Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2000.11a
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pp.193-200
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2000
Numerical analysis of slope stability is presented using slice method, static seismic analysis methods, and earthquake response analysis methods. Static seismic force is considered as 0.2g while vertical static seismic force is not considered in analysis. For earthquake response analysis, Hachinohe-wave is applied. Safety factor calculated using slice method for failure surface. Calculating methods are Bishop's method and Janhu's method. Static seismic analysis was applied using Mhor-Coulomb model and earthquake response analysis was applied using non-linear elastic model.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.7
no.3
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pp.741-757
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2000
In may experimental situations, whenever a block design is used, the block effect is usually considered to be fixed. There are, however, experimental situations in which it should be treated as random. The choice of a blocking arrangement for a response surface design can have a considerable effect on estimating the mean response and on the size of he prediction variance even if the experimental runs re the same. Therefore, care should be exercised in the selection of blocks. In this paper, in the presence of a random block effect, we propose a graphical method or evaluating the effect of blocking in response surface designs using cuboidal regions. This graphical method can be used to investigate how the blocking has influence on the prediction variance throughout all experimental regions of interest when this region is cuboidal, and compare the block effects in the cases of the orthogonal and non-orthogonal block designs, respectively.
In order to consider high-order effects on the actual limit state function, a new response surface method is proposed for structural reliability analysis by the use of high-order approximation concept in this study. Hermite polynomials are used to determine the highest orders of input random variables, and the sampling points for the determination of highest orders are located on Gaussian points of Gauss-Hermite integration. The cross terms between two random variables, only in case that their corresponding percent contributions to the total variation of limit state function are significant, will be added to the response surface function to improve the approximation accuracy. As a result, significant reduction in computational cost is achieved with this strategy. Due to the addition of cross terms, the additional sampling points, laid on two-dimensional Gaussian points off axis on the plane of two significant variables, are required to determine the coefficients of the approximated limit state function. All available sampling points are employed to construct the final response surface function. Then, Monte Carlo Simulation is carried out on the final approximation response surface function to estimate the failure probability. Due to the use of high order polynomial, the proposed method is more accurate than the traditional second-order or linear response surface method. It also provides much more efficient solutions than the available high-order response surface method with less loss in accuracy. The efficiency and the accuracy of the proposed method compared with those of various response surface methods available are illustrated by five numerical examples.
The frontal crash optimization of an engine room member using the response surface method was studied. The engine room member is composed of the front side member and the sub-frame. The thicknesses of the panels on the front side member and the sub-frame were selected as the design variables. The purpose of the optimization was to reduce the weight of the structure, under the constraint that the objective quantity of crash energy is absorbed. The response surface method was used to approximate the crash behavior in mathematical form for optimization procedure. To research the effect of the regression method, two different methodologies were used in constructing the response surface model, the least square method and the moving least square method. The optimum with the two methods was verified by the simulation result. The precision of the surrogate model affected the optimal design. The moving least square method showed better approximation than the least square method. In addition to the deterministic optimization, the reliability-based design optimization using the response surface method was executed to examine the effect of uncertainties in design variables. The requirement for reliability made the optimal structure be heavier than the result of the deterministic optimization. Compared with the deterministic optimum, the optimal design using the reliability-based design optimization showed higher crash energy absorption and little probability of failure in achieving the objective.
Response surface methodology was used to study the effect of egg albumen (5-15 g), vegetable oil (5-15 g), and corn bran (5-15 g) on sensory and textural (firmness and toughness) quality of chicken nuggets cooked by the oven, steam, and microwave methods. The egg albumen and vegetable oil had a positive linear effect but corn bran had a negative linear effect at p<0.01 on sensory overall acceptability scores of nuggets. Firmness and toughness scores were increased significantly (p<0.01) with the increase in corn bran level in the formulation. The optimum level of egg albumen, vegetable oil, and corn bran were obtained and validated. Cooking methods also affected the sensory and textural quality of nuggets. Steam cooked nuggets had higher values of sensory scores than oven and microwave cooked nuggets. Oven cooked nuggets showed higher values of firmness and toughness than steam and microwave cooked nuggets. Results of this study suggest that emulsion based meat products can be enriched with dietary fiber source like corn bran without compromising the sensory and textural quality of the products.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.38
no.1
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pp.25-30
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2012
Desirability approaches have been proposed to find an optimum of multiple response problem. The existing desirability approaches use either of mean or min of individual desirability in aggregation of multiple responses. However, in order to find an optimum having high mean and low dispersion among individual desirability, the dispersion needs to be simultaneously considered with its mean. This study proposes bias and variance (BV) method which aggregates bias (ideal target-mean) and variance of individual desirability in multiple response optimization. The proposed BV method was applied to an example to evaluate its usefulness by comparing with existing methods. Evaluation results showed that the solution of BV method was a fairly good compared with DS (Derringer and Suich, 1980) and KL (Kim and Lin, 2000) methods. The BV method can be utilized to multiple response surface problems when decision makers want to find an optimum having high mean and low variance among responses.
In this paper, various reliability analysis methods for calculating a probability of failure are investigated for their accuracy and efficiency. Crude Monte Carlo method is used as a basis for the comparison of various numerical results. For the sampling methods, Importance Sampling method and Directional Simulation method are considered for overcoming a drawback of Crude Monte Carlo method. For the approximate methods, conventional Rackwitz-Fiessler method. 3-parameter Chen-Lind method, and Rosenblatt transformation method are compared on the basis of First order reliability method. As a Second-order reliability method, Curvature-Fitting paraboloid method, Point-fitting paraboloid method, and Log-likelihood function method are explored in order to verify the accuracy of the reliability calculation results. These methods mentioned above would have some difficulty unless the limit state equation is expressed explicitly in terms of random design variables. Thus, there is a need to develop some general reliability methods for the case where an implicit limit state equation is given. For this purpose, Response surface method is used where the limit state equation is approximated by regression analysis of the response surface outcomes resulted from the structural analysis. From the application of these various reliability methods to three examples, it is found that Directional Simulation method and Response Surface method are very efficient and recommendable for the general reliability analysis problem cases.
Purpose: This paper aims at improving inefficiency of an existing posterior preference articulation method proposed for dual response surface optimization. The method generates a set of non-dominated solutions and then allows a decision maker (DM) to select the best solution among them through an interval selection strategy. Methods: This paper proposes an iterative posterior preference articulation method, which repeatedly generates the predetermined number of non-dominated solutions in an interval which becomes gradually narrower over rounds. Results: The existing method generates a good number of non-dominated solutions not used in the DM's selection process, while the proposed method generates the minimal number of non-dominated solutions necessitated in the selection process. Conclusion: The proposed method enables a satisfactory compromise solution to be achieved with minimal cognitive burden of the DM as well as with light computation load in generating non-dominated solutions.
Sa, J.H.;Park, S.H.;Kim, C.J.;Yun, C.Y.;Kim, S.H.;Kim, S.H.;Lee, J.W.
한국전산유체공학회:학술대회논문집
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2009.04a
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pp.51-56
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2009
Optimization with metamodel is one of numerical optimization methods. Response surface method is performed for making metamodel. The Hcks-Henne function is used for designing 2D shape of the airfoil and spring analogy is used to change the grid according to the change in shape of the airfoil. Aerodynamic coefficient required for response surface method are obtained by using Navier-Stokes solver with $\kappa-\omega$ shear stress transport turbulence model. For the baseline airfoils, OA 312, OA 309, and OA 407 airfoils select and optimize to improve aerodynamic performance.
Many quality engineering practitioners continue to have a considerable interest in implementing the concept of response surface methodology to real situations. Recently, dual response surface approach is extensively studied and recognized as a powerful tool for robust design. However, existing methods do not consider the information provided by customers and design engineers. In this regard, this article proposes a flexible optimization model that incorporates that information via desirability function modeling. The optimization scheme and its modeling flexibility are demonstrated through an illustrative example by comparing the proposed model with existing ones.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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