Five DOF motion errors of a hydrostatic bearing table driven by the coreless type linear motor were compensated utilizing the active controlled capillaries in this study. Horizontal linear motion and yaw error were simultaneously compensated using two active controlled capillaries and vertical linear motion, pitch and yaw error were also simultaneously compensated using three active controlled capillaries. By the compensation, horizontal linear motion accuracy and yaw were improved from 0.16 ${\mu}m$ and 1.96 arcsec to 0.02 ${\mu}m$ and 0.03 arcsec. Vertical linear motion accuracy, pitch and roll were also largely improved from 0.18 ${\mu}m$, 2.26 arcsec and 0.14 arcsec upto 0.03 ${\mu}m$, 0.07 arcsec and 0.02 arcsec. The compensated motion errors were within the range of measuring repeatability which was ${\pm}0.02\;{\mu}m$ in the linear motion and ${\pm}0.05$ arcsec in the angular motion. From these results, it is found that the motion error compensation method utilizing the active controlled capillaries are very effective to improve the five motion accuracies of the hydrostatic bearing tables.
Wi-Fi 기반 실내 측위 기법 중 핑거프린팅 측위는 높은 정밀도로 가장 보편적인 기술 중 하나이다. 그러나 초기 신호 지도 구축과 이 후 갱신 과정은 수동으로 이루어져 많은 노동력과 시간 비용을 발생시키는 단점이 있다. 본 논문에서는 그래프를 기반으로 각 정점에서 초기 신호 지도를 구축 하는 것을 제안한다. 그리고 사용자로부터 획득한 신호 세기 데이터를 각 간선에 참조 위치를 생성하여 자동으로 매핑하여 신호 지도를 갱신하는 방법을 제안한다. 제안하는 방식은 초기 신호 지도를 그래프의 정점에서만 신호를 수집하여 구축하고 갱신은 자동으로 수행하므로 기존 핑거프린팅 무선 측위 기법의 단점인 노동력과 시간 비용을 크게 감소시킬 수 있다. 실험 결과, 실제 위치에서의 데이터와의 비교를 통해 신호 지도 갱신 기법을 검증할 수 있었고 자동으로 신호 지도를 갱신하는 작업으로 약 3.2m, 3.5m의 정밀도를 갖는 신호 지도를 구축할 수 있었다.
We report an ultra-precision lathe designed to machine micron-scale features on a large-area roll mold. The lathe can machine rolls up to 600 mm in diameter and 2,500 mm in length. All axes use hydrostatic oil bearings to exploit the high-precision, stiffness, and damping characteristics. The headstock spindle and rotary tooling table are driven by frameless direct drive motors, while coreless linear motors are used for the two linear axes. Finite element method modeling reveals that the effects of structural deformation on the machining accuracy are less than $1{\mu}m$. The results of thermal testing show that the maximum temperature rise at the spindle outer surface is approximately $0.5^{\circ}C$. Finally, performance evaluations of the error motion, micro-positioning capability, and fine-pitch machining demonstrate that the lathe is capable of producing optical-quality surfaces with micron-scale patterns with feature sizes as small as $20{\mu}m$ on a large-area roll mold.
It is known that material properties, connection quality and manufacturing methods are among the important factors directly affecting the behavior of steel connections and hence steel structures. The possible performance differences between a fabricated connection and its computer model may cause critical design problems for steel structures. Achieving a reliable design depends, however, on how accurately the material properties and relevant constitutive models are considered to characterize the behavior of structures. Conventionally, the stress and strain fields in structural steel connections are calculated using the finite elements method with assumed material properties and constitutive models. Because the conventional strain gages allow the measurement of deformation only at one point and direction for specific time duration, it is not possible to determine the general characteristics of stress-strain distributions in connections after the laboratory performance tests. In this study, a new method is introduced to measure displacement distribution of simple steel welded connections under tension tests. The method is based on analyzing digital images of connection specimens taken periodically during the laboratory tension test. By using this method, displacement distribution of steel connections can be calculated with an acceptable precision for the tested connections. Calculated displacements based on the digital image correlation method are compared with those calculated using the finite elements method.
점 클라우드로부터 차량을 추출하는 다양한 방식 중 OBPCA 방식은 세그먼트 단위의 평가-분류로 정확도가 높고, 단순한 직사각형 평면도에서 특성 값들을 추출하므로 분류가 빠르다. 그러나 이 OBPCA 방식은 차량과 크기가 비슷한 직육면체 모양의 물체를 차량과 구별하지 못하는 문제를 가지므로 이를 극복하고 차량 추출의 정확도를 높이는 방안에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 수평 단면과 함께 수직 단면을 이용하는 확장 OBPCA 방식을 제안한다. 제안 방법은 수평 단면을 통해 차량 후보를 1차로 선별하고, 각 차량 후보에서 가장 특징적인 수직 단면을 찾아서 그 단면의 특성 값들을 임계값들과 비교하여 차량 여부를 판단한다. 비교실험에서는 본 제안방식이 기존 OBPCA 방식에 비해 정밀도가 6.61% 향상되고 위양성률이 13.96% 감소됨을 확인했으며, 이를 통해 제안 방식이 기존 OBPCA 분류오류 문제에 대해 효과적인 해결방안임을 보였다.
Recent industrial requirements for highly precise shape processing have brought the electric discharge machining (EDM) in great need. High precision in EDM is primarily achieved by high performance controllers. However there exists inherent precision loss due to structural micro-deformation. On this background, we study structural deformation characteristics of wire cut EDM via finite element (FE) analysis and axiomatic design. Two different wire cut EDMs are selected as analysis models. 3D CAD package I-Deas is first used to construct FE models of wire cut EDMs, and then ABAQUS FE code is used for following structural analysis. Pertinency of FE mesh refinement is discussed in terms of η -factor. It is shown that performance accuracy of EDM depends strongly on the structural characteristics. Some design enhancements are suggested in an axiomatic design point of view. Finally we provide weight and temperature induced displacement discrepancies between wire end points as position functions of each subframe.
Laser assisted machining is the processing method that preheating brittle materials by laser heat source and cutting the soften area. This processing applied to various industries because it can be cutting difficult-to-cut materials. However, the laser assisted machining appeared the limitations of processing for equipped with the spindle. So, it assumed separate model that spindle and laser assisted machining. In feed, the calculation of changing the angle of the laser module according to preheat point and the shape of the feed is important and it tried easy calculating changing angle of 1-axis Manipulator in separate model. In 3 types feed shape, angle of 1-axis Manipulator was calculated when fixed and moved in the outside of spindle. In this study, suggest 2 types of methods for laser module when fixed and moved.
Key drive of information quarrying is to digest liked information starting possible information. With the colossal amount of realities kept in documents, information bases, and stores, in the medical care area, it's inexorably significant, assuming excessive, arising compelling resources aimed at examination besides comprehension like information on behalf of the withdrawal of gen that might assistance in independent direction. Classification is method in information mining; it's characterized as per private, passing on item toward a specific course established happening it is likeness toward past instances of different substances trendy the data collection. In pre-owned recycled four Classification algorithm that incorporate Multi-Layer perception, KSTAR, Bayesian Network and PART to fabricate the grouping replicas arranged the malaria data collection and analyze the replicas, degree their exhibition through Waikato Environment for Knowledge Analysis introduced to Java Development Kit 8, then utilizations outfit's technique trendy promoting presentation of the arrangement methodology. The outcome perceived that Bayesian Network return most elevated exactness of 50.05% when working on followed by Multi-Layer perception, with 49.9% when helping is half, then, at that point, Kstar with precision of 49.44%, 49.5% when supporting individually and PART have lesser precision of 48.1% when helping, The exploration recommended that Bayesian Network is awesome toward remain utilized on Malaria data collection in our sanatoriums.
본 논문에서는 영상 내의 객체의 형태(shape)에 기반한 객체 유사성 매칭(matching) 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 객체의 윤곽선(edge)에서 점들(edge points)을 추출하고, 추출된 점들의 위치 관계를 나타내기 위하여 각 점을 기준으로 로그 원형 히스토그램(log polar histogram)을 생성하였다. 객체의 윤곽을 따라가며 각 점에 대한 원형 히스토그램을 순차적으로 비교함으로써 객체간의 매칭이 이루어지며, 데이타베이스로부터 유사한 객체를 검색하기 위하여 사용한 매칭 방식은 널리 알려진 k-NN(nearest neighbor) 질의 방식을 사용하였다. 제안한 방법을 검증하기 위하여 기존의 형태 문맥 기법(Shape Context method)과 제안한 방법을 비교하였으며, 객체 유사성 매칭 실험에서 k=5일 때 기존 방법의 정확도가 0.37, 제안한 방법이 0.75-0.90이며, k=10일 때 기존 방법이 0.31, 제안한 방법이 0.61-0.80로서 기존의 방법에 비해 정확한 매칭 결과를 보여 주었다. 또한 영상의 회전 변형 실험에서 기존 방법의 정확도가 0.30, 제안한 방법이 0.69로서 기존 방법보다 회전 변형에 강인한(robust) 특성을 가짐을 관찰할 수 있었다.
This paper describes the improvement of the calculation by using $6{\sigma}$ method on steam turbine simulator in a nuclear power plant. The simulator is essential to not only verification and validation of control logic but also making sure of control constants in upgrading the long time used control system into the new one. And the dynamic model is a key point in that simulator. The model used during the retrofit period of the turbine controller in Kori Nuclear Power Plant makes difference in calculating generator output and control valve positions. That is because such operating data as the main steam pressure, the main steam temperature and control valve positions of Yongkwang #3 are different from those of Kori #4. Therefore, the model parameters must be tuned by using actual operating data for the high fidelity of simulator in calculating the dynamic characteristic of the model. This paper describes that the $6{\sigma}$ method is used in improvement of precision of generator output calculation in the steam turbine model of the simulator.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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