Response surface methodology (RSM) is a group of statistical modeling and optimization methods to improve the quality of design systematically in the quality engineering field. Its final goal is to identify the optimal setting of input variables optimizing a response. RSM is a kind of knowledge management tool since it studies a manufacturing or service process and extracts an important knowledge about it. In a real problem of RSM, it is a quite frequent situation that considers multiple responses simultaneously. To date, many approaches are proposed for solving (i.e., optimizing) a multi-response problem: process capability function approach, desirability function approach, loss function approach, and so on. The process capability function approach first estimates the mean and standard deviation models of each response. Then, it derives an individual process capability function for each response. The overall process capability function is obtained by aggregating the individual process capability function. The optimal setting is given by maximizing the overall process capability function. The existing process capability function methods usually use the arithmetic mean or geometric mean as an aggregation operator. However, these operators do not guarantee the Pareto optimality of their solution. Moreover, they may bring out an unacceptable result in terms of individual process capability function values. In this paper, we propose a maximin-based process capability function method which uses a maximin criterion as an aggregation operator. The proposed method is illustrated through a well-known multiresponse problem.
Kim, Ung-Soo;Song, In-Ho;Sohn, Jong-Joo;Kim, Eun-Kee
Nuclear Engineering and Technology
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v.42
no.4
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pp.460-467
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2010
In this study, the parameters of the feedwater control system (FWCS) of the OPR1000 type nuclear power plant (NPP) are optimized by response surface methodology (RSM) in order to acquire better level control performance from the FWCS. The objective of the optimization is to minimize the steam generator (SG) water level deviation from the reference level during transients. The objective functions for this optimization are relationships between the SG level deviation and the parameters of the FWCS. However, in this case of FWCS parameter optimization, the objective functions are not available in the form of analytic equations and the responses (the SG level at plant transients) to inputs (FWCS parameters) can be evaluated by computer simulations only. Classical optimization methods cannot be used because the objective function value cannot be calculated directely. Therefore, the simulation optimization methodology is used and the RSM is adopted as the simulation optimization algorithm. Objective functions are evaluated with several typical transients in NPPs using a system simulation computer code that has been utilized for the system performance analysis of actual NPPs. The results show that the optimized parameters have better SG level control performance. The degree of the SG level deviation from the reference level during transients is minimized and consequently the control performance of the FWCS is remarkably improved.
The cometaboic biodegradation conditionso f trichloroethylene(TCE) by Burkholderia cepacia G4 were optimized using response surface analysis. The experimental sets of phenol concentration temperature and pH were designed using central composite experimental design. The optimal conditions of phenol concentration temperature and pH were determined to be 0.91 ppm 21.5$^{\circ}C$ and 7.65 respectively by the Ridge analysis of the contour plot for TCE biodegradation rates. The TCE biodegradation rate could be enhanced up to 2.43 nmol.mg protein$.$min by response surface methodology.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.13
no.4
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pp.56-68
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2014
This paper presents an experiment on the modeling, analysis, prediction and optimization of machining parameters used during the turning process of the low-carbon steel known as ST40. The parameters used to develop the model are the cutting speed, the feed rate, and the depth of the cut. The experiments were carried out under various conditions, with three level of parameters and two different treatments for each level (with and without a lubricant), to determine the effects of the parameters on the surface roughness and electric current consumption. These effects were investigated using response surface methodology (RSM). A second-order model is used to predict the values of the surface roughness and the electric current consumption from the results of experiments which collected preliminary data. The results of the experiment and the predictions of the surface roughness and electric current consumption under both treatments were found to be nearly identical. This result shows that the feed rate is the main factor that influences the surface roughness and electric current consumption.
Aerodynamic design optimization of rotor airfoil has been performed with advanced design method for improved aerodynamic characteristics of ONERA airfoils as a baseline. A multiple response surface method is used to consider various consider various constraints in rotor airfoil design. Airfoil surface and mean camber line are modified using various shape functions. Numerical simulations are performed using KFLOW, a Navier-Stokes solver with shear stress transport turbulence model. The present design method provides favorable configurations for the high performance rotor airfoil. Resulting optimized air foils give better aerodynamic performance than the baseline airfoils.
Choi, Young-Min;Eitenmiller, Ronald R.;Kim, Seon-Hee;Lee, Jun-Soo
Food Science and Biotechnology
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v.18
no.1
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pp.31-35
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2009
Total folate content was determined by microbiological assay using Lactobacillus casei spp. rhamnosis (ATCC 7469) with a 96-well microplate technique. Using roasted peanut and red kidney beans as representative legume samples, response surface methodology (RSM) was supplied to optimize the trienzyme procedures for the determination of folate in legumes. After response surface regression (RSREG), the second-order polynomial equation was fitted to the experimental data. Ridge analysis showed that the optimal digestion times were <2 hr for $Pronase^{(R)}$ and $\alpha$-amylase, and <5 hr for conjugase to obtain maximal folate values for legume samples. This study confirms that established digestion times for cereal products (AOAC Method 2004.05) of 3 for protease and 2 hr for $\alpha$-amylase are applicable to legumes. Conjugase treatment can be reduced to 5 from 16 hr and the conjugase level to 5 from 20 mg per sample, providing significant cost saving.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2004.04a
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pp.143-150
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2004
An optimum design problem for endosseous implant in dentistry is studied to find best implant design. An optimum design problem is formulated to reduce stresses arising at the cortical as well as cancellous bones, in which sufficient design parameters are chosen for design definition that encompasses major implants in popular use. Optimization at once (OAO) with the large number of design variables, however, causes too costly solution or even failure to converge. A concept of multilevel optimization (MLO) is employed to this end, which is to group the design variables of similar nature, solve the sub-problem of smaller size for each group in sequence, and this is iterated until convergence. Each sub-problem is solved based on the response surface method (RSM) due to its efficiency for small sized problem.
This paper presents the optimization for shape design of a field coil used High Temperature Superconducting Motor (HTSM). In materials of HTSM, critical current Ic is more sensitive to magnetic fields directed along the axis or the unit cell ($B_{\bot}$). Thus, in the shape design of the HTS magnet. the maximum $B_{\bot}$ should be reduced to limit Ic. In order to reduce the maximum $B_{\bot}$, the shape optimization of the magnet, which is used for the field coil of HTSM, is necessary. It can be accomplished by using Response Surface Methodology (RSM). Finally, the result of RSM is verified by comparison with these experimental results.
Park, Kyoung-Woo;Choi, Dong-Hoon;Lee, Kwan-Soo;Kim, Yang-Hyun
Proceedings of the KSME Conference
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2004.11a
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pp.1022-1027
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2004
In this study, the shape of plate-fin type heat sink is numerically optimized to acquire the minimum pressure drop under the required temperature rise. To do this, a new sequential approximate optimization (SAO) is proposed and it is integrated with the computational fluid dynamics (CFD). In thermal/fluid systems for constrained nonlinear optimization problems, three fundamental difficulties such as high cost for function evaluations (i.e., pressure drop and thermal resistance), the absence of design sensitivity information, and the occurrence of numerical noise are confronted. To overcome these problems, the progressive quadratic response surface method (PQRSM), which is one of the sequential approximate optimization algorithms, is proposed and the heat sink is optimize by means of the PQRSM.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.30
no.8
s.251
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pp.715-721
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2006
In the present work, nozzle shape of a jet fan is optimized numerically using three-dimensional Reynolds-averaged Navier-Stokes analysis. Standard $k-{\epsilon}$ model is used as a turbulence closure. Response surface method is employed as an optimization technique. The objective function is defined as maximum throw distance. Three geometric variables, i.e., length and angle of nozzle, and interval between two nozzles, are selected as design variables. As the main result of the optimization, the throw distance has been improved effectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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