Kim, Jung-Hun;Kim, Yong-Min;Chung, Hun-Sik;Choi, Young-Whan;Lee, Kyoung-Pil;Im, Dong-Soon;Lee, Young-Guen
Journal of Life Science
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v.24
no.2
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pp.167-172
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2014
Optimal conditions for extraction of bakkenolide B from Petasites japonicus leaves were determined by using response surface methodology. A second-order Box-Behnken design representing three extraction temperatures (80, 100, $120^{\circ}C$), three extraction times (30, 45, 60 min), and three solvent pH's (5, 7, 9) was executed. The efficiency of the extraction conditions was defined using the ${\beta}$-hexosamidase assay by comparing both the bakkenolide B content and its anti-allergic activity expressed as extract inhibition on degranulation. The response surface plot described for the bakkenolide B content showed that the maximum content was predicted as 121.6 ${\mu}g/g$ with extraction conditions of $127.1^{\circ}C$, 46.6 min, and pH 7.7. Extraction temperature and time were important factors in determining bakkenolide B content. Using regression analysis, correlation between the inhibition effect of mast cell degranulation and bakkenolide B content was found to be low.
The main goal of this study was to find an optimal surfactant mixture composition for the development of the best performing cleansing products. Three different surfactants including sodium cocoyl alaninate (SCoA), cocamidopropyl betaine (CPB), and decyl glucoside (DG) were selected, which showed excellent properties in detergency, foaming height, and contamination rate through preliminary experiments. The experiments by simplex centroid design matrix for surfactant mixtures were performed, and the regression analysis was conducted with the experimental data. Surface response model equations, which is statistically significant (p < 0.05), were obtained. The optimal composition of the surfactant mixture was also determined as SCoA (0.22), CPB (0.78), and DG(0.00) from simultaneous optimization of three response variables.
In the present study, the finite volume method is applied for the thermal performance prediction of the natural ventilation system using vertical solar chimney whereas, design parameters are optimized through the response surface methodology (RSM). The computational simulations are performed for various parameters of the solar chimney such as absorber temperature (40≤Tabs≤70℃), inlet temperature (20≤T0≤30℃), inlet height of (0.1≤h≤0.2 m) and chimney width (0.1≤d≤0.2 m). Analysis of variance (ANOVA) was carried out to identify the design parameters that influence the average Nusselt number (Nu) and mass flow rate (ṁ). Then, quadratic polynomial regression models were developed to predict of all the response parameters. Consequently, numerical and graphical optimizations were performed to achieve multi-objective optimization for the desired criteria. According to the desirability function approach, it can be seen that the optimum objective functions are Nu=25.67 and ṁ=24.68 kg/h·m, corresponding to design parameters h=0.18 m, d=0.2 m, Tabs=46.81℃ and T0=20℃. The optimal ventilation flow rate is enhanced by about 96.65% compared to the minimum ventilation rate, while solar energy consumption is reduced by 49.54% compared to the maximum ventilation rate.
The central composite design is widely used in the response surface analysis, because it can fit the second order model with small experimental points. In practice, the experimental data are not always obtained on all the points. When there are missing observations, many problems due to the missing cells can occur. In this paper, the influence of a missing cell on the central composite design is discussed. First, the influences of a missing cell on the variances of estimated regression coefficents are compared as $\alpha$ varies. Second, how the average predition variance is affected by a missing sell is discussed. And the influence on rotatability is investigated. Third, the influence of a missing cell on optimality, especially on D-optimality and A-optimality, is examined.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.22
no.53
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pp.89-97
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1999
We are concerned with the optimal design of flexible manufacturing cells in this study, thus try to suggest the detail information for each resource on the optimal conditions. Object oriented simulation technology is used to write models more easily and to execute simulation running time more rapidly, and the optimal level of relevant decision variables is probed by response surface methodology(RSM), which is well known for the optimization technology based on experiment design and regression equation. We investigate the optimal level for the number of pallets and the speed of AGVs of FMC systems, carry out the performance analysis of this system. Consequently we suggest systematic procedures for the optimization of FMCs in detail design stage.
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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2006.11a
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pp.957-960
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2006
In order to predict the accumulated damages by cyclic freeze-thaw, a regression analysis by the Response Surface Method (RSM) is used. RSM has merits when the other probabilistic simulation techniques can not guarantee the convergence of probability of occurrence or when the others can not differentiate the derivative terms of limit state functions, which are composed of random design variables in the model of complex system or the system having higher reliability. For composing limit state function, the important parameters for cyclic freeze-thaw-deterioration of concrete structures, such as water to cement ratio, entrained air pores, and the number of cycles of freezing and thawing, are used as input parameters of RSM. The predicted results of relative dynamic modulus and residual strains after 300 cycles of freeze-thaw for specimens show very good agreements with the experimental results. The RSM result can be used to predict the probability of occurrence for designer specified critical values. Therefore, it is possible to evaluate the life cycle management of concrete structures considering the accumulated damages by the cyclic freeze-thaw by the use of proposed prediction method.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.34
no.5
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pp.30-38
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2006
A new calibration method for five-hole pressure probe is presented. This method provides accuracies better than those based on the traditional regression method. The calibration algorithm uses a single sector interpolation response surface calculated by comparing the regression curve fits with the actual calibration data. A five-hole pressure probe with hemispherical tip was fabricated and calibrated at Reynolds number of $4.11{\times}10^6$/m and flow angle of ${\pm}48$ degrees. Two data prediction models, the least-square regression and a single sector error interpolation, were evaluated. The comparison of these two calibration methods to a five-hole probe is described and discussed. An evaluation of the calibration accuracy is also given.
In this study, an empirical relationship between the energy band gap of multi-walled carbon nanotubes (MWCNTs) and synthesis parameters in a chemical vapor deposition (CVD) reactor using factorial design of experiment was established. A bimetallic (Fe-Ni) catalyst supported on $CaCO_3$ was synthesized via wet impregnation technique and used for MWCNT growth. The effects of synthesis parameters such as temperature, time, acetylene flow rate, and argon carrier gas flow rate on the MWCNTs energy gap, yield, and aspect ratio were investigated. The as-prepared supported bimetallic catalyst and the MWCNTs were characterized for their morphologies, microstructures, elemental composition, thermal profiles and surface areas by high-resolution scanning electron microscope, high resolution transmission electron microscope, energy dispersive X-ray spectroscopy, thermal gravimetry analysis and Brunauer-Emmett-Teller. A regression model was developed to establish the relationship between band gap energy, MWCNTs yield and aspect ratio. The results revealed that the optimum conditions to obtain high yield and quality MWCNTs of 159.9% were: temperature ($700^{\circ}C$), time (55 min), argon flow rate ($230.37mL\;min^{-1}$) and acetylene flow rate ($150mL\;min^{-1}$) respectively. The developed regression models demonstrated that the estimated values for the three response variables; energy gap, yield and aspect ratio, were 0.246 eV, 557.64 and 0.82. The regression models showed that the energy band gap, yield, and aspect ratio of the MWCNTs were largely influenced by the synthesis parameters and can be controlled in a CVD reactor.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing-Green Technology
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v.5
no.5
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pp.593-604
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2018
Laser-assisted machining (LAM) is known to be an effective and economical technique for improving the machinability of difficult-to-machine materials. In the LAM method, material is preheated using a laser heat source and then the preheated area is removed by following cutting tool. For laser-assisted turning (LAT), the configuration of the system is not complicated because laser irradiates from a fixed position. In contrast, laser-assisted milling (LAMill) system is not only complicated but also difficult to control because laser heat source must always move ahead of the cutting tool along a three dimensional (3D) tool path. LAMill is still early stage and cannot yet be used to machine finished products with 3D shapes. In this study, a laser-assisted fillet milling process was developed for machining 3D shapes. There are no prior studies combining fillet milling and LAMill. Laser-assisted fillet milling strategy was proposed, and effective depth of cut (EDOC) was obtained using thermal analysis. Experiments were designed using response surface method and cutting force prediction equations were developed using statistical analysis and regression analysis. The optimum machining conditions were also proposed, and energy efficiency of the LAMill was analyzed by comparing the specific cutting energy of conventional machining (CM) and LAMill.
To obtain basic data for the utilization of saltwort (Salicornia herbacea L.) as a functional ingredient in steamed foam cake, the optimum component ratios for major raw ingredients (saltwort, salt, and wheat flour) as independent variables that affect the product quality were scientifically determined using RSM (response surface methodology) technique. A three-factor and five-level rotational central composite design was used for treatment arrangement. The complete design consisted of 16 experimental points. The three independent variables selected for the RSM experiment were amounts of saltwort (X$_1$, 5${\sim}$25 g), salt (X$_2$, 0${\sim}$10 g), and wheat flour (X$_3$, 470${\sim}$530 g). The optimum responses in specific gravity of the batter and volume, color, texture, and sensory evaluation result of the cake were obtained. The specific gravity and viscosity of the batter at p<0.01 was verified from the regression curve. The characteristic of the batter was influenced by all independent variables, but was extremely dependent on the amount of saltwort ordinary points of the surface responses from the batter formed the minimum points for specific gravities of the batter while viscosities of the batter appeared with the saddle points. Analysis of the response indicated that the amount of saltwort was the most influential factor over the physical properties of the cake, among the dependent variables. Ordinary points of the surface responses from the cake formed the maximum points for loaf volume, hardness gumminess, and chewiness, while Hunter colorimetric parameters appeared with the saddle points. The result indicated that level of the saltwort deviating more or less from the optimal amount decreased the volume and increased the specific gravity with less tender product. Ordinary points of the surface responses of the sensory evaluation scores from the cake formed the maximum points for appearance, flavor, softness, and overall acceptability, while color values appeared with the saddle points. The result also indicated that the level of the saltwort deviating more or less from the optimal amount reduced the preference for the product. Integration of the optimum responses common to all dependent variables that overlapped all the contour maps finally indicated that the combination of 8.3${\sim}$13.8 g saltwort, 2.5${\sim}$6.6 g salt, and 486.5${\sim}$511.5 g wheat flour under the selected preparation recipe optimized the physical and sensory properties in the teamed foam cakes. Practical preparation of the product with median amounts of the ingredients, i.e., 11.0 g saltwort, 4.6 g salt, and 499.0 g wheat flour resulted in similar qualities to the predicted responses. In conclusion, these study results indicated that preparation of steamed foam cake with added saltwort ingredient could potentially produce a more nutritious product with less salt. Further research is required to acquire the optimum levels for sub-ingredients to improve the product quality.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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