Robust Design(RD) is a cost-effective methodology to determine the optimal settings of control factors that make a product performance insensitive to the influence of noise factors. To better facilitate the robust design optimization, a dual response surface approach, which models both the process mean and standard deviation as separate response surfaces, has been successfully accepted by researchers and practitioners. However, the construction of response surface approximations has been limited to problems with only a few variables, mainly due to an excessive number of experimental runs necessary to fit sufficiently accurate models. In this regard, an innovative response surface approach has been proposed to investigate robust design optimization problems with larger number of variables. Response surfaces for process mean and standard deviation are partitioned and estimated based on the multi-level approximation method, which may reduce the number of experimental runs necessary for fitting response surface models to a great extent. The applicability and usefulness of proposed approach have been demonstrated through an illustrative example.
In general, the design response spectrum in seismic design codes is based on the mean-plus-one-standard deviation response spectrum to secure high safety. In this study, response spectrum analysis was performed using seismic wave records adopted in domestic horizontal design spectrum development studies, while three response spectra were calculated by combining the mean and standard deviation of the spectra. Seismic wave spectral matching generated seismic wave sets matching each response spectrum. Then, seismic fragility was performed by setting three damage levels using a single-degree-of-freedom system. A correlation analysis was performed using a comparative analysis of the change in the response spectrum and the seismic fragility concerning the three response spectra. Finally, in the case of the response spectrum considering the mean and standard deviation, like the design response spectrum, the earthquake load was relatively high, indicating that conservative design or high safety can be secured.
현재 주가가 최근 움직임 범위 내에서 어떤 위치에 있는지를 나타내는 블린저밴드 (Bollinger Band)는 단순이동평균 (Simple Moving Average)을 중심으로 단순표준편차 (Simple Standard Deviation)를 가감하여 만들어진다. 본 논문에서는 먼저 단순이동평균과 지수이동평균 (Exponential Moving Average)의 특성을 연산자 (Operator)의 관점에서 살펴보고, 각 연산자들의 임펄스응답 (Impulse Response) 1차 모멘텀의 중심값을 동일하게 하는 조건으로부터 단순이동평균 구간크기 N과 지수이동평균의 가중치 ${\rho}$ 사이의 관계를 구한다. 다음으로 이산시간 프리어변환 (Discrete Time Fourier Transform)을 통해 1차 모멘텀의 중심값이 동일하다는 조건하에서의 각 연산자의 주파수 응답 (Frequency Response)의 특성을 비교한다. 단순이동평균연산자는 지수이동평균연산자에 비해 고주파성분을 더 많이 포함시키므로 주가의 움직임에 과도하게 반응하게 된다는 사실에 기초하여, 지수이동평균을 중심으로 하는 새로운 ESD밴드 (Exponential Standard Deviation Band, 지수표준편차밴드)를 제안하고 자기회귀 (Auto Recursive) 형태의 계산공식을 유도하고 동일조건하에서 블린저밴드와 ESD밴드를 실제의 예를 통해 비교한다. 제안한 ESD밴드는 주가 움직임 범위를 보다 부드럽게 표현하는 특징이 있으며, 날짜 변경 시 갭이 발생할 경우에도 이러한 장점을 살리기 위해 갭보정된 차트에 대한 ESD밴드와 블린저밴드의 비교도 함께 살펴본다. 기존의 블린저밴드를 이용하여 개발된 거래법들은 ESD밴드에 그대로 적용가능하다.
한국지구물리탐사학회 2003년도 Proceedings of the international symposium on the fusion technology
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pp.192-197
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2003
It can be said that rock mass properties are characterized not by a mean value but by values with variation due to its characteristic uncertainty. This characteristic is one of the most important parts for the design of underground structures, but yet to be fully examined. Stochastic finite element method (SFEM) has been developed in order to take the randomness of structural systems into account. Using SFEM, the response variability of structural system can be obtained and it leads probabilistic stability of structure to be analyzed. In this study, displacements response variability of circular opening with hydrostatic stress field are analyzed in terms of rock mass properties having a certain mean and a standard deviation using the SFEM. The analyzed response variability shows that the necessity of probabilistic stability analysis of underground structures using reliable mean value and standard deviation of deformation modulus.
The dynamic characteristics of rotor shafts for electric motors were investigated through the modal tests. The natural frequencies and modal dampings in each manufacturing stage of rotor core assembly were analyzed from the frequency response functions fer all 6 motors of a product model. The deviation of the each individual modal feature was found dependent on the mode shapes as well as the rotor assembly stage. The core stacking itself is known to widen the deviation of modal properties but fellowing processes of rotor bar insertion and swaging are confirmed to reduce the deviation. Finally the equivalent diameter of core part was estimated from the comparison of measured and calculated results to include the stiffness of core part.
본 연구는 1/f fluctuation의 ${\alpha}$기울기 따라 구성된 사운드를 들었을 때 감정 스트레스 업무에 종사하고 있는 피험자들의 심박 변화를 확인하고자 하였다. 기존의 연구에서는 주로 사용자의 심리상태 안정시키는 효과 또는 생리적 안정성에 1/f fluctuation의 ${\alpha}$기울기가 관계가 있는 것으로 보고되었다. 본 연구에서는 1/f fluctuation 수준을 총 3가지 나누어 제작한 사운드를 독립변수로 사용하였다. 독립변수는 감정노동 종사자에게 제시하여 그에 따른 심장반응을 측정하였다. 종속변수는 네 가지로 BPM(Beat Per Minute), VLF(Very Low Frequency), SDNN(Standard Deviation of NN intervals), 그리고 HF(High Frequency) 파워(Power)값을 확인하였다. 분석결과 기울기가 3인 1/fluctuation 사운드는 각성효과를 보였다. 기울기 1, 2인 사운드는 이완효과가 있는 것을 통계적으로 검증하였다. 이러한 1/f fluctuation 사운드의 특성을 활용해 감정 노동자들의 스트레스를 완화시키기 위한 서비스에 응용될 수 있을 것으로 사료된다.
In this paper, the results of evaluating the passenger comfort due to the standard deviation of acceleration in vertical and lateral direction regarding the ship response in irregular wave by ordinary strip method in regular wave and energy spectrum using linear superposition theory in order to evaluate the motion of experimental ship are as follows. According to the results of ship response, it was possible to find that, in order to reduce the motion of ship, a ship operating in bow sea was more stable than in quartering sea. In the results of analyzing the standard deviation of acceleration in vertical direction according to each component wave pattern, when there was a wave length of 56m and an average wave period of 6 sec, most of cases showed the peak value. And among them, the standard deviation was 0.35 which was the highest in head sea. And in case of lateral direction, the maximum value was shown in a wave length of 100m and an average wave period of 8 sec. And it was 0.16 in beam sea and ${\chi}=150^{\circ}$. In the evaluation of passenger comfort due to standard acceleration in vertical and lateral direction, it was 80% in head and bow sea. On the other hand, it was shown to be 15% in follow sea. Accordingly, when the expected wave height in a sea area where a training ship was intended to operate was known, it was possible to predict the routing of ship. And altering her course could reduce the passenger comfort by approximately 50%.
In the lower arm design process, a tolerance optimization of the variance of design variables should be preceded before manufacturing process, since it is very cost-effective compared to a strict management of tolerance of products. In this study, a design of experiment (DOE) based on response surface model (RSM) was carried out to find optimized design variables of the lower arm, which can meet a given requirement of probability constraint for the process capability index (Cpk) of the weight and maximum stress. Then, the design space was explored by using the central composite design method, in which the 2nd order Taylor expansion was applied to predict a standard deviation of the responses. The optimal solutions satisfying the probability constraint of the Cpk were found by considering both of the mean value and the standard deviation of the design variables.
Recently, the increasing importance of artificial intelligence (AI) technology has led to its increased use in various fields in the shipbuilding and marine industries. For example, typical scenarios for AI include production management, analyses of ships on a voyage, and motion prediction. Therefore, this study was conducted to predict a response amplitude operator (RAO) through AI technology. It used a neural network based on one of the types of AI methods. The data used in the neural network consisted of the properties of the vessel and RAO values, based on simulating the in-house code. The learning model consisted of an input layer, hidden layer, and output layer. The input layer comprised eight neurons, the hidden layer comprised the variables, and the output layer comprised 20 neurons. The RAO predicted with the neural network and an RAO created with the in-house code were compared. The accuracy was assessed and reviewed based on the root mean square error (RMSE), standard deviation (SD), random number change, correlation coefficient, and scatter plot. Finally, the optimal model was selected, and the conclusion was drawn. The ultimate goals of this study were to reduce the difficulty in the modeling work required to obtain the RAO, to reduce the difficulty in using commercial tools, and to enable an assessment of the stability of medium/small vessels in waves.
Response surface methodology (RSM) is one of popular tools to support a systematic improvement of quality of design in the product and process development stages. It consists of statistical modeling and optimization tools. RSM can be viewed as a knowledge management tool in that it systemizes knowledge about a manufacturing process through a big data analysis on products and processes. The conventional RSM aims to optimize the mean of a response, whereas dual-response surface optimization (DRSO), a special case of RSM, considers not only the mean of a response but also its variability or standard deviation for optimization. Recently, a posterior preference articulation approach receives attention in the DRSO literature. The posterior approach first seeks all (or most) of the nondominated solutions with no articulation of a decision maker (DM)'s preference. The DM then selects the best one from the set of nondominated solutions a posteriori. This method has a strength that the DM can understand the trade-off between the mean and standard deviation well by looking around the nondominated solutions. A posterior method has been proposed for DRSO. It employs an interval selection strategy for the selection step. This strategy has a limitation increasing inefficiency and complexity due to too many iterations when handling a great number (e.g., thousands ~ tens of thousands) of nondominated solutions. In this paper, a TOPSIS-based method is proposed to support a simple and efficient selection of the most preferred solution. The proposed method is illustrated through a typical DRSO problem and compared with the existing posterior method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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