The impact of improved vehicle design on highway safety

Eisele, J. S.; Haimes, Yacov Y.; Garber, Nicholas J; Li, Duan; Lambert, James H.; Kuzminski, Peter; Chowdhury, Mashrur

doi:10.1016/s0951-8320(96)00085-3

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“…The theoretical basis for this approach is that one objective is optimized, and all other objectives are constrained to some value (⑀) (4 ). The ⑀-constraint approach was applied in making infrastructure-related decisions, such as water resource systems (5,6) and highway safety (7,8). The solution depends largely on the chosen constraint value.…”

Section: Constraint Multiobjective Programmingmentioning

confidence: 99%

Investment Analysis Using the Constraint Multiobjective Programming Method

Chowdhury

Tan

2005

Transportation Research Record: Journal of the Transportation R

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Transportation infrastructure decisions that optimize available resources and provide maximum benefits are of tremendous potential advantage to the transportation professional. Decision makers attempt to reach their goals with well-timed and cost-effective decisions that invest limited available resources according to future needs. Thus, it becomes increasingly important for them to use objective tools to make the proper investment choices. This paper presents a multiobjective analysis that uses a set of objectives and constraints to aid investment decisions. Multiobjective decision analysis gives planners technical tools to solve a decision problem with multiple objectives. The effects of each objective might then be evaluated according to selected measures of effectiveness (MOEs). The MOEs derived from these objectives might include a resulting reduction in environmental impacts, a level of improved access to cultural facilities, or a level of comfort with the given alternatives. With complex transportation planning problems, no single option may be considered the best by all measures. Economic, safety, ecological, social, and operational measures may produce varied results. Multiobjective programming does not provide a single solution or alternative, but rather provides a set of best alternatives from all available options. This paper presents a constraint multiobjective programming method for use in analyzing major investment decisions. A case study based on the Ohio River Bridge Project demonstrates the application of the multiobjective analysis tool.

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Section: Constraint Multiobjective Programmingmentioning

confidence: 99%

Investment Analysis Using the Constraint Multiobjective Programming Method

Chowdhury

Tan

2005

Transportation Research Record: Journal of the Transportation R

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“…Esta deve ser a menor possível, porém sem comprometer a segurança de fechamento da porta, de modo que através de experimentações foi possível delinear a região segura de trabalho. Eisele et al (1996), desenvolveram um método para avaliação da segurança dos projetos automobilísticos, onde através da base de dados sobre acidentes da Virgínia (USA), foi possível identificar tipos de acidentes e quantidade, de modo a construir uma árvore de falhas e a probabilidade de ocorrência do evento de topo. Como resultado do método, pontos críticos podem ser avaliados e projetos de melhorias implementados.…”

Section: Confiabilidadeunclassified

A confiabilidade como fator de valor na melhoria de produtos. Estudo de caso

Teixeira¹

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No cenário atual, para serem competitivas, as empresas enfrentam o desafio de desenvolverem novos produtos em um espaço curto de tempo, com tecnologia superior à anterior e com custos reduzidos para garantir a sobrevivência do negócio. E o sucesso está diretamente atrelado aos requisitos exigidos pelos clientes, onde Qualidade, Confiabilidade, Entrega e Preço são o mínimo que se espera. Neste trabalho são abordadas metodologias utilizadas para o Planejamento e Garantia da Qualidade, as quais devem ser utilizadas já na fase de concepção do projeto do produto, pois é aqui que nasce em grande parte a qualidade, a confiabilidade e o preço final do produto. O produto escolhido para análise se trata da Embreagem Automotiva e, como método proposto, fez-se primeiramente uma interação entre o Modelo de Kano juntamente com o QFD, Custeio Alvo e Análise de Valor, a fim de se avaliar o grau de atendimento aos requisitosdo cliente e determinar quais as funções cujos custos relativos estão acima das necessidades relativas, oferecendo, portanto, potencial para otimização ou mesmo eliminação. Tem-se, em seguida, a construção da Árvore de Falhas (FTA) para identificação dos componentes críticos que oferecem maior risco de falha no sistema. O trabalho tem por objetivo final, a análise de Confiabilidade e Regressão dos resultados obtidos nos ensaios, para determinação da confiabilidade da embreagem em estudo, componentes a serem melhorados ou otimizados, bem como criar uma metodologia para desenvolvimento de produtos otimizados.

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