The economic order quantity(EOQ) is a robust quantity, and it is largely insensitive to reasonable errors in the estimation of most of its parameters. Optimal EOQ and reorder point which are not sensitive to the estimates of the various cost model parameters for Kim and Park's model are determined. This of Taguchi's parameter design which finds a robust EOQ and reorder point using reasonable cost structure on the assumption of normally distributed quality characteristic. A numerical example is also presented to illustrate the proposed procedure and computer aided numerical experiments for selected values of backordered fractions and standard deviations are performed.
Korbu, Tamara;Kuzmin, Andrei;Rudak, Eduard;Kravchenko, Maksim
Nuclear Engineering and Technology
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v.53
no.6
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pp.1731-1735
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2021
The operation of the nuclear reactor requires accurate and fast methods and techniques for analysing its kinetics. These techniques become even more important when the MOX-fuel is used due to the lower value of delayed neutron fraction 𝛽 for 239Pu. Based on a Birth-and-Death process review, the mathematical model of thermal reactor core has been proposed different from existing ones. The analytical method for thermal point-reactor parameters evaluation is described within this work. The proposed method is applied for analysis of the unsteady transient processes taking place in a thermal reactor at its start-up or shutdown power change, as well as during small accidental power variation from the rated value. Theoretical determination of MASURCA reactor core reactivity through the analysis of experimental data on neutron time spectra was made.
Proceedings of the Korea Society for Energy Engineering kosee Conference
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1993.11a
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pp.31-36
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1993
Three different methods were employed to measure the degree of aerial oxidation in coal and the resulting oxidation/weathering indices were applied to obtain kinetic parameters of aerial oxidation processes, The index (i.e., slurry pH, Free Swelling Index, weight gain) values were subjected to kinetic analysis based on power-law Arrhenius type reaction model. The results show that activation energy of the aerial oxidation in 20-29$0^{\circ}C$ is in the range of 12-16 ㎉/㏖ and the agreement among three techniques is remarkable. The first order kinetic model is suitable in describing low temperature aerial oxidation process, except in the FSI case where the zero order expression is the best one.
Song, Jae Hyun;Kim, Hung Soo;Hong, Il Pyo;Kim, Sang Ug
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.26
no.1B
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pp.27-38
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2006
The storage function model (SFM) has been used for the flood forecasting in Korea. The SFM has a simple calculation process and it is known that the model is more reasonable than linear model because it considers non-linearity of flood runoff. However, the determination of parameters is very difficult. In general, the trial and error method which is an manual calibration by the decision of a model manager. This study calibrated the parameters by the trial and error method and optimization technique. The calibrated parameters were compared with the representative parameters which are used in the Flood Control Centers in Korea. Also, the evaluation indexes on objective functions and calibration methods for the comparative analysis of simulation efficiency. As a result, the Genetic Algorithm showed the smallest variation in objective functions and, in this study, it is known that the objective function of SSR (Sum of Squared of Residual) is the best one for the flood forecasting.
Kinetic parameters for the texture degradation of three varieties of sweet potato during heating were determined using two alternative methods, the biphasic model and the fractional conversion method. The texture degradation of sweet potatoes during heating could be expressed by two simultaneous first order reactions using the biphasic method, whose activation energies were ranged $71.0{\sim}75.1\;kJ/mol\;and\;48.4{\sim}59.6\;kJ/mol$ for the initial fast texture degradation reaction and the slow texture degradation reaction at a prolonged heating period, respectively. However, the whole texture degradation phenomena of sweet potatoes during heating could also be explained by a single first order reaction using the fractional conversion method. The activation energies were $67.5{\sim}75.3\;kJ/mol$, which were comparable with those of the first phase reaction for the texture degradation determined by the biphasic model. A kinetic compensation effect shown between the kinetic parameters determined by both methods indicates that both methods can be conveniently used to determine kinetic parameters for the texture degradation of sweet potatoes by heating.
Numerical value of correlation between effective parameters in the strength of a structure is as important as its stochastic properties in determining the safety of the structure. In this article investigation is made about the variation of coefficient of correlation between effective parameters in corrosion initiation time of reinforcement and the time of concrete cover cracking in reinforced concrete (RC) structures. Presence of many parameters and also error in measurement of these parameters results in uncertainty in determination of corrosion initiation and the time to crack initiation. In this paper, assuming diffusion process as chloride ingress mechanism in RC structures and considering random properties of effective parameters in this model, correlation between input parameters and predicted time to corrosion is calculated using the Monte Carlo (MC) random sampling. Results show the linear correlation between corrosion initiation time and effective input parameters increases with increasing uncertainty in the input parameters. Diffusion coefficient, concrete cover, surface chloride concentration and threshold chloride concentration have the highest correlation coefficient respectively. Also the uncertainty in the concrete cover has the greatest impact on the coefficient of correlation of corrosion initiation time and the time of crack initiation due to the corrosion phenomenon.
Because the quantitative relationships between welding parameters and welding result are not yet blown, optimal values of welding parameters for $CO_2$ robotic arc welding is a difficult task. Using the various artificial data processing methods may solve this difficulty. This research aims to develop an expert system for $CO_2$ robotic arc welding to recommend the optimal values of welding parameters. This system has three main functions. First is the recommendation of reasonable values of welding parameters. For such work, the relationships in between the welding parameters are investigated by the use of regression analysis and fuzzy system. The second is the estimation of bead shape by a neural network system. In this study the welding current voltage, speed, weaving width, and root gap are considered as the main parameters influencing a bead shape. The neural network system uses the 3-layer back-propagation model and a generalized delta rule as teaming algorithm. The last is the optimization of the parameters for the correction of undesirable weld bead. The causalities of undesirable weld bead are represented in the form of rules. The inference engine derives conclusions from these rules. The conclusions give the corrected values of the welding parameters. This expert system was developed as a PC-based system of which can be used for the automatic or semi-automatic $CO_2$ fillet welding with 1.2, 1.4, and 1.6mm diameter the solid wires or flux-cored wires.
This paper summarizes the experimental vibration-based structural health monitoring study on a historical monument in Jordan. In this work, and within the framework of the European Commission funded project "wide-Range Non-Intrusive Devices Toward Conservation of Historical Monuments in the Mediterranean Area", a seven and a half century old minaret located in Ajloun (73 km north of the capital Amman) is studied. Because of their cultural value, touristic importance and the desire to preserve them for the future, only non-destructive tests were allowed for the experimental investigation of such heritage structures. Therefore, after dimensional measurements and determination of the current state of damage in the selected monument, ambient vibration tests are conducted to measure the accelerations at strategic locations of the system. Output-only modal identification technique is applied to extract the modal parameters such as natural frequencies and mode shapes. A Non-linear version of SAP 2000 computer program is used to develop a three-dimensional finite element model of the minaret. The developed numerical model is then updated according to the modal parameters obtained experimentally by the ambient-vibration test-results and the measured characteristics of old stone and deteriorated mortar. Moreover, a parametric identification method using the N4Sid state space model is employed to model the dynamic behavior of the minaret and to build up a robust, immune and noise tolerant model.
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.38
no.3
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pp.92-100
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1996
In order to control the water quality in rivers or lakes, it is needed to evaluate accurate amount of pollutant loadings from watersheds. The daily pollutant loadings were simulated using the pollutant loading calculation model which was composed of mathematical equations superimposed on the TANK model. The calibration of runoff and pollutant loading parameters were carried out with observed data, using a trial-and-error method. In addition, the proposed model was applied to evaluate its applicability for the representative watershed, the Bokha river watershed, Icheon city, Korea. The parameters of SS and T-P showed large values in the first tank while T-N showed large in the second tank. As a result of simulating the daily pollutant loadings by the pollutant loading calculation model, all of SS, T-N and T-P loadings were increased or decreased according to the amount of runoff discharge. Especially, it was apparent that SS and T-P loadings were significantly influenced by the runoff variation when it was rain. These results could partly explain that SS and T-P would occur mainly from the surface runoff while T-N would occur from both surface and subsurface flow.
In this study soft computing techniques including, Artificial Neural Network (ANN) and Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) were investigated for the prediction of Cr(VI) transport efficiency by novel Polymer Inclusion Membranes (PIMs). Transport experiments carried out by varying parameters such as time, film thickness, carrier type, carier rate, plasticizer type, and plasticizer rate. The predictive performance of ANN and ANFIS model was evaluated by using statistical performance criteria such as Root Mean Standard Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), and Coefficient of Determination (R2). Moreover, Sensitivity Analysis (SA) was carried out to investigate the effect of each input on PIMs Cr(VI) removal efficiency. The proposed ANN model presented reliable and valid results, followed by ANFIS model results. RMSE and MAE values were 0.00556, 0.00163 for ANN and 0.00924, 0.00493 for ANFIS model in the prediction of Cr(VI) removal efficiency on testing data sets. The R2 values were 0.973 and 0.867 on testing data sets by ANN and ANFIS, respectively. Results show that the ANN-based prediction model performed better than ANFIS. SA demonstrated that time; film thickness; carrier type and plasticizer type are major operating parameters having 33.61%, 26.85%, 21.07% and 8.917% contribution, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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