Purpose: In this paper we present a case study of applying quick and easy experimental design approach to develop a Halogen free flame retardant material for cellular phone charger cable. Methods: We employ sequential experimentation of mixture design, verification design, and factorial design. A quick and easy approach is adopted based on data investigation and graphical method instead of strict statistical analysis, which helped enhancing smooth communication with the engineers and speeding up the development process. Results: Flame retardant material in pellet type produced from the optimal condition is transported to the customer and tested, to pass the customer retardancy criteria. Conclusion: The quick and easy experimental design approach is considered to be useful in this case study.
Classification is a substantial operation in data mining, and each element is distributed taking into account its feature values in the corresponding class. Metaheuristics have been widely used in attempts to solve satellite image classification problems. This article proposes a hybrid approach, the flower pigeons-inspired optimization algorithm (FPIO), and the local search method of the flower pollination algorithm is integrated into the pigeon-inspired algorithm. The efficiency and power of the proposed FPIO approach are displayed with a series of images, supported by computational results that demonstrate the cogency of the proposed classification method on satellite imagery. For this work, the Davies-Bouldin Index is used as an objective function. FPIO is applied to different types of images (synthetic, Alsat-2B, and Sentinel-2). Moreover, a comparative experiment between FPIO and the genetic algorithm genetic algorithm is conducted. Experimental results showed that GA outperformed FPIO in matters of time computing. However, FPIO provided better quality results with less confusion. The overall experimental results demonstrate that the proposed approach is an efficient method for satellite imagery classification.
Objective: This research aims to examine the effect of a young children's engineering-focused STEAM program based on the project approach - a program that constructs components aligned with children's interests in their play through an engineering design process - on their scientific inquiry ability, mathematical problem-solving ability, and creativity. Methods: In this research, 42 five-year-old children from a public kindergarten in S district, I city, were randomly divided into experimental and comparative groups, each with 21 children. The engineering-focused STEAM program was conducted from April 18 to June 10, 2022, with the experimental group exploring the 'car' theme and the comparison group focusing on a different theme. The study employed an independent sample t-test and analysis of covariance(ANCOVA), using the pretest as a covariate to control variables. Results: The children-selected 'cars' themed engineering-focused STEAM program was effective in enhancing their scientific inquiry ability, mathematical problem-solving ability and creativity. Conclusion/Implications: The engineering-focused STEAM program, which emerges from young children's interesting daily play, had positive effects on enhancing their scientific inquiry ability, mathematical problem-solving ability, and creativity. This research can serve as fundamental data for developing education programs focused on engineering within the STEAM framework, guided by children's emergent play.
In this paper, we propose an approach to identify the driving environment for intelligent highway vehicles by means of image processing and computer vision techniques. The proposed approach mainly consists of two consecutive computational steps. The first step is the lane marking detection, which is used to identify the location of the host vehicle and road geometry. In this step, related standard image processing techniques are adapted for lane-related information. In the second step, by using the output from the first step, a four-stage algorithm for vehicle detection is proposed to provide information on the relative position and speed between the host vehicle and each preceding vehicle. The proposed approach has been validated in several real-world scenarios. Herein, experimental results indicate low false alarm and low false dismissal and have demonstrated the robustness of the proposed detection approach.
In this work, we are interested in the extraction of areas of interest from satellite images by introducing a MO-TRIBES/OC-SVM approach. The One-Class Support Vector Machine (OC-SVM) is based on the estimation of a support that includes training data. It identifies areas of interest without including other classes from the scene. We propose generating optimal training data using the Multi-Objective TRIBES (MO-TRIBES) to improve the performances of the OC-SVM. The MO-TRIBES is a parameter-free optimization technique that manages the search space in tribes composed of agents. It makes different behavioral and structural adaptations to minimize the false positive and false negative rates of the OC-SVM. We have applied our proposed approach for the extraction of earthquakes and urban areas. The experimental results and comparisons with different state-of-the-art classifiers confirm the efficiency and the robustness of the proposed approach.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1995.10a
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pp.265-270
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1995
In orthogonal cutting a new approach for modeling of burr formation process when tool exits workpiece is proposed. The approach is based on the rigid-plastic FEM combined with the ductile fracture criterion and the element kill method. The approach is applied to simulate a plane strain cutting process. The results of the FEM are compared with those of the experiment. It is shown that the fracture location and fracture angle as well as cutting force can be predicted using the proposed approach with a good correlation to experimental results.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.35
no.1
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pp.10-15
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2012
This paper considers an economic design problem of a tree-based network which is a kind of computer network. This problem can be modeling to be an objective function to minimize installation costs, on the constraints of spanning tree and maximum traffic capacity of sub tree. This problem is known to be NP-hard. To efficiently solve the problem, a tabu list coupled genetic algorithm approach is proposed. Two illustrative examples are used to explain and test the proposed approach. Experimental results show evidence that the proposed approach performs more efficiently for finding a good solution or near optimal solution in comparison with a genetic algorithm approach.
This paper presents a multi helical ultrasonic imaging approach for quantitative corrosion damage monitoring of cylindrical structures. The approach consists of two stages. First a multi helical ultrasonic imaging (MHUI) algorithm is used to provide qualitative images of the structure of interest. Then, an optimization problem is solved in order to obtain quantitative damage information, such as thickness map. Experimental tests are carried out on a steel pipe instrumented with six piezoelectric transducers to validate the proposed approach. Three thickness recesses are considered to simulate corrosion damage. The results show the efficiency of the proposed approach for quantifying corrosion location, area and remnant thickness.
This paper presents a novel approach for constructing a piecewise triangular cubic polynomial surface with $C^1$ continuity around a common corner vertex. A $C^1$ continuity condition between two cubic triangular patches is first derived using mixed directional derivatives. An approach for constructing a surface with $C^1$ continuity around a corner is then developed. Our approach is easy and fast with the virtue of cubic reproduction, local shape controllability, $C^2$ continuous at the corner vertex. Some experimental results are presented to show the applicability and flexibility of the approach.
A novel probabilistic approach is presented for estimating the equivalent static wind loads that produce a static response of the structure, which is "equivalent" in a probabilistic sense, to the extreme dynamic responses due to the unsteady pressure random field induced by the wind. This approach has especially been developed for complex structures (such as stadium roofs) for which the unsteady pressure field is measured in a boundary layer wind tunnel with a turbulent incident flow. The proposed method deals with the non-Gaussian nature of the unsteady pressure random field and presents a model that yields a good representation of both the quasi-static part and the dynamical part of the structural responses. The proposed approach is experimentally validated with a relatively simple application and is then applied to a stadium roof structure for which experimental measurements of unsteady pressures have been performed in boundary layer wind tunnel.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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