This paper presents a new approach to create 3D visualization from discrete simulation results. This approach connects discrete event simulation directly to 3D animation with its novel methods that analyze and convert discrete simulation results into animation events to trigger 3D animation. In addition, it constructs a 3D animation framework for the visualization of discrete simulation results. This framework supports the reuse of both the existing 3D animation objects and behavior components, and allows the rapid development of new 3D animation objects by users with no special knowledge in computer graphics. This approach has been implemented with the software component technology. As an application in virtual manufacturing, visualizations of an electronics assembly factory are also provided in the paper to demonstrate the performance of this new approach.
Workload programming is allocating suitable workloads of production process according to the needs of products, which would minimize the total cost of both work and stock under some constraint conditions. In this paper, a production process flow chart of discrete manufacturing is presented by a Petri net, and the optimization model of workload-stock is established. An approach of the optimal workloads is provided by means of the integer matrix theory. An example is given to verify this method.
Mun Hyeong-Seok;Jang Chang-Du;Ha Yun-Seok;Jo Yeong-Cheon
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2005.06a
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pp.331-336
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2005
A lot of manufacturing knowledge and method have applied to increase manufacturing efficiency in industry field. DES(Discrete Event Simulation) is one of solution to deal with manufacturing problems in factory. Beginning of research, old maintenance system of KNR ( Korea National Railroad) and its technical problems are basically investigated. KNR has maintained railway vehicle with their own solution based on experience. Very advanced railway vehicles such as KTX (Korea Train Express) and TTX(Tilting Train Express) will be difficult to maintain with their old maintenance method. In order to apply knowledge of DES, maintenance field of railway must be considered. Imaginary maintenance machine are selected to variable of DES. Maintenance capability of each machine will be evaluated base on imaginary data from imaginary machine. The machine could be very expensive as well as difficult to replace. Target of research is minimization of number of machine in railway workshop. So basic knowledge of discrete event simulation is introduced. Then five essential stages of discrete event simulation are provided. Each maintenance case defined as event. Each event is discrete and simulated base on different case such as one maintenance line with one machine and one maintenance line with two machines in railway workshop. simple maintenance method, discrete event simulation, will be come out very powerful in complicate maintenance system and will be helpful to reduce maintenance cost as well as maintenance labor.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.13
no.1
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pp.67-75
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2008
In spite of rapidly increasing interests in digital manufacturing, there still lacks of a systematic approach in manufacturing line flow analysis via modeling and simulation; currently, the parameters for designing manufacturing line are defined by being solely based on engineers experiences. The paper proposes an application of the genetic algorithm to a discrete event line simulation finding optimal set of parameters for manufacturing line balancing problem. The proposed method has been applied to two example problems-one is a simple manufacturing model and the other for shipyard industry-in order to demonstrate its validity and usefulness.
In this paper we describe Flexible Manufacturing Systems (FMS) using Petri nets, since Petri nets provide a powerful tool for modeling dynamical behavior of discrete concurrent processes. We deal with off-Line and on-Line rule-based scheduling of FMS. The role of the rule-base is to generate appropriate priority rule for resolving conflicts, that is, for selecting one of enabled transitions to be fired in a conflict set of the Petri nets. This corresponds to select a part type to be processed in the FMS. Towards developing more Intelligent Manufacturing Systems (IMS) we propose a conceptual framework of a futuristic intelligent scheduling system.
This paper presents a method for constructing model of manufacturing processes for simulation and design of the discrete control logic. The models represent the discrete vent evolution of the system as well as features of the underlying continues processes, for applications such as discrete parts manufacture and assembly, the process is decomposed into operations and for each operation the required resources and associated discrete resource slates are Identified. The structure of the discrete-level control is modeled by modified Perti nets which are synthesized from single resource activity cycles. Construction of nets provides discrete control logic with guaranteed properties based on extended Petri nets theory, for illustration, the proposed method is applied to the high-level discrete control of a two-robotic assembly cell.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.19
no.5
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pp.27-37
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2020
Structural optimization problems with discrete design variables require more function calculations (or finite element analyses) than those in the continuous design space. In this study, a method to find an optimal solution in the discrete design of the truss structure is presented, reducing the number of function calculations. Because a continuous optimal solution is the Karush-Kuhn-Tucker point that satisfies the optimality condition, it is assumed that the discrete optimal solution is around the continuous optimum. Then, response values such as weight, displacement, and stress are predicted using approximate models-referred to as hybrid metamodels-within specified design ranges. The discrete design method using the hybrid metamodels is used as a post-process of the continuous optimization process. Standard truss design problems of 10-bar, 25-bar, 15-bar, and 52-bar are solved to show the usefulness of this method. The results are compared with those of existing methods.
Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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1999.10a
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pp.24-29
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1999
Proposed in this paper is a modeling and simulation methodology for a virtual manufacturing environment. Based on DEVS formalism[Zeigler 76], the proposed model, so called GKDEVS, is designed to descript the geometrical knematic structure as well as event-driven and continuous state dynamics. In terms of abstract simulation algorithm[Zeigler 84], the simulation method of GKDEVS is proposed for combined discrete-continuous simulation. Using the GKDEVS, and FMS model consisting of a turing machine, a 3-axis machine and a RGV-mounted robot is constructed and simulated.
Purpose It is a major goal to improve the product yields during production operations in the manufacturing industry. Therefore, factory is trying to keep the good quality materials and proper production resources, also find the proper condition of facilities and manufacturing environment for yields improvement. Design/methodology/approach We propose the hybrid framework to analyze to dataset extracted from MES. Those data is about the alarm information generated from equipment, both measurement and equipment process value from production and cycle/pitch time measured from production data these covered products during production. We adapt a data warehousing techniques for organizing dataset, a logistic regression for finding out the significant factors, and a association analysis for drawing the rules which affect the product yields. And then we validate the framework by applying the real data generated from the discrete process in secondary cell battery manufacturing. Findings This paper deals with challenges to apply the full potential of modeling and simulation within CPPS(Cyber-Physical Production System) and Smart Factory implementation. The framework is being applied in one of the most advanced and complex industrial sectors like semiconductor, display, and automotive industry.
Mun Hyung Suk;Jang Chang Doo;Ha Yun Sok;Cho Young Chun
Proceedings of the KSR Conference
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2005.05a
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pp.48-57
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2005
A lot of manufacturing knowledge and method have applied to increase manufacturing efficiency in industry field. DES(Discrete Event Simulation) is one of solution to deal with manufacturing problems in factory. Beginning of research, old maintenance system of KNR ( Korea National Railroad) and its technical problems are basically investigated. KNR has maintained railway vehicle with their own solution based on experience. Very advanced railway vehicles such as KTX (Korea Train Express) and TTX(Tilting Train Express) will be difficult to maintain with their old maintenance method. In order to apply knowledge of DES, maintenance field of railway must be considered. Imaginary maintenance machine are selected to variable of DES. Maintenance capability of each machine will be evaluated base on imaginary data from imaginary machine. The machine could be very expensive as well as difficult to replace. Target of research is minimization of number of machine in railway workshop. So basic knowledge of discrete event simulation is introduced. Then five essential stages of discrete event simulation are provided. Each maintenance case defined as event. Each event is discrete and simulated base on different case such as one maintenance line with one machine and one maintenance line with two machines in railway workshop. simple maintenance method, discrete event simulation, will be come out very powerful in complicate maintenance system and will be helpful to reduce maintenance cost as well as maintenance labor.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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