for the failed setup. Then the process planner applies the learned knowledge when it meets a similar case so that the planner can reduce possibility of setup failure. Also the system can teach a novice user by showing a failed setup with a modified setup.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.10
no.2
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pp.124-129
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2011
The thick plate produced by rolling process is used as the basic members of a ship structure. In this paper, we present a setup model to control the asymmetric factors causing plate bending in the upper or lower direction during rolling. A series of finite element analysis are conducted to predict the relationship between various asymmetric factors and plate bending. The setup model is developed by regressing the relationship to the linear equations with several non-dimensional parameters. The setup model is verified by a pilot rolling test and applied to actual rolling conditions. Results show that the model is substantial to predict the asymmetric deformation in the plate rolling process.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.36
no.3
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pp.95-108
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2013
The problem of constrained sequencing of a set of jobs on a conveyor system with the objective of minimizing setup cost is investigated in this paper. A setup cost is associated with extra material, labor, or energy required due to the change of attributes in consecutive jobs at processing stations. A finite set of attributes is considered in this research. Sequencing is constrained by the availability of conveyor junctions. The problem is motivated by the paint purge reduction problem at a major U.S. automotive manufacturer. We first model a diverging junction with a sequence-independent setup cost and predefined attributes as an assignment problem and this model is then extended for a more general situation by relaxing the initial assumptions in various ways.
In the wireless sensor network environment, clustering scheme has a problem that a large amount of energy is unnecessarily consumed because of frequently occurred entire re-clustering process. Some of the studies were attempted to improve the network performance by getting rid of the entire network setup process. However, removing the setup process is not worthy. Because entire network setup relieves the burden of some sensor nodes. The primary aim of our scheme is to cut down the energy consumption through minimizing entire setup processes which occurred unnecessarily. Thus, we suggest a re-clustering scheme that considers event detection, transmitting energy, and the load on the nodes. According to the result of performance analysis, our scheme reduces energy consumption of nodes, prolongs the network lifetime, and shows higher data collection rate and higher data accuracy than the existing schemes.
Kim, Sung-Gil;Hong, Seokbin;Kim, Taehong;Kim, Wonjung;Kang, Seongwon;Kang, Shin-Hyoung;Hur, Nahmkeon
The KSFM Journal of Fluid Machinery
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v.19
no.6
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pp.55-60
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2016
We present an experimental setup for measuring the mechanical performance of centrifugal blood pumps. Using a 3D printer to construct supporting parts and magnetic couplings, we developed the measurement setup that can be used for various types of blood pumps. The experimental setup is equipped with sensors to measure a variety of mechanical characteristics of blood pumps including pressure, flow rate, torque, temperature, and rotating speed. Our experimental measurements for two commercial blood pumps are consistent with data provided by manufacturers, which indicates that the our setup offers the accurate measurements of blood pump performance. Utilizing the experimental setup, we tested aqueous glycerin solutions mimicking the density and viscosity of blood, which enabled us to predict the difference in operations using water and blood.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.13
no.21
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pp.91-100
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1990
This paper is concerned with the development of optimal algorithms for multi-stage flowshop scheduling problems with sequence dependent setup times. In the previous researches the setup time of a job is considered to be able to begin at the earliest opportunity given a particular sequence at the start of operations. In this paper the setup time of a job is considered to be able to begin only at the completion of that job on the previous machine to reflect the effects of the setup time to the performance measure of sequence dependent setup time flowshop scheduling. The results of the study consist of two areas; first, a general integer programming(IP) model is formulated and a nixed integer linear programming(MILP) model is also formulated by introducing a new binary variable. Second a depth-first branch and bound algorithm is developed. To reduce the computational burdens we use the best heuristic schedule developed by Choi(1989) as the first trial. The experiments for developed algorithm are designed for a 4$\times$3$\times$3 factorial design with 360 observations. The experimental factors are PS(ratio of processing time to setup time), M(number of machines), N(number of jobs).
The aim of this study is to evaluate the patient's setup errors in TomoTherapy (Hi-Art II, TomoTherapy, USA) Bodyfix system (Medical Intelligence, Ele-kta, Schwabmuchen, Germany) pressure in the vacuum compression, depending on and were evaluated. Bodyfix immobilization system and vacuum pressure was compression applied to the patients who received Tomotherapy thoracic and abdominal area, 21 patients were selected and TomoTehpay treatment total 477 of MVCT images were obtained. The translational (medial-lateral: ML, anterior-posterior: AP, superior-inferior: SI directions) and rolling were recorded and analyzed statistically. Using Pearson's product-moment coefficient and One-way ANOVA, the degree of correlation depending on the different vacuum pressure levels were statistically analyzed for setup errors from five groups (p<0.05). The largest average and standard deviation of systematic errors were 6.00, 5.95 mm in the AP and SI directions, respectively. The largest average of random errors were 4.72 mm in the SI directions. The correlation coefficients were 0.485, 0.244, and 0.637 for the ML-Roll, AP-Vector, and SI-Vector, respectively. SI-Vector direction showed the best relationship. In the results of the different degree of vacuum pressure in five groups (Pressure range: 30~70 mbar), the setup errors between the ML, SI in both directions and Roll p=0.00 (p<0.05) were shown significant differences. The average errors of SI direction in the vacuum pressure of 40 mbar and 70 mbar group were 4.78 mm and -0.74 mm, respectively. In this study, the correlation between the vacuum pressure and the setup-errors were statistically analyzed. The fact that setup-errors in SI direction is dependent in vacuum pressure considerly setup-errors and movement of interal organs was identified. Finally, setup-errors, and it, based on the movement of internal organs in Bodyfix system we should apply more than 50 mbar vacuum pressure. Based on the results of this study, it is suggested that accuracy of the vacuum pressure and the quantitative analysis of movement of internal organs and the tumor should be studied.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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