This paper presents the optimized mixing design of lightweight aerated concrete using hydrogen peroxide. Design of experiments in order to the optimized mixing design was applied and commercial program (MINITAB) was used. Statistical analysis was used to Box-Behnken (B-B) method in response surface analysis. The influencing factors of experimental are unit cement content, water ratio and hydrogen peroxide ratio. According to the analysis of variance, at the hardened state, water ratio and hydrogen peroxide ratio affects on dried density, compressive strength and bending strength of lightweight aerated concrete, but unit cement content affects on only dried density. In the results of response surface analysis, to obtain goal performance, the optimized mixing design for lightweight aerated concrete using hydrogen peroxide were unit cement content of 800 kg/$m^3$, water ratio of 44.33% and hydrogen peroxide ratio of 10%.
Dong-In Lim;Heng-Su Noh;Hyeok-Jun Kwon;Sung-Ryul Park;Man-Sik Jo;Doo-Youl Lee
Corrosion Science and Technology
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v.22
no.3
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pp.201-213
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2023
Corrosion management of an aircraft and its engine relies on rinsing and cleaning using tap water. Few studies have reported effects of tap water species on corrosion behaviors of structural materials. In this study, a series of experiments were conducted based on the design of experiment. Solutions with different levels of chloride and sulfate ions were prepared using a full factorial design. Two structural materials (aluminum alloy and steel) were used for an alternate immersion test. Weight loss was then measured. In addition, a silver specimen was utilized as a sensor for chloride deposition measurement. The silver specimen was examined using the electrochemical reduction method, XPS, and SEM-EDS. Surface analysis revealed that levels of chloride and sulfate ions were sufficient for the formation of silver chloride and silver surface. Statistical analysis of weight loss and chloride deposition rate showed significant differences in measured values. Concentration of chloride ions greatly affected corrosion behaviors of structural materials. Sulfate ion hindered the adsorption reaction. These results emphasize the importance of controlling ion concentration of tap water used for cleaning and rinsing an aircraft.
The experimental design and response surface methodologies haven been applied to the investigation of the chemical coagulation of livestock wastewater. The chemical coagulation reactions were mathematically described as a function of parameters raping mixing (rpm) of chemical coagulation ($X_1$), slow mixing (rpm) of chemical coagulation ($X_2$), $FeCl_3 $ concentration (mg/L) ($X_3$) and pH ($X_4$) being modeled by use of the central composite design. Empirical models were developed to describe relationship between the experimental variables and response. Statistical analysis indicates that three factors ($X_1$: raping mixing (rpm), $X_2$: slow mixing (rpm), $X_3$: $FeCl_3 $ concentration (mg/L) on the linear term (main effect), slow mixing (rpm) (${X_2}^2$) on the non-linear term (quadratic), and two factors ($X_1-X_3$, $X_2-X_3$) on the non-linear term (cross-product) had significant effects, respectively. The estimated ridge of maximum responses and optimal conditions for CODcr using canonical analysis was 87.44% ($X_1$: 229 rpm, $X_2$: 51 rpm, $X_3$: 877 mg/L, $X_4$: 4.3). To confirm this optimum condition, three additional experiments were performed and the mean CODcr removal (%) and concentration (mg/L) with a standard deviation of $87{\pm}1.2%$ ($576{\pm}34ppm$) were obtained.
In this study, the response surface method and experimental design were applied as an alternative to conventional methods for the optimization of coagulation tests. A central composite design, with 4 axial points, 4 factorial points and 5 replicates at the center point were used to build a model for predicting and optimizing the coagulation process. Mathematical model equations were derived by computer simulation programming with a least squares method using the Minitab 15 software. In these equations, the removal efficiencies of turbidity and total organic carbon (TOC) were expressed as second-order functions of two factors, such as alum dose and coagulation pH. Statistical checks (ANOVA table, $R^2$ and $R^2_{adj}$ value, model lack of fit test, and p value) indicated that the model was adequate for representing the experimental data. The p values showed that the quadratic effects of alum dose and coagulation pH were highly significant. In other words, these two factors had an important impact on the turbidity and TOC of treated water. To gain a better understanding of the two variables for optimal coagulation performance, the model was presented as both 3-D response surface and 2-D contour graphs. As a compromise for the simultaneously removal of maximum amounts of 92.5% turbidity and 39.5% TOC, the optimum conditions were found with 44 mg/L alum at pH 7.6. The predicted response from the model showed close agreement with the experimental data ($R^2$ values of 90.63% and 91.43% for turbidity removal and TOC removal, respectively), which demonstrates the effectiveness of this approach in achieving good predictions, while minimizing the number of experiments required.
In this study, the experiment of solid-phase microextraction (SPME) technique using GC/FID was conducted as a possible alternative to liquid-liquid extraction for the analysis of EGBE, DGBE, DBM and TGME in water, and also, an optimization condition of trace analysis for disel oxygenates including EGBE by the design of experiment (DOE) was described. Experiments used a fractional factorial design method followed by central composite design allowing optimization of a number of factors as well as statistical analysis of the results. The response surface analysis showed that the extraction efficiency could be represented by a second-order polynomial equation in which the salts concentration, extraction temperature, extraction time and sonication time are the major influences. Using DOE method, a new datadependent method was developed to improve the quantity of confidently analyzed disel oxygenates in water samples.
Principal component analysis (PCA) based algorithms form the basis of numerous algorithms and studies in the face recognition literature. PCA is a statistical technique and its incorporation into a face recognition system requires numerous design decisions. We explicitly take the design decisions by in-troducing a generic modular PCA-algorithm since some of these decision ate not documented in the literature We experiment with different implementations of each module, and evaluate the different im-plementations using the September 1996 FERET evaluation protocol (the do facto standard method for evaluating face recognition algorithms). We experiment with (1) changing the illumination normalization procedure; (2) studying effects on algorithm performance of compressing images using JPEG and wavelet compression algorithms; (3) varying the number of eigenvectors in the representation; and (4) changing the similarity measure in classification process. We perform two experiments. In the first experiment, we report performance results on the standard September 1996 FERET large gallery image sets. The result shows that empirical analysis of preprocessing, feature extraction, and matching performance is extremely important in order to produce optimized performance. In the second experiment, we examine variations in algorithm performance based on 100 randomly generated image sets (galleries) of the same size. The result shows that a reasonable threshold for measuring significant difference in performance for the classifiers is 0.10.
Journal of the Korean Society of Food Science and Nutrition
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v.44
no.4
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pp.592-601
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2015
Rubus coreanus is known as Korean black raspberry, native to Korea, Japan, and China. Preliminary studies evaluating their potential for cancer treatment in mammalian test systems are ongoing. In recent years, interest has been renewed due to their high levels of anthocyanins. Anthocyanins in black raspberry are important due to their potential health benefits as dietary antioxidant, anti-inflammatory compound, and as a chemopreventive agent. In the present study, Saccharomyces cerevisiae BA29 was isolated from black raspberry fruit and fruit juice as a biogenic amine non-producing strain for manufacturing of black raspberry wine, after which we investigated its characteristics: biogenic amine-producing ability, cell growth ability, alcohol-fermentation ability, and resistance to alcohol, glucose, and sulfur dioxide. Based on preliminary experiments, we optimized culture medium compositions for improving dried cell weight of S. cerevisiae BA29 by response surface methodology (RSM) as a statistical method. Design for RSM used a central composite design, and molasses with the industrial applicability was used as a carbon source. Through statistical analysis, we obtained optimum values as follows: molasses 200 g/L, peptone 30 g/L, and yeast extract 40 g/L. For the model verification, we confirmed about 3-fold improvement of dried cell weight from 6.39 to 20.9167 g/L compared to basal yeast peptone dextrose medium. Finally, we manufactured black raspberry wine using S. cerevisiae BA29 and produced alcohol of 20.33%. In conclusion, S. cerevisiae isolated from black raspberry fruit and juices has a great potential in the fermentation of black raspberry wine.
Modeling of artificial targets in Synthetic Aperture radar (SAR) mainly simulates radar signals reflected from the faces and edges of the 3D Computer Aided Design (CAD) model with a ray-tracing method, and modeling of the clutter on the Earth's surface uses a method of distinguishing types with similar distribution characteristics through statistical analysis of the SAR image itself. In this paper, man-made targets on the surface and background clutter on the terrain are integrated and made into a three-dimensional (3D) point cloud scatterer model, and SAR image were created through computational signal processing. The results of the SAR Stripmap image generation of the actual automobile based SAR radar system and the results analyzed using EM modeling or statistical distribution models are compared with this 3D point cloud scatterer model. The modeling target is selected as an bridge because it has the characteristic of having both water surface and ground terrain around the bridge and is also a target of great interest in both military and civilian use.
The analytical methods for the analysis of cyclosporine (CsA), a fluorescence polarization immunoassay (FPIA) and HPLC method, were compared in a pharmacokinetic study of two CsA soft capsule formultaions ($Sandimmun^{\circledR}$; Sandoz, $Implanta^{\circledR}$; Hanmi). Sixteen healthy volunteers completed the study and each subjected single doses ($4{\tiems}100$ mg) of the test and the reference formulations in a two-way crossover design with a one-week drug-free interval between doses. Following each administration, whole blood concentrations of CsA were monitored over a period of 24 hour by both FPIA and HPLC methods. Blood concentrations nad pharmacokinetic parameters determined by either analytical method showed large intersubject variation, with the FPIA data showing relatively higher magnitude of intersubjecte variation than the HPLC data. The blood concentrations determined by FPIA were 1.1-1.3 times higher than those determined by HPLC. There were strong and significant correlations between the two methods (r>0.83 : p<0.0001). Intersubuject variation for the $AUC_{inf}{\;}and{\;}AUC_{24hr}$ of the test formulation was slightly reduced without statistical significance (paried -t test : p>0.05 $t_{max}$ was earlier nad $C_{max}$ was slightly lower for the test formulation, $AUC_{24h}, {\;}C_{max}, {\;}T_{max}$ and MRT determined separately from the data obtained by the two methods for the two formulations were examined by analyses of variance (ANOVA) for the bioequivalency evaluation. Results of ANOVA and confidence limits of terst/reference ratios of $AUC_{24th}$, $C_{max}$, $t_{max}$ and MRT, and statistical tests indicated the bioequivalence of the two formulations (i.e., test/reference ratio was within $100{\times}20%$) except for $C_{max}$ and $t_{max}$. The mean of tmax also showed 11.1% and 9.3% differences but the detection limit were 29.2% and 29.6% as determined by FPIA and HPLC resepctively. This experiments suggest that the data yielded for the two formulations demonstrated that they were bioequivalent.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.34
no.9
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pp.1305-1310
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2010
In a practical design process, the method of extracting the design space information of the complex system for verifying, improving, and optimizing the design process by taking into account the design variables and their shape tolerance is very important. Finite element analysis has been successfully implemented and integrated with design of experiment such as D-Optimal array; thus, a response surface model and optimization tools have been obtained, and design variables can be optimized by using the model and these tools. Then, to guarantee the robustness of the design variables, a robust design should be additionally performed by taking into account the statistical variation of the shape tolerance of the optimized design variables. In this study, a new approach based on the use of the response surface model is proposed; in this approach, the standard normal distribution of the shape tolerance is considered. By adopting this approach, it is possible to simultaneously optimize variables and perform a robust design. This approach can serve as a means of efficiently modeling the trade-off among many conflicting goals in the applications of finite element analysis. A case study on the robust optimal design of disc brakes under thermal loadings was carried out to solve multiple objective functions and determine the constraints of the design variables, such as a thermal deformation and weight.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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