The productivity is the one of the primary elements to evaluate the new systems performance for building construction along with the economic efficiency, the safety, and the quality improvement. At present the on-site construction automation systems(we will call it as Construction Factory or CF hereafter) is under the development by research group for construction automation of high-rise building. The system includes many sub-systems such as a robotic crane, a construction factory, bolting robots, a building material management system using RFID and so on. In this study we discuss and propose the method to evaluate for these hybrid on-site automation system fundamentally. In future we devise a framework of evaluation modules for the on-site building automation system on the basis of this discuss.
In Korea, there are many attempts to automate architectural design tasks, focusing on government-led national R&D projects and private operators, in order to enhance global competitiveness and productivity of the building service industry. However, according to a survey of architectural design office practitioners, only 25% (9 out of 37) have used it, suggesting that there are fewer cases of practical use in the field compared to research and investment in automation technology development, and there are discrepancies between automation and technology development items required in the field. In this study, the priority of automation of planning and design work of architectural design office practitioners is derived, and a comparative analysis is conducted with domestic architectural design automation service items based on the priority. A survey was conducted on practitioners of domestic architectural design offices to derive automation priorities for 19 items of architectural planning and design work. Based on the derived priorities, the degree of reflection of the working-level automation needs of domestic services was confirmed by comparing them with the domestic architectural planning and design automation service items. As a result, it was confirmed that domestic architectural planning and design automation services did not properly reflect the priority of planning and design work automation of architectural design office practitioners. This suggests that it is necessary to reflect the priorities derived in this study in technology development in order to increase the cases of practical use of the automation technology in the working environment and improve the productivity of service.
The FEM analysis of machine tools is the general analysis process to evaluate machine performance in the industry for a long time. Despite advances in FEM software, because of difficult simplicity of CAD drawing, little experience of joints stiffness modeling and troublesome manual contact area divide for bindings, the industry designers think the FEM analysis is still an area of FEM analysis expert. In this paper, the automation of modeling process with simplicity of drawing, modeling of joints and contact area divide is aimed at easy FEM analysis to enlarge utilization of a virtual machine tools. In order to verify the effects of modeling automation, a slant bed type model with tilting table is analyzed. The results show FEM modeling automation method only needed 45 minutes to complete the whole modeling process, while manual modeling method requires almost one month with 8200 calculations for coordinate transformations and stiffness data input.
This study has focused on the reliability evaluation of FCT inspection automation equipment for electric rice. To evaluate the reliability of FCT inspection automation equipment, voice analysis, Gray/R/G/B channel experiment, FND segment experiment, and robot position repeatability were performed. In the voice analysis experiment, the comparison value between the recorded and digital output waves was over 99%, indicating a very high result. It was confirmed that both the gray/R/G/B experiment using vision and the FND segment could confirm the output value of the product through vision. The position repeatability of the robot is also excellent, so it is concluded that the inspection effect through the FCT automation system will be excellent.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.370-374
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2022
Construction is a labor-intensive industry that heavily relies on skilled construction workers. However, the aging of the workforce is rapidly growing, and the shortage of skilled workers is intensifying. The application of construction robotics technology can solve the problem of workforce shortage and guarantee construction productivity, safety, and quality improvement. This study presents a framework of the functional analysis for construction processes and work tasks that classifies and analyzes processes and work tasks for construction robotics design. The framework presents the functional analysis process, which analyzes workers' attributes and identifies functions of construction robotics.
This article proposes a novel shift automation mechanism for an automated manual transmission (AMT). The development of an automated manual transmission is currently being paid considerable attention by vehicle manufacturers, with the prospects of combining the comfort of an automatic transmission and the high efficiency of a manual transmission. In order to automate the shift mechanism of a manual transmission, the proposed shift automation mechanism consists of two electric motors, cross shaped pinion gears, rack type shift rails, and a ball splined hollow shaft. First we describe the shift mechanism and operating principles of a manual transmission to investigate important design criteria for the shift automation device. And a new shift automation mechanism is described with its structure, elements, and operating principles in detail. Using a conventional manual transmission, we develop a full three-dimensional CAD model of an AMT which includes main components of the manual transmission and the designed shift automation mechanism. Finally we investigate the operating performances and feasibility of the designed AMT by a dynamic analysis.
In order to meet the thermal performance analysis accuracy requirements of high density permanent magnet synchronous motor (PMSM), a method of multi physical domain coupling thermal analysis based on control circuit, electromagnetic and thermal is presented. The circuit, electromagnetic, fluid, temperature and other physical domain are integrated and the temperature rise calculation method that considers the harmonic loss on the frequency conversion control as well as the loss non-uniformly distributed and directly mapped to the temperature field is closer to the actual situation. The key is to obtain the motor parameters, the realization of the vector control circuit and the accurate calculation and mapping of the loss. Taking a 48 slots 8 poles high density PMSM as an example, the temperature rise distribution of the key components is simulated, and the experimental platform is built. The temperature of the key components of the prototype machine is tested, which is in agreement with the simulation results. The validity and accuracy of the multi physical domain coupling thermal analysis method are verified.
Surrogate models aim to approximate the performance function with an active-learning design of experiments (DoE) to obtain a sufficiently accurate prediction of the performance function's sign for an inexpensive computational demand in reliability analysis. Nevertheless, many existing active-learning methods are limited to the Kriging model, while the uncertainties of the Kriging itself affect the reliability analysis results. Moreover, the existing general active-learning methods may not achieve a fully satisfactory balance between accuracy and efficiency. Therefore, a novel active-learning method GLM-CM is constructed to yield the issues, which conciliates several merits of existing methods. To demonstrate the performance of the proposed method, four examples, concerning both mathematical and engineering problems, were selected. By benchmarking obtained results with literature findings, various surrogate models combined with the proposed method not only provide an accurate reliability evaluation while highly alleviating the computational burden, but also provides a satisfactory balance between accuracy and efficiency compared to the other reliability methods.
Using a rich resource language to classify sentiments in a language with few resources is a popular subject of research in natural language processing. Burmese is a low-resource language. In light of the scarcity of labeled training data for sentiment classification in Burmese, in this study, we propose a method of transfer learning for sentiment analysis of a language that uses the feature transfer technique on sentiments in English. This method generates a cross-language word-embedding representation of Burmese vocabulary to map Burmese text to the semantic space of English text. A model to classify sentiments in English is then pre-trained using a convolutional neural network and an attention mechanism, where the network shares the model for sentiment analysis of English. The parameters of the network layer are used to learn the cross-language features of the sentiments, which are then transferred to the model to classify sentiments in Burmese. Finally, the model was tuned using the labeled Burmese data. The results of the experiments show that the proposed method can significantly improve the classification of sentiments in Burmese compared to a model trained using only a Burmese corpus.
Huang, Jianjun;Zhang, Xiongwei;Zhang, Yafei;Zou, Xia;Zeng, Li
ETRI Journal
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제36권1호
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pp.167-170
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2014
In this letter, we propose an unsupervised framework for speech noise reduction based on the recent development of low-rank and sparse matrix decomposition. The proposed framework directly separates the speech signal from noisy speech by decomposing the noisy speech spectrogram into three submatrices: the noise structure matrix, the clean speech structure matrix, and the residual noise matrix. Evaluations on the Noisex-92 dataset show that the proposed method achieves a signal-to-distortion ratio approximately 2.48 dB and 3.23 dB higher than that of the robust principal component analysis method and the non-negative matrix factorization method, respectively, when the input SNR is -5 dB.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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