This papeer proposes a general approach of the multivariate expontially weighted moving average(MEWMA) chart, in which the smoothing matrix has full elements instead of only diagonal elements. The average run length (ARL) properties of this scheme are examined for a diverse set of quality control environments and the information to design the chhart is provied. Performance of the scheme is measured by estmating ARL and compared to those of two group cumulative sum (CUSUM) chats. The comparison resullts show that the MEWMA chart can improve its ARL performance in detecting a small shifts out-of-control in the start-up stage, the general MEWMA chart of a full smoothing matrix appears to offer an exceptional protection aginst departures from control in the process mean.
한국고분자학회 2006년도 IUPAC International Symposium on Advanced Polymers for Emerging Technologies
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pp.338-338
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2006
Equilibrium behavior of ABA triblock copolymer with different lengths of endblock A chains was examined using self-consistent field theory by Matsenl. It was found that at small asymmetries, the A block bidispersity reduces the stretching energy of the A domains. This effect causes a slight increase in the domain spacing and shifts the order-order transitions toward higher A volume fractions. At large asymmetries, the short A blocks pull free of their domains allowing their B blocks to relax. A feature of microphase-separated structure of asymmetric poly(methyl acyrylate) (PMA)-b-polystyrene-b-PMA using SAXS, DSC and ESR was experimentally examined. These measurements gave an evidence of the solubilization of short A chains to the B domains.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제14권4호
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pp.1045-1053
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2003
Markovian EWMA control chart for simultaneously monitoring mean vector of the several correlated quality characteristics is investigated. Properties of multivariate Shewhart chart and EWMA chart are evaluated for matched FSI (fixed sampling interval) and VSI(variable sampling interval) scheme. We obtained VSI EWMA chart is more efficient than Shewhart chart for small or moderate shifts. And, we obtained stablized numerical results with Markov chain method when the number of transient state is greater than 100.
In this study, we proposed a new promising idea of utilizing moving window principal component analysis (MWPCA) as a sensitive diagnostic tool to detect the presence of peak position shift. In this approach, the moving window is constructed from a small data segment along the wavenumber axis. For each window bound by a narrow wavenumber region, separate PCA analysis was applied. Simulated spectra with complex spectral feature variations were analyzed to explore the possibility of MWPCA technique. This MWPCA-based detection of the peak shift, potentially coupled with 2D correlation analysis to provide additional verification, may offer an attractive solution.
In modern manufacturing, a product consists of many components created by different processes. Variations in the individual component dimensions and in the processes may result in unacceptable final assemblies. Thus, engineers have increased pressure to properly set tolerance specifications for individual components and to control manufacturing processes. When a proper variation stack-up analysis is not performed for all of the components in a functional system, all component parts can be within specifications, but the final assembly may not be functional. Thus, in order to improve the performance of the final assembly, a proper variation stack-up analysis is essential for specifying dimensional tolerances and process control. This research provides a detailed case example of the use of variation stack-up analysis using a Monte Carlo simulation method to improve the defect rate of a complex process, which is the commutator brush track undercut process of an armature assembly of a small motor. Variations in individual component dimensions and process mean shifts cause high defect rate, Since some dimensional characteristics have non-normal distributions and the stack-up function is non-linear, the Monte Carlo simulation method is used.
Natural shifting of rivers has been disturbed by anthropological activities. Urbanization in Kathmandu has been encroached the natural floodplain of Bagmati and currently channeled by training walls. The study compares the change in shape of Dhobikhola, a small tributary using 1966 and 2014 satellite images. It has been found that the original shape is heavily changed over time at the beginning and end section of river under study. The river width is now fixed by training walls and roads along the banks. Using multiple data sets like satellite images and GIS analysis, these shifts can be easily detected to plan for management and restoration of physical and ecological behaviors of rivers.
The conformational dynamics of heme pocket, a small vacant site near the binding site of heme proteins -myoglobin (Mb) and hemoglobin (Hb), was investigated after photolysis of carbon monoxide from MbCO and HbCO in D$_2$O solution at 283 K by probing time-resolved vibrational spectra of photolyzed CO. Two absorption bands, arising from CO in the heme pocket, evolve nonexponentially in time. The band at higher energy side blue shifts and broadens with time and the one at lower energy side narrows significantly with a negligible shift. These spectral evolutions are induced by protein conformational changes following photolysis that modify structure and electric field of heme pocket, and ligand dynamics in it. The conformational changes affecting the spectrum of photolyzed CO in heme pocket likely modulates ligand-binding activity.
The economic design of control charts has been researched for over four decades since Duncan proposed the concept in 1956. Few studies, however, have focused attention on the economic design of a moving average (MA) control chart. An MA control chart is more effective than the Shewhart chart in detecting small process shifts [9]. This paper provides an economic model for determining the optimal parameters of an MA control chart with multiple assignable causes and two failures in the production process. These parameters consist of the sample size, the spread of the control limit and the sampling interval. A numerical example is shown and the sensitivity analysis shows that the magnitude of shift, rate of occurrence of assignable causes and increasing cost when the process is out of control have a more significant effect on the loss cost, meaning that one should more carefully estimate these values when conducting an economic analysis.
An adjusted control limit of the $\overline{X}$ chart is proposed for monitoring the continually improving processes. The continual improvement of the process implies the decrease of the process variance, which is represented by a logistic curve. The process standard deviation is estimated by the exponentially weighted moving average of the sample standard deviations from the past to the current times. The control limits are adjusted by the estimated standard deviation at every sampling time. The performance of the adjusted control limit is compared with that of the standard control limits for various cases of the decreasing speed and size of the variance. The results show that the $\overline{X}$ chart with the adjusted control limits provides better performances for monitoring the small and moderate shifts in continually improving processes.
The variable sampling rates scheme is proposed by taking random sample size and sampling interval during the process. The performance of the scheme is measured in terms of the average time to signal adjusted by teh sampling cost when the process is out of control. This measurement evaluates the effectiveness of the scheme in terms of the cost incurred due to nonconformation as well as sampling. The variable sampling rates scheme is shown to be effective especially for small and moderate shifts of the mean when compared to the standard scheme.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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