Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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v.14
no.6
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pp.125-131
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2005
The purpose of this study is an optimization of gate valve made by forging method instead of welding method. In this study, we propose an optimal shape design to improve the mechanical efficiency of gate valve. In order to optimize more efficiently and reliably, the meta-modeling technique has been developed to solve such a complex problems combined with the DACE (Design and Analysis of Computer Experiments). The DACE modeling, known as the one of Kriging interpolation, is introduced to obtain the surrogate approximation model of the function. Also, we prove reliability of the DACE model's application to gate valve by computer simulations using FEM(Finite Element Method).
A modified model combining Kriging and Monte Carlo method (MC) is proposed for probabilistic estimation of tunnel face stability in this paper. In the model, a novel uniform design is adopted to train the Kriging, instead of the existing active learning function. It has advantage of avoiding addition of new training points iteratively, and greatly saves the computational time in model training. The kinematic approach of limit analysis is employed to define the deterministic computational model of face failure, in which the Hoek-Brown failure criterion is introduced to account for the nonlinear behaviors of rock mass. The trained Kriging is used as a surrogate model to perform MC with dramatic reduction of calls to actual limit state function. The parameters in Hoek-Brown failure criterion are considered as random variables in the analysis. The failure probability is estimated by direct MC to test the accuracy and efficiency of the proposed probabilistic model. The influences of uncertainty level, correlation relationship and distribution type of random variables are further discussed using the proposed approach. In summary, the probabilistic model is an accurate and economical alternative to perform probabilistic stability analysis of tunnel face excavated in spatially random Hoek- Brown media.
This study analyzes guidelines to select optimum number of grids to represent behavior of a given water system appropriately. The EFDC model was chosen as a 3-D hydrodynamic and water quality model and salt was chosen as a surrogate variable of pollutant. The model is applied to an artificial canal that receives salt water from coastal area and fresh water from a river from respective gate according to previously developed gate operation rule. Grids are subdivided in vertical and horizontal (longitudinal) directions, respectively until no significant changes are found in salinity concentrations. The optimum grid size was determined by comparing errors in average salt concentrations between a test grid systems against the most complicated grid system. MSE (mean squared error) and MAE (mean absolute error) are used to compare errors. The CFL (Courant-Friedrichs-Lewy) number was used to determine the optimum number of grid systems for the study site though it can be used when explicit numerical method is applied only. This study suggests errors seem acceptable when both MSE and MAE are less than unity approximately.
The objective of this research was to develop a rural settlement demand model to analyze the determinants of settlement demand of urban residents. The point aimed at from model development was deriving stated preference of potential consumers towards rural settlement through setting a hypothetical market, and using settlement subsidy as a surrogate variable for price in the demand model. The adequate demand model deducted from hypothetical market data was derived from the basis of Hanemann's utility difference theory. In the rural settlement demand model, willingness to accept was expressed by a function of settlement subsidy. Data utilized in the analysis was collected from surveys of households nationwide. According to inferred results of the demand model, settlement subsidy had a significant influence on increasing demand for rural settlement. A significant common element was found among variables affecting demand increase through demand curve shift. The majority group of those with high rural settlement demand sought agricultural activity as their main motive, due to harsh urban environments aggravated by unstable job market conditions. Subsequently, restriction of income opportunities in rural areas does not produce an entrance barrier for potential rural settlers. Moreover, this argument could be supported by the common trend of those with high rural settlement demand generally tending to have low incomes. Due to such characteristics of concerned groups of rural settlement demand, they tended to react susceptibly to the subsidy provided by the government and local autonomous entities.
Recently, as the management environments are changing rapidly and the uncertainty is becoming larger, the needs of internal control for management and IS become stronger. In order to construct a new internal control system for IS, it is necessary to evaluate the former research of the system. This study emphasizes the importance of effective internal control system, presents a conceptual framework for the preceding factors to consider, and verifies empirically the framework. This study sets the organization citizenship behavior, IS innovation resistance, and IT capability from the viewpoint of Socio-Technical system as the preceding factors for the effectiveness of internal control system. A research model, affecting the above factors on IS capability as a mediating variable of the internal control effectiveness for the use of IS, is set up. PLS-Graph 3.0 is used to verify the model. We found that the internal control effectiveness have affirmative effect on information capability, a surrogate variable of the IS effectiveness and a mediation effect is meaningful.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2003.11a
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pp.81-84
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2003
The ability to determine the optimal frequencies and offsets for independent and unrestricted ordering cycles for multiple items can be very valuable for managing storage capacity constrained facilities in a supply chain. The complexity of this problem has resulted in researchers focusing on more tractable surrogate problems that are special cases of the base problem. Murthy et al. (European Journal of Operation Research 2003) developed insights leading to solution of the original problem and present a heuristic for offsetting independent and unrestricted ordering cycles for items to minimize their joint storage requirements. However, their study cannot find optimal solution due to the Greedy Heuristic solution procedure. In this paper, we present a complete procedure to find the optimal solution for the model with a integer programming optimization approach and genetic algorithm. Numerical examples are included to compare each model with that of Murthy et at. Research of this type may prove useful in solving the more general problem of selecting order policies to minimize combined holding, ordering, and storage costs.
In this paper, a zinc electrowinning cell is fully optimized to achieve a uniform current distribution at electrode surfaces. To effectively deal with an electromagnetically coupled problem with multi-dimensional design variables, a sampling-based sensitivity approach is combined with a highly tuned multiphysics simulation model. The model involves the interrelation between electrochemical reactions and electromagnetic phenomena so as to predict accurate current distributions in the electrowinning cell. In the sampling-based sensitivity approach, Kriging-based surrogate models are generated in a local window, and accordingly their sensitivity values are extracted. Such unique design strategy facilitates optimizing very complicated multiphysics and multi-dimensional design problems. Finally, ten design variables deciding the electrolytic cell structure are optimized, and then the uniformity of current distribution in the optimized cell is examined through the comparison with existing cell designs.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.22
no.7
s.172
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pp.177-184
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2005
Recently, the engineering designer of injection mould has become more and more dependent on the CAE. In the design factors of injection mould, the shrinkage rate should be considered as one of the important performances to produce the reliable products. therefore the shrinkage rate can be mostly calculated by the MoldFlow and Pro-engineering. in the design process. However it is not easy to predict the shrinkage rate of a plastic injection mold in its design process because the analysis can take minutes to hours, the high computational costs of performing the analysis limit their use in design optimization. In this study, the surrogate models, DACE model, based on the Kriging in order to optimize the shrinkage rate of electric microwave oven window is used in lieu of the original models, facilitating design optimization.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.16
no.6
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pp.665-674
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2000
A major source of the hazardous waste generated is from chemical industries producing plastics, herbicides, pesticides and chlorinated solvents. All of these processes produce a class if hazardous waste termed the chlorinated hydrocarbons(CHCs), either directly or from undesirable side reactions. In this study, we investigated the destruction characteristics of hazardous waste through incineration. A nonequilibrium combustion model was used to describe the effect of the chemical kinetics due to the flame inhibition characteristics of $CCl_4$ which was used as the surrogate of hazardous waste. A parametric screening studies was made in a dump incinerator proposed in this study. The dump incinerator showed high $CCl_4$ DRE(Destruction and Removal Efficiency) as 5 nines. $CCl_4$/CH$_4$ ratio appeared to be most important in the destruction of $CCl_4$ through incineration.
Mirzaei, M.;Akbarshahi, H.;Shakeri, M.;Sadighi, M.
Structural Engineering and Mechanics
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v.44
no.3
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pp.325-337
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2012
In this article, the multi-objective optimization of cylindrical aluminum tubes under axial impact load is presented. The specific absorbed energy and the maximum crushing force are considered as objective functions. The geometric dimensions of tubes including diameter, length and thickness are chosen as design variables. D/t and L/D ratios are constricted in the range of which collapsing of tubes occurs in concertina or diamond mode. The Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-II is applied to obtain the Pareto optimal solutions. A back-propagation neural network is constructed as the surrogate model to formulate the mapping between the design variables and the objective functions. The finite element software ABAQUS/Explicit is used to generate the training and test sets for the artificial neural networks. To validate the results of finite element model, several impact tests are carried out using drop hammer testing machine.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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