Nan Yang;Meldi Suhatril;Khidhair Jasim Mohammed;H. Elhosiny Ali
Advances in nano research
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제14권2호
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pp.155-164
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2023
Grain size in sheet metals in one of the main parameters in determining formability. Grain size control in industry requires delicate process control and equipment. In the present study, effects of grain size on the formability of steel sheets is investigated. Experimental investigation of effect of grain size is a cumbersome method which due to existence of many other effective parameters are not conclusive in some cases. On the other hand, since the average grain size of a crystalline material is a statistical parameter, using traditional methods are not sufficient for find the optimum grain size to maximize formability. Therefore, design of experiment (DoE) and artificial intelligence (AI) methods are coupled together in this study to find the optimum conditions for formability in terms of grain size and to predict forming limits of sheet metals under bi-stretch loading conditions. In this regard, a set of experiment is conducted to provide initial data for training and testing DoE and AI. Afterwards, the using response surface method (RSM) optimum grain size is calculated. Moreover, trained neural network is used to predict formability in the calculated optimum condition and the results compared to the experimental results. The findings of the present study show that DoE and AI could be a great aid in the design, determination and prediction of optimum grain size for maximizing sheet formability.
전자 통신 기술의 발전 추세에 따라 유비쿼터스 환경이 구축되면서 일상 생활에서 전자 기기의 밀집도는 폭발적으로 증가하는 추세를 보이고 있다. 이러한 다양한 전자 기기들이 ICT 건물 등의 사회 기반 시설에 설치될 시 이들 사이의 전자파 적합성 및 간섭 분석과 파악을 위해서는 효율적이고도 빠른 대형 구조물의 전자파 해석기법이 필수적이다. 이에 본 논문에서는 이러한 전자파 해석을 위하여 확률론적 기반의 PWB(Power Balance Method) 해석 방법을 소개하고 그 유용성을 고찰한다. 기존의 맥스웰 방정식에 입각한 결정론적 해석 결과와의 관계를 제시하기 위해 손실이 존재하는 2차원 직각 캐비티(cavity)에서 시뮬레이션을 수행하여, PWB 방법의 기저에 깔린 가정 및 통계적인 결과가 하나의 결정론적 문제에서 필드 분포의 부피 평균(volume average)에 해당함을 보였다. 복잡한 대형 구조물에서 full-wave 전자파 해석이 계산 비용과 시간적인 측면에서 큰 한계점이 있음은 이미 자명한 사실이므로, 통계적인 개념에 기반을 둔 본 PWB 해석 방법이 대형 구조물의 전자파 해석에 있어서 충분히 현실적인 대안이 될 것이다.
화학공정에서 안전하고 최적화된 조작과 내재되어 있는 화재 및 폭발 위험성 평가를 위해서는 연소특성치를 알아야 한다 폭발한계, 연소열, 화염온도, 폭발한계의 온도의존성은 가연성물질의 화재 및 폭발위험성을 결정하는데 중요한 연소특성치이다. 본 연구의 목적은 알킬케톤에 대한 연소특성치들의 상관관계와 폭발하한계의 온도의존성 고찰에 있다. 문헌자료를 이용하여 알킬케톤의 폭발특성치간의 상관관계를 묘사하는 경험식을 제시하였다. 또한 폭발하한계의 온도의존성을 예측위해 통계적 및 수학적 방법을 사용하여 새로운 식을 제시하였다. 제시된 예측식에 의한 예측값은 문헌값과 적은 오차범위에서 일치하였다. 제시된 방법론을 사용하여 다른 가연성 물질의 폭발한계 예측이 가능해졌다.
Among the information technology and automation that have rapidly developed in the manufacturing industries recently, tens of thousands of quality variables are estimated and categorized in database every day. The former existing statistical methods, or variable selection and interpretation by experts, place limits on proper judgment. Accordingly, various data mining methods, including decision tree analysis, have been developed in recent years. Cart and C5.0 are representative algorithms for decision tree analysis, but these algorithms have limits in defining the tolerance of continuous explanatory variables. Also, target variables are restricted by the information that indicates only the quality of the products like the rate of defective products. Therefore it is essential to develop an algorithm that improves upon Cart and C5.0 and allows access to new quality information such as loss cost. In this study, a new algorithm was developed not only to find the major variables which minimize the target variable, loss cost, but also to overcome the limits of Cart and C5.0. The new algorithm is one that defines tolerance of variables systematically by adopting 3 categories of the continuous explanatory variables. The characteristics of larger-the-better was presumed in the environment of programming R to compare the performance among the new algorithm and existing ones, and 10 simulations were performed with 1,000 data sets for each variable. The performance of the new algorithm was verified through a mean test of loss cost. As a result of the verification show, the new algorithm found that the tolerance of continuous explanatory variables lowered loss cost more than existing ones in the larger is better characteristics. In a conclusion, the new algorithm could be used to find the tolerance of continuous explanatory variables to minimize the loss in the process taking into account the loss cost of the products.
본 연구의 목적은 교합안정장치의 착용이 신체의 균형에 미치는 영향을 알아보기 위함이다. 연구 대상자는 교합과 저작계에 이상이 없고, 보행에 지장이 없으며, 악관절의 병력을 가지고 있지 않은 10명을 대상으로 하였다. 신체 균형은 Fukuda stepping test, Stability of limit test를 이용하여 측정하였으며, 교합안정장치 착용 전과 착용 후의 유의성을 검정하기 위하여 Wilcoxon signed test를 실시하였다. 통계학적인 유의성을 검정하기 위한 유의수준 ${\alpha}$는 .05로 하였다. 연구 결과 교합안정장치 착용 전과 착용 후에 Fukuda stepping test의 이동거리와 Stability of limit test에서 유의한 차이가 있었다(p<.05). 본 연구의 결과를 통해 교합안정장치의 착용은 신체 균형에 긍정적인 효과가 있음을 알 수 있었다.
Today, the statistical process control (SPC) in manufacture environment is an important role at the process by the productivity improvement of the manufacturing systems. The control chart in this statistical method is widely used as an important statistical tool to find the assignable cause that provoke the change of the process parameters such as the mean of interest or standard deviation. But the traditional SPC don't grasp the change of process according to the points fallen the near control limits because of monitoring the variance of process such as the fixed sampling interval and the sample size and handle the cost of the aspect of these sample point. The control chart can be divided into the statistical and economic design. Generally, the economic design considers the cost that maintains the quality level of process. But it is necessary to consider the cost of the process improvement by the learning effects. This study does the economic design in the VSI $\bar X$ control chart and added the concept of loss function of Taguchi in the cost model. Also, we preyed that the VSI $\bar X$ control chart is better than the FSI $\bar X$ in terms of the economic aspects and proposed the standard of the process improvement using the VSI $\bar X$ control chart.
Batch processes are a significant class of processes in the process industry and play an important role in the production of high quality speciality materials. Examples include the production of semiconductors, chemicals, pharmaceuticals, and biochemicals. With on-line sensors connected to most batch processes, massive amounts of data are being collected routinely during the batch on easily measured process variables such as temperatures, pressures, and flowrates. In this paper, multivariate SPC charts for on-line monitoring of the progress of new batches are developed which utilize the information in the on-line measurements in real-time. We propose the formation of statistical model which describes the normal operation of a batch at each time interval during the batch operation. An on-line monitoring scheme based on the proposed method can handle both cross-correlation among process variables at any one time and auto-correlation over time. And the control limits for the monitoring charts are established from sound statistical framework unlike previous researches which use the external reference distribution. The proposed charts perform real-time, on-line monitoring to ensure that the batch is progressing in a manner that will lead to a high-quality product or to detect and indicate faults that can be corrected prior to completion of the batch. This approach is capable of tracking the progress of new batch runs, identifying the time periods in which the fault occurred and detecting underlying cause.
In clinical settings, researchers often want to assess agreement between two measurements (or tests) of the same continuous variable. For example, when new point-of-care analyzer for testing blood glucose level were introduced clinicians need to compare results from standard or established laboratory method of measurement to those of new or point-of-care analyzer. The question in a method-comparison study would either of two different methods be used to measure the same variable equivalently. In this paper common misuse of statistical methodologies seen in the medical literatures such as correlation coefficient and paired t-test are discussed. The Bland-Altman technique has been widely used for this purpose and provides a graphic in presentation of the findings from a method-comparison study, with a mean value of measurement, this bias and the limits of agreement. For ease of application and interpretation of this technique we discussed the analysis procedure and illustrated with two worked examples. Finally, a number of alternative ways in which data can be analysed and reported in such studies were reviewed.
This paper outlines a framework for performing intelligent sensor validation for a diagnostic expert system while reasoning under uncertainty. The emphasis is on the algorithmic preprocess technique. A companion paper focusses on heuristic post-processing. Sensor validation plays a vital role in the ability of the overall system to correctly detemine the state of a plant monitored by imperfect sensors. Especially, several theoretical developments were made in understanding uncertain sensory data in statistical aspect. Uncertain information in sensory values is represented through probability assignments on three discrete states, "high", "normal", and "low", and additional sensor confidence measures in Algorithmic Sv.Upper and lower warning limits are generated from the historical learning sets, which represents the borderlines for heat rate degradation generated in the Algorithmic SV initiates a historic data base for better reference in future use. All the information generated in the Algorithmic SV initiate a session to differentiate the sensor fault from the process fault and to make an inference on the system performance. This framework for a diagnostic expert system with sensor validation and reasonig under uncertainty applies in HEATXPRT$^{TM}$, a data-driven on-line expert system for diagnosing heat rate degradation problems in fossil power plants.
Shut-in pressure, reopenting pressure and fracture orientation are very important parameters to be evaluated precisely in in-situ stress measurement by hydraulic fracturing. Graphical methods on pressure-time curves have been conventionally used, even though these are seriously dependent on subjectivity of interpreters. So there have been many demands on new method to objectivity in determining parameters. We have developed integrated hydrofracturing data processing program (HYDFRAC), based on nonlinear regression analysis and can be invoked under the Window graphical user interface. HYDFRAC consiste of three routines, that is shut-in pressure routine, reopening pressure routine, and fracture delineation routine. Each of routines include independent modules according to parameter determination methods. Its application to field tests ensured both objectivity and facility in determining of hydraulic fracturing parameters. Determining shut-in pressures at each pressurization cycles, we adopted the exponential pressure-decay method(EPD method), the bilinear pressure-decay-rate method (PDR method), and the tangent intersection method in order to find the pressurization-cyclic tendency of shut-in pressures. The estimated pressure by PDR method exists in the range of the upper and lower values by EPD method, and lies near to the upper value more than the lower. Being the pressurization cycle increased, the range of upper and lower limits come to be stabilized gradually. By graphical superposition method and bilinear pressure-accumulated volume method, reopening pressures were determined. Vertical and inclined fracture attitudes were determined by applying the directional statistics and sinusoidal curve fitting, respectively. The results of evaluation of hydrofracturing parameters showed that statistical methods could enhance the objectivity better than graphical methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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