The parameter design is the most emphasized measure by researchers for a new products development. It is critical for makers to achieve simultaneously in both the time-to-market production and the quality enhancement. However, there are difficulties in practical application, such as (1) complexity and nonlinear relationships co-existed among the system's inputs, outputs and control parameters, (2) interactions occurred among parameters, (3) where the adjustment factors of Taguchi's two-phase optimization procedure cannot be sure to exist in practice, and (4) for some reasons, the data became lost or were never available. For these incomplete data, the Taguchi methods cannot treat them well. Neural networks have a learning capability of fault tolerance and model free characteristics. These characteristics support the neural networks as a competitive tool in processing multivariable input-output implementation. The successful fields include diagnostics, robotics, scheduling, decision-making, prediction, etc. This research is a case study of spherical annealing model. In the beginning, an original model is used to pre-fix a model of parameter design. Then neural networks are introduced to achieve another model. Study results showed both of them could perform the highest spherical level of quality.
In this research report, we propose a heuristic algorithm with some primal recovery strategies for capacitated facility location problems (CFLP), which is a well-known combinatorial optimization problem with applications in distribution, transportation and production planning. Many algorithms employ the branch-and-bound technique in order to solve the CFLP. There are also some different approaches which can recover primal solutions while exploiting the primal and dual structure simultaneously. One of them is a MVCD (Mean Value Cross Decomposition) ensuring convergence without solving a master problem. The MVCD was designed to handle LP-problems, but it was applied in mixed integer problems. However the MVCD has been applied to only uncapacitated facility location problems (UFLP), because it was very difficult to obtain "Integrality" property of Lagrangian dual subproblems sustaining the feasibility to primal problems. We present some heuristic strategies to recover primal feasible integer solutions, handling the accumulated primal solutions of the dual subproblem, which are used as input to the primal subproblem in the mean value cross decomposition technique, without requiring solutions to a master problem. Computational results for a set of various problem instances are reported.
A primary concern of national R&D plans is to encourage technological development in private firms and research institutes. For effective R&D planning and program support, it is necessary to assess technological impacts that may exist both directly and indirectly among technology areas within the whole technology system; however, previous studies analyze only direct impacts among technologies, failing to capture both direct and indirect impacts. Therefore, this study proposes an approach based on decision-making trial and evaluation laboratory (DEMATEL) to identifying specific characteristics of technology areas, such as technological impact and degree of cause or effect (DCE). The method employs patent co-classification analysis to construct a technological knowledge flow matrix. Next, to capture both direct and indirect effects among technology areas, it incorporates the modified DEMATEL process into patent analysis. The method helps analysts assess the technological impact and DCE of technology areas, and observe their evolving trajectories over time, thereby identifying relevant technological implications. This study presents a case study using Korean patents registered during 2003-2012. We expect our analysis results to be helpful input for R&D planning, as well as the suggested approach to be incorporated into processes for formulating national R&D plans.
Constructing an effective production control policy is the most important issue in wafer fabrication factories. Most of researches focus on the input regulations of wafer fabrication. Although many of these policies have been proven to be effective for wafer fabrication manufacturing, in practical, there is a need to help operators decide which lots should be pulled in the right time and to develop a systematic way to alleviate the long queues at the bottleneck workstation. The purpose of this study is to construct a photolithography workstation dispatching rule (PADR). This dispatching rule considers several characteristics of wafer fabrication and influential factors. Then utilize the weights and threshold values to design a hierarchical priority rule. A simulation model is also constructed to demonstrate the effect of the PADR dispatching rule. The PADR performs better in throughput, yield rate, and mean cycle time than FIFO (First-In-First-Out) and SPT (Shortest Process Time).
In target tracking problems the fixed gain Kalman filter is primarily used to predict a target state vector. This filter, however, has a poor precision for maneuvering targets while it has a good performance for non-maneuvering targets. To overcome the problem this paper proposes the system which estimates the acceleration with neural networks using the input estimation technique. The ability to efficiently fuse information of different forms is one of the major capabilities of trained multi-layer neural networks. The primary motivation for employing neural networks in these applications comes from the efficiency with which more features can be utilized as inputs for estimating target maneuvers. The parallel processing capability of a properly trained neural network can permit fast processing of features to yield correct acceleration estimates. The features used as inputs can be extracted from the combinations of innovation data and heading changes, and for this we set the two dimensional model. The properly trained neural network system outputs the acceleration estimates and compensates for the primary Kalman filter. Finally the proposed system shows the optimum performance.
This paper selects length of berth, area of yard, unloading capacity and number of berth as the input indexes, and cargo turnover as output index to research the source of TFP(Total Factor Productivity) growth of 23 main ports in Korea. The major conclusions are as follows. The TFP of the trade ports in Korea is at the fluctuating stage, but it generally displays a rising trend, and it’s growth originate from the growth of technical efficiency. The Growth rates of TFP of trade ports in the different areas are different, and the sources of growth are also different, but the changing trends are basically the same. Four major factors to the increase of TFP are following: competition between ports, reform of property system, harbor-hinterland economic and international trade, modeling, imitation and innovation in management, technology and system.
부품들에 대한 열반응 검증 시스템은 모델링이 없으므로 일반적으로 PID 알고리즘에 의해 제어된다. 그러나 이 알고리즘에 의한 제어는 적절한 제어에 있어서 많은 한계성을 지닌다. 이러한 문제를 해결하기 위해 시스템에 대한 자율 탐색기능을 갖는 퍼지 알고리즘에 기반 된 제어기를 설계한다. 퍼지 입력소속함수가 설정된 안정영역에 기반 되어 적응되고, 규칙기반이 시스템 반응에 기초되어 변환된다. 추론과 비퍼지화를 통해 계산된 출력값이 시스템 동작에 알맞은 값으로 변환된다. 이러한 조절을 통해 시스템이 불안정 영역으로 이동하는 것을 최소화시킨다.
본 논문에서는 퍼지 제어기의 설계를 위한 다중 돌연변이 연산자를 갖는 Niche Meta 유전 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서 유전자는 유전 알고리즘에 사용되는 교배율이나 돌연변이율과 같은 구조 매개변수와 퍼지 제어기의 입$cdot$출력 소속함수를 나타내는 매개변수로 구성된다. 제안된 알고리즘은 부개체군들에 대해 퍼지 제어기의 소속함수의 매개변수를 최적화시키는 지역적 탐색을 수행하면서 전체 개체군에 대해서 최적의 구조 매개변수에 대한 전역적인 탐색을 수행한다. 다중 돌연변이 연산자는 지역적 진화의 결과에 따라 진화에 가장 적합한 돌연변이 방법으로 선택된다. 제안된 알고리즘의 효율성을 입증하기 위해 2 자유도 구륜 이동 로봇에 대한 모의 실험을 수행한다.
A Beta-type Stirling engine is developed and tested on the operation stability and cycle performance. The flow rate for cooling water ranges from 300 to 1500 ml/min, while the temperature of heat source changes from 300 to $500^{\circ}C$. The internal pressure, working temperatures, and operation speed are measured and the engine performance is estimated from them. In the experiment, the rise in the temperature of heat source reduces internal pressure but increases operation speed, and overall, enhances the power output. The faster coolant flow rate contributes to the high temperature limit for stable operation, the cycle efficiency due to the alleviated thermal expansion of power piston, and the heat input to the engine, respectively. The experimental Stirling engine showed the maximum power output of 12.1 W and the cycle efficiency of 3.0 % when the cooling flow is 900 ml/min and the heat source temperature is $500^{\circ}C$.
This paper considers a scheduling problem in a flexible job shop with a reconfigurable manufacturing cell. The flexible job shop has both operation and routing flexibilities, which can be represented in the form of a multiple process plan, i.e. each part can be processed through alternative operations, each of which can be processed on alternative machines. The scheduling problem has three decision variables: (a) selecting operation/machine pairs for each part; (b) sequencing of parts to be fed into the reconfigurable manufacturing cell; and (c) sequencing of the parts assigned to each machine. Due to the reconfigurable manufacturing cell's ability of adjusting the capacity, functionality and flexibility to the desired levels, the priority scheduling approach is proposed in which the three decisions are made at the same time by combining operation/machine selection rules, input sequencing rules and part sequencing rules. To show the performances of various rule combinations, simulation experiments were done on various instances generated randomly using the experiences of the manufacturing experts, and the results are reported for the objectives of minimizing makespan, mean flow time and mean tardiness, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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