Taguchi's parameter design seeks proper choice of levels of controllable factors (Parameters in Taguchi's terminology) that makes the qualify characteristic of a product optimal while making its variability small. This aim can be achieved by response surface techniques that allow flexibility in modeling and analysis. In this article, a collection of response surface modeling and analysis techniques is proposed to deal with the multiresponse optimization problem in experimentation with Taguchi's signal and noise factors.
This Paper presents a robust design of an Electrorheological(ER) damper using Taguchi method. Taguchi method is a robust design method that determines control parameters in the presence of noise effect. Electrode length, electrode gap, base oil viscosity and the weight ratio of ER particles are chosen for the control parameters and the temperature is considered to be a noise factor. The sensitivity of each factor with signal-to-noise(S/N) ratio and analysis of variance are investigated. The analysis results show that the electrode length and base oil viscosity of the ER fluid mostly affect the damping force in the absence of electric field. On the other hand, when the voltage is applied to the ER damper, the electrode length and the weight ratio of ER fluid exhibit significant effect. Based on the Taguchi method, an optimal configuration was designed and the robustness of the designed ER damper was validated by comparing the analysis and experimental results.
This paper presents a parameter design of an Electrorheological(ER) panel for noise reduction using Taguchi method. Taguchi method is a robust design method that determines control parameters in the presence of noise effect. Host structure thickness, spacer thickness, base oil viscosity and the weight ratio of ER particles are chosen for the control factors. A test setup in an SAE J1400 facility is used to analyze the sound transmission loss. The sensitivity of each factor with signal-to-noise(S/N) ratio and analysis of variance are investigated. The analysis results show that the weight ratio of ER particle and base oil viscosity of the ER fluid mostly affects the noise reduction in the presence of electric field. Based on the Taguchi method, an optimal configuration was designed and comparison is made with experimental result fer the verification.
Background: A unique framework for performance optimization of generation companies (GENCOs) based on health, safety, environment, and ergonomics (HSEE) indicators is presented. Methods: To rank this sector of industry, the combination of data envelopment analysis (DEA), principal component analysis (PCA), and Taguchi are used for all branches of GENCOs. These methods are applied in an integrated manner to measure the performance of GENCO. The preferred model between DEA, PCA, and Taguchi is selected based on sensitivity analysis and maximum correlation between rankings. To achieve the stated objectives, noise is introduced into input data. Results: The results show that Taguchi outperforms other methods. Moreover, a comprehensive experiment is carried out to identify the most influential factor for ranking GENCOs. Conclusion: The approach developed in this study could be used for continuous assessment and improvement of GENCO's performance in supplying energy with respect to HSEE factors. The results of such studies would help managers to have better understanding of weak and strong points in terms of HSEE factors.
Taguchi's multi-characteristic experiments seek proper choice of levels of contollable factors which satisfy that all reponses of characteristics in a desirable range simultaneously. This aim can be achieved by response surface techniques that allow more flexible in modeling than traditional Taguchi's parameter design. In this article, a multi-response surface modeling and analysis techniques is proposed to deal with the multi-characteristic optimization problem in experimentation with Taguchi's controllable and noise factors.
Taguchi has used the signal-to-noise ratio (SN) to achieve the appropriate set of operating conditions where variability around target is low in the Taguchi parameter design. Taguchi has dealt with having constraints on both the mean and variability of a characteristic (the dual response problem) by combining information on both mean and variability into an SN. Many Statisticians criticize the Taguchi techniques of analysis, particularly those based on the SN. In this paper we propose a substantially simpler optimization procedure for parameter design to solve the dual response problems without resorting to SN.
Mahalanobis Taguchi System (MTS) is developed by Genishi Taguchi as a part of his quality engineering methodology. The basic idea of Taguchi's quality engineering is looking for the way of effectiveness of analyzing multivariate system. In the MTS, with the standardized variables of healthy normal data, Mahalanobis Distance(MD) calculated and that can be discriminate between normal and abnormal objects. If this discrimination process is successful, next step is optimization which is try to reduce number of attributes by neglecting less effective attributes to MD. Orthogonal Array (OA) and Signal to Noise ratio (S/N) are used to evaluate the amount contribution of each attribute to the MD. Wisconsin Breast Cancer study, from machining learning repository at University of California at Irvine, used for examining the discriminant ability of MTS.
The passenger car manufacturer should meet more and more strict requirements of customers on noise and vibration problems. It is proven that the Taguchi method is a powerful tool for improving the product quality in many areas. This paper employs the Taguchi method to reduce low-frequency booming noise in a passenger car. Selection of object function is very important to minimize interaction effects in the Taguchi method. We select logarithmic-scaled sound pressure level as an object function, which is commonly used to analyze the noise and vibration signals. The optimum noise level predicted with additive-model assumption agrees well with the test results. In addition, the optimum level is lower than the initial one by about 5 dB without any adverse effects. The results show that the Taguchi method can be applied efficiently to solve the noise problem in the passenger cars.
Purpose: The purpose of this paper is to show whether the results are changed with respect to the variance of the data, by analysis of data obtained from the Taguchi experimental techniques and general experiment. Because which cannot be prove by mathematical Formula, through experimental examples will show. Methods: Taguchi experiments were carried out with paper Helicopter experiment. Experimental Data are obtained by special designed Drop Test Equipment. While Experimental value arbitrarily changed, we looked at how Significant control Factor of Taguchi Methods and Factor experiments are changed. This process cannot be expressed as a Mathematical formula, but showed as a numerical example. Results: Saw significant changes in the factors when data is outside a certain range of the experimental data. By Test of Equivalence Variance, Experiment data is verified reliability. To find the Control Factor, Taguchi Method is better than the general experiment. Conclusion: We know that a Significant Factor is changed with the range of Variance of Experiment Data. The value of this paper is verified change process with Numerical Data obtained Experiment.
클러스터형의 다중 공정용 장치에 부착키 위해 제작된 콘택 산화막 식각용 공정모듈에 대한 적정 식각 공정조건을 확립하기 위해, Taguchi 방법을 활용하여 공정최적화 실험을 수행하였다. Taguchi 실험은 2회에 걸쳐 시행되었는데, 제1차 실험은 장비변수에 대한 식각공정변수의 개괄적 거동을 타진하기 위함이었고, 제2차 실험은 상세 공정조건 확립을 위해서였다. 실험 및 분석 결과 $CHF_{3}/CF_{4}$ 가스유량은 72/8sccm, 공정압력은 50 mTorr, RF 전력은 500 Watts, 자계강도는 90 Gauss일때 최적 공정 성능을 발휘함을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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