Proceedings of the Korean Society of Postharvest Science and Technology of Agricultural Products Conference
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2003.04a
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pp.123-123
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2003
야채 soup mix의 제조조건이 야채죽의 물리적 및 관능적 특성에 대한 영향을 조사하였다. Soup mix의 제조조건인 주입액의 양 (쌀 무게에 대한 물의 체적 비), 버섯, 당근 그리고 대파의 첨가량(쌀 무게에 대한 잣의 무게 비)에 따른 물리적 특성과 관능적 특성의 변화를 모니터링 하고자 반응 표면분석법 (response surface methodology, RSM)을 사용하였으며, 이때 실험계획은 중심합성계획법을 적용하였다. 요인변수(Xn)를 중심합성계획에 따라 17실험구로 구분하여 조리실험을 실시하였고, 이들 요인변수에 의해 영향을 받는 반응변수(Yn)는 야채죽의 물리적 특성으로 하여 회귀분석에 사용하였다. 회귀분석에 의한 모델식의 예측에는 SAS (statistical analysis system) program을 사용하였으며, 야채죽의 조리조건이 물리적 및 관능적 특성에 미치는 영향은 SAS program을 이용한 3차원 반응표면분석법으로 해석하였다. 야채의 배합비를 달리한 야채죽의 물리적 특성인 색도 L, a 및 b값에 대한 F-value는 자각 1.50, 11.75 및 5.58이고,유의수준이 각각 0.3044, 0.0019와 0.0169로서 a값과 b값의 유의성이 1% 수준에서 인정되어 이들 제조조건이 a값과 b값에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 점도와 퍼짐성에 대한 유의수준은 각각 0.6920과 0.7528이고, 반응표면회귀식의 $R^2$은 각각 0.4766과 0.4436으로 유의성이 인정되지 않았다. 고형분에 대한 유의수준은 0.2026이고 회귀식의 $R^2$는 0.7107으로서 버섯, 당근 및 대파 첨가량이 고형분의 변화에 영향을 미치지 않은 것을 알 수 있었다. 관능적 특성인 색상에 대하여 soup mix의 제조조건이 야채죽에 미치는 영향은 F-value는 6.23이고, 유의수준이 0.0124으로서 1%수준에서 유의성이 인정되었으며, 회귀식의 $R^2$은 0.8890이다. 향에 대한 유의확률은 0.4555이고 0.05이상이므로 유의성이 인정되지 않아 설정된 범위내에서 야채죽의 향에 대하여 크게 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 점성에 대한 반응표면회귀식의 $R^2$은 0.8134로서 그 유의성이 5%수준에서 인정되었다. 맛과 전반적 기호도에 대하여 야채의 배합비에 따른 반응표면회귀식의 $R^2$은 각각 0.7374와 0.8651이며, 유의화률은 0.1578과 0.0228으로 나타나 전반적인 기호도에 대한 영향은 10% 유의수준에서 영향을 주었다. 결론적으로, 물리적 특성인 색도, 점성, 퍼짐성과 고형분의 함량은 관능적 특성인 색과 비교적 높은 정(正)의 상관을 나타내었으며, 관능적 특성인 향과의 상관은 유의성이 인정되지 않았다. 야채죽 제조를 위한 soup mix의 제조조건에 있어서 야채의 배합비는 색과 점성에 영향을 미치는 가장 주요한 조건이라고 생각된다.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2004.10a
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pp.700-703
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2004
A reliability analysis and design procedure based on the design of experiment (DOE) is combined with the response surface method (RSM) for numerical efficiency. The procedure established is based on a 3$^n$ full factorial DOE for numerical quadrature using explicit formula of optimum levels and weights derived for general distributions. The full factorial moment method (FFMM) shows good performance in terms of accuracy and ability to treat non-normally distributed random variables. But, the FFMM becomes very inefficient because the number of function evaluation required increases exponentially as the number of random variables considered increases. To enhance the efficiency, the response surface moment method (RSMM) is proposed. In RSMM, experiments only with high probability are conducted and the rest of data are complemented by a quadratic response surface approximation without mixed terms. The response surface is updated by conducting experiments one by one until the value of failure probability is converged. It is calculated using the Pearson system and the four statistical moments obtained from the experimental data. A measure for checking the relative importance of an experimental point is proposed and named as influence index. During the update of response surface, mixed terms can be added into the formulation.
A valve is a marine structure that is subjected to multiple seawater loads. Therefore, it is necessary to define the kind of loads applied to it to confirm whether the structure has sufficient strength. In this research, we aimed to find the optimal solution for the stress and deformation of valves under various loads. We first selected design variables and implement a finite element analysis according to changes in the thickness of each component of a valve based on a central composite design. Next we developed a regression model of the response surface. Using this model, we calculated the optimal objective value based on NSGA-II. Finally, to confirm the correspondence between the optimal objective value and the real FEM value, we compared the optimal result and structural analysis result to verify the performance of NSGA-II.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.38
no.5
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pp.489-495
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2014
A micro-genetic algorithm (MGA) is one of the improved forms of a genetic algorithm. It is used to reduce the number of iterations and the computing resources required by using small populations. The efficiency of MGAs has been proved through many problems, especially problems with 3-5 design variables. This study proposes an optimization algorithm based on the sequential design of experiments (SDOE) and an MGA. In a previous study, the authors used the SDOE technique to reduce trial-and-error in the conventional approximate optimization method by using the statistical design of experiments (DOE) and response surface method (RSM) systematically. The proposed algorithm has been applied to various mathematical examples and a structural problem.
In this study, an optimization for the emulsification process with coconut oil and sugar ester was performed in conjunction with the central composite design (CCD) model of response surface methodology (RSM). Response values for the CCD model were the viscosity of the emulsion, mean droplet size, and emulsion stability index (ESI) after 7days from the reaction. On the other hand, the emulsification time, emulsification rate, and amount of emulsifier were selected as quantitative factors. According to the result of CCD, optimum conditions for the emulsification were as follows; the emulsification time of 22.63 min, emulsification speed of 6,627.41 rpm, and amount of emulsifier of 2.29 wt.%. Under these conditions, the viscosity, mean droplet size, and emulsion stability index (ESI) after 7 days from reaction were estimated as 1,707.56 cP, 1877.05 nm, and 93.23%, respectively. The comprehensive satisfaction of the CCD was indicated as 0.8848 with an average error of $1.2{\pm}0.1%$ from the experiment compared to that of the theoretical one. Overall, a very low error rate could be obtained when the central composite model was applied to the optimized coconut oil to water emulsification.
In this study, the experiment of solid-phase microextraction (SPME) technique using GC/FID was conducted as a possible alternative to liquid-liquid extraction for the analysis of EGBE, DGBE, DBM and TGME in water, and also, an optimization condition of trace analysis for disel oxygenates including EGBE by the design of experiment (DOE) was described. Experiments used a fractional factorial design method followed by central composite design allowing optimization of a number of factors as well as statistical analysis of the results. The response surface analysis showed that the extraction efficiency could be represented by a second-order polynomial equation in which the salts concentration, extraction temperature, extraction time and sonication time are the major influences. Using DOE method, a new datadependent method was developed to improve the quantity of confidently analyzed disel oxygenates in water samples.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.39
no.5
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pp.435-441
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2015
In this study, a method for optimal design of impeller and diffuser blades in the centrifugal compressor using response surface method (RSM) and multi-objective genetic algorithm (MOGA) was evaluated. A numerical simulation was conducted using ANSYS CFX with various values of impeller and diffuser parameters, which consist of leading edge (LE) angle, trailing edge (TE) angle, and blade thickness. Each of the parameters was divided into three levels. A total of 45 design points were planned using central composite design (CCD), which is one of the design of experiment (DOE) techniques. Response surfaces that were generated on the basis of the results of DOE were used to determine the optimal shape of impeller and diffuser blade. The entire process of optimization was conducted using ANSYS Design Xplorer (DX). Through the optimization, isentropic efficiency and pressure recovery coefficient, which are the main performance parameters of the centrifugal compressor, were increased by 0.3 and 5, respectively.
범용 열가소성 플라스틱(polyethylene(PE), polypropylene(PP), polystyrene(PS), polyethylene-terephthalate(PET), acrylonitrile-butandiene-styrene(ABS))과 폐윤활유의 동시처리 열분해반응 실험을 수행하였다. 반응실험은 40$m\ell$ 용량의 회분식 미분반응기(microreactor)를 이용한 실험과 1리터 용량의 autoclave를 이용한 실험의 두 가지로 구분하여 행하였다. 전자의 경우는 통계적 실험적계획법(statistical experimental design)의 하나인 회전계획실험(rotatable design experiments)으로서 오각형 실험계획(pentagonal experimental design)에 의거한 반응변수 실험을 수행한 후 반응표면(response surface)을 회기분석법에 의하여 분석함으로써 최대의 오일 수율을 얻을 수 있는 최적 반응조건을 추적, 결정하였다. Autoclave 반응실험의 기본적인 목적은 실제 연속공정에 있어서 열분해 반응기 거동을 모사하기 위한 전초단계로서 충분한 시료의 확보를 통하여 이 때 생성된 연로유의 체계적인 분석(비등점분포특성, 진공증류, 기체분석, 원소분석, 발열량, 비중 등)을 행함으로써 연료유 수율 및 품질을 모사하고자 하였다. 미분반응기 실험에 있어서 주 범용열가소성수지인 PE, PP 그리고 PS는 각각의 최적반응조건하에서 거의 100%에 가깝게 오일로 전환되었지만 응축수지인 PET와 그래프트공중합수지인 ABS의 오일수율은 각기 78% 및 90%로서 상대적으로 낮게 나타났다. Autoclave를 이용한 실험의 경우 혼합플라스틱을 폐유에 대하여 40wt% 혼합하여 열분해하였을 때, 80wt% 오일, 15wt% 코우크, 그리고 나머지 5wt%는 탄화수소기체(C1-C6)로 전환되었다. 진공증류(252$^{\circ}C$,2 torr) 결과, 기/액-분리도는 3으로서 이는 생성오일의 75wt%가 경질연료유(가솔린, 등유, 경유)로 회수 가능하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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