Two-step neural network is designed for determining electrical discharge machining parameters in low erosion. The first neural network, which is used as a classification network, checks whether the current conditions are appropriate to electrical discharge machining in low tool erosion. If the conditions are appropriate to EDM in low erosion, suitable EDM parameters are generated by the second neural network. Theoretically known EDM conditions are produced and also utilized for training the second neural network. The trained neural network is tested how well suitable EDM machining conditions are generated under unknown machining situations Experimental result shows that the proposed two-step neural network approach could be effectively used for determining EDM parameters in low tool erosion. The results also have a practical contribution to EDM area in that it could be applied for maintaining low tool wear as well as obtaining maximum machining rates simultaneously.
In this paper, two parts of neural networks were proposed for determination of optimal EDM parameters. One is pattern recognition neural network that can be selecting expert neural network suitable to the EDM mode. The other is expert neural network that can be determining optimal EDM parameters such as pulse on time and pulse off time. Prior to determination of EDM parameters, Peak current, which is related to the EDM area closely, determined base on EDM area that is calculated from CAD data, firstly. Then, the other EDM parameters determined by the expert neural network that is selected to the EDM mode.
Adaptive neural network approach is presented for determining Electrical Discharge Machining (EDM) parameters. Electrical Discharge Machining has been widely used with its capability of machining hard metals and tough shapes. In the past few years, EDM has been established in tool-room and large-scale production. However. in spite of it's wide application, an universal selection method of EDM parameters has not been established yet. No attempt has been tried before to suggest a logical method in determining essential machine parameters considering the machining rate and resulting surface roughness integrity. The paper presents a method, which is focusing on determining appropriate machining parameters. Depending on the electrode wear and surface roughness, an adaptive neural network is designed for providing suitable machining guideline.
기존의 다중경로 설정 방법은 소스로부터 목적지까지 명확하게 분리된 다중경로를 보장하지 못할 뿐만 아니라, 다중경로의 라우팅 정보를 설정하고 유지하기 위한 오버헤드가 많다. 본 논문에서는 다중경로를 설정하는 과정에서 플러딩 방식을 제거하고, 트래픽 부하를 분산시키며, 경로 갱신에 참여하는 노드의 수를 최소화함으로써, 에너지 효율적인 EDM(Explicit Disjoint Multipath) 방식을 제안한다. EDM은 논리적으로 다중경로가 구성될 수 있는 논리적인 파이프라인을 구성하고, 물리적으로 파이프라인을 통해 목적지까지 경유지 기반 지오그래픽 라우팅을 수행한다. EDM은 네트워크 트래픽 부하를 분산시키고, 에너지 소모를 균등화할 수 있으며, 네트워크 생명주기를 연장시킬 수 있다.
국가 기준측지계가 세계측지계로 변경됨에 따라 모든 국가기준점의 좌표를 기존의 동경측지계에서 세계측지계로 변환해야 한다. 본 연구에서는 우리나라 삼각점자료 중에서 현재까지 남아있는 EDM 단일 관측지역의 세계측지계 좌표를 산정하였다. 이전의 정밀 2차 데이터 셋을 확보하여 이설자료를 조사 및 검증하여 데이터 셋에 갱신하고, 새로운 데이터 셋을 구축하였다. 구축된 데이터 셋을 국토지리정보원에서 고시한 변환파라미터를 이용하여 KGD2002 좌표계로 변환하였으며, EGM96 모델을 이용하여 지오이드고를 산정하고, 이전에 보정하지 않았던 지오이드고에 대한 영향을 분석하여 보정하였다 보정된 자료를 데이터 셋에 반영하고, GPS 2등 및 GPS망과 EDM망의 경계부분의 GPS 3등 기준점을 확보하여 경위도(BL) 망조정을 수행하여 최종 성과를 산출하였다. 최종 망조정 결과 표준편차(Mo)가 최소 1.37", 최대 2.13"로 나타났으며, 본 연구를 통하여 산출된 성과는 국가기준점성과로 사용 가능할 것으로 판단된다.
본 논문은 우리나라의 모든 국가기준점(삼각점)을 대상으로 종전의 동경측지계 성과로부터 세계측지계인 KGD2002성과를 산출하고 검증하기 위한 계산과정을 설명하고 있으며, 여기에는 국가기준점의 역사적 변천배경에 따라 1974년부터 2008년까지의 GPS관측데이터와 EDM관측데이터를 사용하고 있다. 통합망조정을 위하여 초대규모 통합 GPS망을 구성하고 다양한 단계의 데이터처리 절차를 거친 후 다점고정을 통해 12,000여점 국가기준점의 세계측지계 KGD2002 고시성과가 결정되었으며, 그 정확도는 수평방향에서 ${\pm}0.015m$(95%), 수직방향에서 ${\pm}0.030m$(95%) 수준이었다. 또한 조정성과의 검증을 위하여 GPS/EDM 결합망을 구성하여 검증계산한 결과와 KGD2002성과와 비교에서 그 좌표차(RMSE)가 수평과 수직방향에서 각각 ${\pm}0.0025m$, ${\pm}0.0008m$로서 나타나 고시성과의 계산이 타당함을 보여주고 있다.
Wire-cut EDM is used in Die manufacturing as the part of non-traditional cutting process, But,the determination of it's cutting condition with high efficiency and precision is difficult due to the influence of cutting environment and cutting mechanism. In this study, we examine the cutting performance of the SKD11 and Brass in wire-cut EDM and make the neural network which have the configuration of 5-12-2 and back-propagation learning rule. Through the neural network, we can appraise the cutting performance before working and determine the optimal cutting condition. By introducing this method to the W-cut EDM, we can enhance the cutting efficiency.
건설교통부 국토지리정보원에서는 한국측지계2002(KGD2002)의 성과를 산출하기 위해 전국의 대규모 삼각점에 대한 국가기준점의 망조정을 실시하였다. 본 연구에서는 수평망조정의 결과를 분석 및 점검하고 성과를 고시하여 실용성과로 사용이 가능한지 여부를 검토하였다. 이를 위해 점검지역의 137개 삼각점에서 GPS방식으로 관측을 실시하고, 데이터의 처리과정을 거쳐 점검을 위해 관측된 137점의 정밀한 망조정성과를 산정하여 KGD2002성과와 좌표차를 비교하였다. 결과를 살펴보면 GPS망조정 지역의 경우 RMSE의 평균이 수평방향과 수직방향에서 각각 ${\pm}2.7cm$, ${\pm}6.5cm$로 나타났고, EDM망조정 지역의 경우 RMSE의 평균이 수평방향에서 ${\pm}3.0cm$로 나타났으나 지역적으로 GPS고정점이 부족한 EDM지역의 경우에는 정확도 확보대책이 요망된다.
지구측위사스템(GPS)의 등장은 새로운 기준점망의 구성과 기설망의 해석, 강화, 고밀도화의 작업에 신속성과 경제성을 부여할 수 있게 되었으며, 열악한 기상조건에서도 지도제작, 지적측량, 건설공사의 기준점 설정에서의 적용이 가능하기에 이르렀다. 이 논문에서는 GPS 측량기법의 실용화에 목적을 두고 있으며 기존의 EDM 방식에 의한 정밀기준점 측량을 대체할 수 있는 지를 검토하였다. 정밀 1차 기준점망인 평군변장 10 km의 시범망을 Wild GPS-System 200에 의해 관측하고 이 거리와 EDM 거리 및 실용성과와를 비교분석하였으며 상대고저차를 평균해면상의 값으로 변환코자 하였다. 연구결과를 종합해 보면, 국가기준점망의 구성에 있어 GPS를 하나의 새로운 관측장비로 취급하는 기법에 의하여 기존의 망구성과 계산체계를 유지할 수 있으므로 기존의 측량기법을 대체할 수 있음이 제시되어 있다.
최근, 광파거리측량기(EDM)가 트래버스측량과 3변측량에 널리 활용되고 있는 추세에 비추어, 본 연구에서는 Electronic Total Stations (Set 3)을 이용, 개합 트래터스망을 엄밀히 조정하기 위하여 측각과 측거를 고려한 동시조정법으로 엄밀조정을 행하였으며, 또한 관측거리 및 배각수에 따라 측각에 발생하는 각종 우연오차를 검토해 보았다. 그리고 본 동시조정법과 컴파스측정 및 트랜싯트법칙을 비교 검토한 결과, 측각과 측거를 고려한 동시조정법이 정학도가 가장 좋아 타조정법에 비해 실용성 및 적용의 타당성이 입증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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