Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.23
no.1
s.178
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pp.136-144
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2006
Aluminum engine piston is manufactured by thixoforging according to forming variables. It is very important to find effects of forming variables on final products in thixoferging. In order to find the effects, however, many researchers and industrial technicians have depended upon too many types of experiments. In this study, the process parameters which have influences on thixofurging process of aluminum automotive engine piston are found by a statistical method and the correlation equations between the process parameters and quality of product are approximated through the surface response analysis. Forming variables such as initial solid fraction, die temperature, and compression holding time are considered fur manufacturing aluminum engine piston by thixofurging. Hardness and microstructure are inspected so that optimal forming condition is found by the statistical approach.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2004.10a
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pp.1082-1086
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2004
Since the sheet forming of Mg alloy has many difficulties due to the low formability, many forming conditions need to be selected properly. Especially, the process variables should be investigated to increase the formability, such as, forming temperature. In this paper, the effects of forming process variables has been investigated using the bending and deep drawing process. A simple U-bending designed for mobile part could be formed in room temperature and springback amounts are surveyed. On the other hand, square cup part couldn't be formed in room temperature due to the low formability. Therefore, the effects of forming temperature are investigated in deep drawing process for square cup part. As a experimental and FEM results, the optimum forming temperature is presence and formability in a higher temperature is less than that of lower temperature. Above experimental results are compared with the FEM analysis and well coincided with the experimental results. Therefore, more detail investigations could be progressed to select more appropriate process conditions by the FEA.
Evolutionary operation is a useful tool for improving full-scale manufacturing process by systematically changing the levels of the process variables without jeopardizing the product. This paper presents a system design for the evolutionary operation software called 'evolutionary optimizer'. Evolutionary optimizer consists of four modules: factorial design, many variables, mixture, and mean/dispersion. Context diagram, data flow diagram and entity-relationship modelling are used to systematically design the evolutionary optimizer system.
Park, Tae-Yoon;Jang, Chang-Doo;Suh, Yong-Suk;Kim, Bong-Jae
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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v.3
no.2
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pp.116-121
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2011
The Spectral Fatigue Analysis is representative fatigue life assessment method for vessels. This Analysis is performed generally for the whole vessel and many assessment sites. The spectral fatigue analysis is performed through the process of hydrodynamic response analysis, global structural analysis, local structural analysis and calculation of fatigue damage. In these processes, fatigue damage is affected by many variables. The representative variables are S-N curve data, wave scatter data, wave spectrum, bandwidth effect and etc. In this paper, the effects of these variables to the fatigue damage are analyzed through the spectral fatigue analysis for 170k LNGC.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.13
no.2
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pp.429-440
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2006
In statistical computing, it is often for researchers to need the distribution of a weighted sum of noncentral chi-square variables. In this case, it is very limited to know its exact distribution. There are many works to contribute to this topic, e.g. Imhof (1961) and Solomon-Stephens (1977). Imhof's method gives good approximation to the true distribution, but it is not easy to apply even though we consider the development of computer technology Solomon-Stephens's three moment chi-square approximation is relatively easy and accurate to apply. However, they skipped many details, and their simulation is limited to a weighed sum of central chi-square random variables. This paper gives details on Solomon-Stephens's method. We also extend their simulation to the weighted sum of non-central chi-square distribution. We evaluated approximated powers for homogeneous test and compared them with the true powers. Solomon-Stephens's method shows very good approximation for the case.
Many tree algorithms have been developed for regression problems. Although they are regarded as good algorithms, most of them suffer from loss of prediction accuracy when there are many noise variables. To handle this problem, we propose the multi-step GUIDE, which is a regression tree algorithm with a variable selection process. The multi-step GUIDE performs better than some of the well-known algorithms such as Random Forest and MARS. The results based on simulation study shows that the multi-step GUIDE outperforms other algorithms in terms of variable selection and prediction accuracy. It generally selects the important variables correctly with relatively few noise variables and eventually gives good prediction accuracy.
For the prediction of concrete-steel bond ability in reinforced concrete, many countries establish specifications for the pullout test. But these methods hardly to consider many parameters such as strength, shape, diameter and location of steel, concrete restrict condition by loading plate, strength of concrete and cover depth etc, and it is difficult to solve concentration and disturbance of stress. The purpose of this study is to propose a New Ring Test method which can be rational quantity evaluations of bond splitting mechanism. For this purpose, pullout test was carried out to assess the effect of several variables on bond splitting properties between reinforcing bar and concrete. Key variables are concrete compressive strength, concrete cover, bar diameter and rib spacing. Failure mode was examined and maximum bond stress-slip relationships were presented to show the effect of above variables. As the result, it appropriately expressed general characteristics of bond splitting mechanism, and it proved capability for standard test method.
Designing a production and equipment investment plan for semiconductors, many variables must be taken into account. However, depending on these variables could bring many changes to the plans, and the end result is hard to predict. Because it's hard to predict the end result, it's never easy to make a standard production plan. So, the goal of this project is to design a production plan based on past marketing patterns to satisfyall the variables and come up with a reasonable thesis on a standardized process.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.14
no.4
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pp.228-239
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2022
Many countries around the world using ICT technologies have various technologies to keep pace with the 4th industrial revolution, and various algorithms and systems have been developed accordingly. Among them, many industries and researchers are investing in unmanned automation systems based on AI. At the time when new technology development and algorithms are developed, decision-making by big data analysis applied to AI systems must be equipped with more sophistication. We apply, Pearson's correlation analysis is applied to six independent variables to find out the job satisfaction that office workers feel according to their job characteristics. First, a correlation coefficient is obtained to find out the degree of correlation for each variable. Second, the presence or absence of correlation for each data is verified through hypothesis testing. Third, after visualization processing using the size of the correlation coefficient, the degree of correlation between data is investigated. Fourth, the degree of correlation between variables will be verified based on the correlation coefficient obtained through the experiment and the results of the hypothesis test
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.13
no.5
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pp.364-374
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2003
The performance of an acoustic transducer is determined by the effects of many design variables. and mostly the influences of these design variables are not linearly independent of each other To achieve the optimal performance of an acoustic transducer, we must consider the cross-coupled effects of the design variables. In this study with the FEM. we analyzed the variation of the resonance frequency and sound pressure of a flextensional transducer in relation to Its design variables. Through statistical multiple regression analysis of the results, we derived functional forms of the resonance frequency and sound pressure in terms of the design variables, and with which we determined the optimal structure of the transducer by means of a constrained optimization technique, SQP-PD. The proposed method can reflect all the cross-coupled effects of multiple design variables, and can be utilized to the design of general acoustic transducers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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