Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.8
no.1
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pp.112-118
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1999
Aluminum alloy, which is advantageous to machining and injection, makes a great contribution to shortening in delivery time, infection cycle time and reducing expense. This study presents machining conditions for mild materials and describes the difference between theoretical and practical machined surface roughnesses affected by various machining conditions. Machining results have been evaluated and analyzed under varying machining conditions. Special properties of the mild materials have been presented by the quantitative analysis and the optimal machining condition has been proposed for the mild materials.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.21
no.7
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pp.47-52
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2016
This paper introduces an algorithm to construct an Eulerian cycle for Chinese postman problem. The Eulerian cycle is formed only when all vertices in the graph have an even degree. Among available algorithms to the Eulerian cycle problem, Edmonds-Johnson's stands out as the most efficient of its kind. This algorithm constructs a complete graph composed of shortest path between odd-degree vertices and derives the Eulerian cycle through minimum-weight complete matching method, thus running in $O({\mid}V{\mid}^3)$. On the contrary, the algorithm proposed in this paper selects minimum weight edge from edges incidental to each vertex and derives the minimum spanning tree (MST) so as to finally obtain the shortest-path edge of odd-degree vertices. The algorithm not only runs in simple linear time complexity $O({\mid}V{\mid}log{\mid}V{\mid})$ but also obtains the optimal Eulerian cycle, as the implementation results on 4 different graphs concur.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1996.04a
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pp.104-107
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1996
This paper focuses on a automation selection of optimal cutting conditions and cycle time for multi-spindle metal cutting machines based on machining parameters and tool change schemes which are the two most common terms used in the metal cutting. In this research we used two step generative approach, step 1 is mathematical modeling for the selection fo optimal cutting conditions and the other is GMDH-Type modeling to estimate the system performance evaluation. We developed computer programs for these models and the fitting manufacturing examples are applied to this model and it was shown that the proposed approach has a good potential and offers a valuable tools to analyse the metal cutting system.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.10
no.16
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pp.143-147
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1987
Safety stocks constitute one of the major means of dealing with the uncertainties associated with variation in demand and lead time. Adeguate safety facilitate production activities and help to assure customers if good service on the other hand, carrying safety storks ties up working capital on goods that sit idle. The major problem of safety stocks management thus of consists of trying to achieve an optimal balance between the other carrying cost and the costs of stock shortage. Therefore, this study aims to find safety stock level of the fixed reorder quantity system and the fixed reorder cycle system of minimizing total cost when both demand and lead time are variable. (The distribution of demand and lead time is a mere assumption that follows the normal distribution) The results can be summarized as follows. i) Safety factor on the safety stock is determined by carrying cost and the costs of stock shortage: An optimal safety stick=the costs of stork shortage($C_s$) (the carrying cost($C_h$)+the costs of stock storage($C_s$). ii) The safety stock level of the fixed reorder quantity system is ($a{\;}_p\sqrt{L}{\sigma}$) under uncertainties. iii) The safety stock level of the fixed reorder cycle system is ($a{\;}_p\sqrt{R+L{\sigma}}$) under uncertain demand and constant lead time. ($a{\;}_p\sqrt{L{\sigma}_d{\;^2+{\mu}^2L{\sigma}^2}$) under demand and lead time uncertainties.
The autoregressive method provides a univariate procedure to predict the future sunspot number (SSN) based on past record. The strength of this method lies in the possibility that from past data it yields the SSN in the future as a function of time. On the other hand, its major limitation comes from the intrinsic complexity of solar magnetic activity that may deviate from the linear stationary process assumption that is the basis of the autoregressive model. By analyzing the residual errors produced by the method, we have obtained the following conclusions: (1) the optimal duration of the past time for the forecast is found to be 8.5 years; (2) the standard error increases with prediction horizon and the errors are mostly systematic ones resulting from the incompleteness of the autoregressive model; (3) there is a tendency that the predicted value is underestimated in the activity rising phase, while it is overestimated in the declining phase; (5) the model prediction of a new Solar Cycle is fairly good when it is similar to the previous one, but is bad when the new cycle is much different from the previous one; (6) a reasonably good prediction of a new cycle can be made using the AR model 1.5 years after the start of the cycle. In addition, we predict the next cycle (Solar Cycle 25) will reach the peak in 2024 at the activity level similar to the current cycle.
International Journal of Reliability and Applications
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v.12
no.1
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pp.41-48
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2011
This paper considers the maintenance model suggested by Jung and Park (2010) to adopt the Bayesian approach and obtain an optimal replacement policy following the expiration of NFRRW. As the criteria to determine the optimal maintenance period, we use the expected cost during the life cycle of the system. When the failure times are assumed to follow a Weibull distribution with unknown parameters, we propose an optimal maintenance policy based on the Bayesian approach. Also, we describe the revision of uncertainty about parameters in the light of data observed. Some numerical examples are presented for illustrative purpose.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.20
no.7
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pp.750-755
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2014
Product shortage which causes backordering and/or lost sales cost is very popular in chemical industries, especially in commodity polymer business. This study deals with backordering cost in the supply chain optimization model under the framework of process-inventory network. Classical economic order quantity model with backordering cost suggested optimal time delay and lot size of the final product delivery. Backordering can be compensated by advancing production/transportation of it or purchasing substitute product from third party as well as product delivery delay in supply chain network. Optimal solutions considering all means to recover shortage are more complicated than the classical one. We found three different solutions depending on parametric range and variable bounds. Optimal capacity of production/transportation processes associated with the product in backordering can be different from that when the product is not in backordering. The product shipping cycle time computed in this study was smaller than that optimized by the classical EOQ model.
The aim of this study was to compare the appearance rate of vaginal cytology during estrous cycle in small pet bitches. A characteristic features of vaginal cytology during the estrous cycle were the high proportion of superficial cell in proestrus, anuclear cell in estrus, small intermediate cell in diestrus, and small intermediate cell in anestrus, respectively. There were no statistically significant differences of appearance rate of vaginal cytology among small pet bitches in the each phase of estrous cycle. These results indicated that the vaginal cytology was useful method for estimating estrous cycle and optimal breeding time in small pet bitches.
Cycle-to-cycle variation has long been recognized as limiting the range of operating conditions of spark ignition engines, in particular, under lean and highly diluted operation conditions. At a part load, some of the cycles tend to knock, while others may have incomplete combustion by the time the exhaust valve opens. An experimental study has been performed in order to evaluate the relative contribution of several relevant parameters on the cyclic variability in spark ignition engines. In general, the stability of engine operation is improved with fuel injector according to the optimal injection timing, but the stability of engine operation at idle is not improved compared with a practical gasoline engine. In this study, we investigated the relationship of the effect of operating conditions for the stability at low speed and load.
In the present study we used a diagrammatic analysis of 6 sigma quality control and Taguchi method for injection molding of monitor back-cover, evaluated the influence on the cycle time with part design, mold design, molding process and standardization activity involving design and molding, adopted analysis of sensitivity and effective factors of the part design and molding process conditions for productivity, identified main design molding factors. The contributing factors for the final cycle time could be enumerated as follows; the thickness of hot spot, main nominal part thickness, coolant inlet temperature, melt temperature and cooling line layout, etc.. As a first step, all the critical factors of design process applied to the current monitor housing were investigated through 6 sigma process. Thereafter, the optimal and better critical factors found in the first step were applied to new product design to prove that our process was correct. The Moldflow was used for injection molding simulation, and Minitab software for the statistical analysis, respectively. Finally, the productivity of new design was increased about 33 percents for our specific case.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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