• 제목/요약/키워드: 구멍 특징형상

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제트엔진 압축기 케이스의 구멍 가공을 위한 특징형상 인식 기반의 CAM 모델 자동생성 (Automatic Generation of CAM Model for Machining Holes for Jet Engine Compressor Case Based on Feature Recognition)

  • 김병철;송일환
    • 대한기계학회논문집A
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    • 제39권3호
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    • pp.337-345
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    • 2015
  • 항공기에 사용하는 제트엔진을 생산하기 위해서는 고도의 절삭가공 기술이 필요하다. 항공기 엔진 가공업체들은 가공 시 발생할 수 있는 오류들을 방지하기 위해, CAM(computer-aided manufacturing) 기술을 도입하였다. 그러나 CAM 모델 생성을 위해서는, 작업자가 수 일에서 수 주 동안 CAD 모델을 기반으로 가공 연산을 일일이 생성해야 하는 문제가 있다. 이러한 문제 해결을 위해 본 논문에서는 CAD 모델로부터 구멍 가공 부분에 대한 CAM 모델의 자동 생성 방법을 제안한다. 이를 위해 CAD 모델에서 구멍 특징형상을 인식하고 이를 CATIA 의 가공 연산으로 변환하는 방법을 적용하였다. 또한 프로토타입 시스템의 구현을 통해 제안한 방법을 실험 및 검증하였다.

UT 신호형상 인식을 위한 Intelligence Package 개발과 Austenitic Stainless Steel Welding부 결함 분류에 관한 적용 연구 (Intelligence Package Development for UT Signal Pattern Recognition and Application to Classification of Defects in Austenitic Stainless Steel Weld)

  • 이강용;김준섭
    • 비파괴검사학회지
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    • 제15권4호
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    • pp.531-539
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    • 1996
  • 본 연구에서는 초음파 신호형상인식법을 이용하여 용접부의 인공 결함을 분류하기 위한 연구를 실시하였다. 이를 위해 신호처리 및 특징 변수를 추출할 때에 많은 사용자 정의 변수를 가지는 신호 형상 인식 패키지를 개발하였으며 디지탈 신호처리, 특징 변수 추출, 특징 변수의 선택, 분류기 선정 등의 과정을 일괄적으로 처리하였다. 특히, 선형 분류기, 경험적 Bayesian 분류기 등의 통계적 분류기와 신경회로망 분류기를 함께 사용하여 비교, 검토하였다. 이에 관한 적용 연구로 노치와 구멍으로 이루어진 인공 결함을 분류하였다. 그 결과 인공결함 분류에서 높은 인식률을 얻었으며, 특히 적절히 학습 시켰을 경우 신경회로망 분류기가 통계적 분류기에 비하여 인식률 면에서 유리하였다.

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다공배플 두께가 마이크로 연소기의 유동 및 혼합특성에 미치는 영향 (Effects of Multi-hole Baffle Thickness on Flow and Mixing Characteristics of Micro Combustor)

  • 김원현;박태선
    • 대한기계학회논문집B
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    • 제41권9호
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    • pp.623-629
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    • 2017
  • 다공배플을 가진 마이크로연소기에 레이놀즈응력 난류모형을 이용하여 난류유동 및 혼합특성에 대한 수치해석 연구를 수행하였다. 다공배플은 연소실 내부에 다수의 3차원 와유동을 발생시키는 기하학적 특징을 가지고 있다. 그러한 형상특징 중에서 배플두께를 변화시킬 경우 와유동구조의 다양한 변화가 얻어졌다. 여러 와유동중에서 연료유동으로부터 생성된 와유동은 혼합도 증가에 결정적 역할을 하였다. 연소실 내부의 3차원 와유동구조는 배플두께 변화에 따른 유동의 발달상태에 의존하였다. 특히, 배플두께가 연료유입구 직경보다 작을수록 배플구멍 제트유동의 속도분포는 포물선형태에서 안장모양의 형태로 변하였다. 연소실내부의 재순환영역크기 및 혼합도는 이러한 제트유동구조에 밀접한 상관관계를 가졌다.