In order to quickly respond to the rapidly changing manufacturing environment, it is imperative for the system to have such capabilities as flexibility, adaptability, reusability, etc. One of the promising approaches for new manufacturing paradigm satisfying those capabilities is the fractal manufacturing system (FrMS). FrMS is based on the concept of autonomously cooperating and self-reconfigurable agents referred to as fractals. In this paper, a fractal template is proposed to have both fractal-specific and agent-specific characteristics and proper techniques for implementation are also selected. The proposed template can be easily extended to the platform of FrMS which supports simulation, shop flow control, and other research issues existed in the manufacturing systems. An example of applying the proposed template to the simulation is also presented.
In this paper, a plan-coordination architecture is proposed for multi-agent control in the fractal manufacturing system (FrMS). A fractal in FrMS is a set of distributed agents whose goal can be achieved through cooperation, coordination, and negotiation with other agents. Since each agent in the FrMS generates, achieves, and modifies its own plan fragments autonomously during the coordination process with other agents, it is necessary to develop a systematic methodology for the achievement of global plan in the manufacturing system. The heterarchical structure of the FrMS provides a compromised plan-coordination approach, it compromise a centralized plan-generation/execution (which mainly focuses on the maximization of throughput) with a distributed one (which focuses on the autonomy of each module and flexibility of the whole system). Plan-coordinators in lower level fractal independently generate plan fragments according to the global plan of higher level fractal, and plan-coordinators in higher level fractal mediate/coordinate the plan fragments to enhance the global performance of the system. This paper assumes that generation method of the plan fragments and the negotiation policy of the fractal is achieved by a simple process, and we mainly focuses on the information exchanging and distributed decision making process to coordinate the combinations of plan fragments within a limited exchange of information.
In order to quickly respond to the rapidly changing manufacturing environment, it is imperative for the system to have such capabilities as flexibility, adaptability, reusability, etc. One of the promising approaches for new manufacturing paradigm satisfying those capabilities is the fractal manufacturing system (FrMS). The FrMS can be optimized by reorganizing the structure of fractals through the dynamic restructuring process (DRP) to deal with the changes of environment. Through the DRP, the logical connections between fractals and roles of fractals are autonomously changed. To determine an appropriate fractal structure, certain rules are needed to build and evaluate alternative structures for fractals involved in the DRP. In this paper, an algorithm for the DRP-, which is invoked when some equipment are unavailable, is introduced and explained with examples.
Fractal manufacturing system (FrMS) distinguishes itself from other manufacturing systems by the fact that there is a fractal repeated at every scale. A fractal is a volatile organization which consists of goal-oriented agents referred to as AIR-units (autonomous and intelligent resource units). AIR-units unrestrictedly reconfigure fractals in accordance with their own goals. Their goals can be dynamically changed along with the environmental status. Since goals of AIR-units are represented as fuzzy models, an AIR-unit itself is a fuzzy logic controller. This paper presents a goal regulation mechanism in the FrMS. In particular, a reinforcement learning method is adopted as a regulating mechanism of the fuzzy goal model, which uses only weak reinforcement signal. Goal regulation is achieved by building a feedforward neural network to estimate compatibility level of current goals, which can then adaptively improve compatibility by using the gradient descent method. Goal-oriented features of AIR-units are also presented.
It is known that fractal theory has recently been used as a useful in the characterization of surface texture and the understanding of tribological phenomena such as friction wear and lubrication The fractal based method for describing the rubbed surface texture has aroused great interest In this paper the fractal descriptors was applied to rubbed surface of hydraulic driving material with image processing system in order to describe morphology of the rubbed surface The results showed that the fractal dimension can be determined by sum of intensity difference of surface pixel. The two step size to get fractal dimension is similar to surface roughness Ra. Fractal dimensions of the rubbed surfaces increase with an increase of applied load Morphology of the rubbed surface driving in lubricant can be effectively obtained by fractal dimensions.
Decomposition of tasks in the ordinary manufacturing systems is usually based on the predefined goal of the system. To achieve the high-level-goals (e.g., factory goal or company goal), several sub-goals should be achieved in advance. However, goals can change along with the current status of the system and the external environmental situations. Thus, a manufacturing system should support the goal-formations which can be bearable these changes for efficient and effective operations. Therefore, it IS necessary to develop a systematic methodology for the goal-formations in a manufacturing system. Especially, the formation and/or change of goals in real-time should be possible for distributed and dynamic systems including the fractal manufacturing system (FrMS). In this paper, a threefold methodology is proposed for the goal-formation process (GFP) in the FrMS; 1) a goalgenerating process (GGP) to make and propagate fuzzy goals, 2) a goal-harmonizing process (GHP) to eliminate or reduce conflicts and interferences of goals by using a mobile agent- based negotiation scheme, and 3) a goal-balancing process (GBP) to make a compromise between goals by using quantifiable indicators of the manufacturing system.
The determination of surface morphology is believed to be extremely important in the areas of contact mechanics, adhesion and friction. In order to describe morphology of various rubbed surface, the wear test was carried out under different experimental conditions in lubricating wear. And fractal descriptors was applied to rubbed surface of hydraulic driving material with image processing system. These descriptors to analyze surface structure are fractal dimension. Surface fractal dimension can be determined by sum of intensity difference of surface pixel. Morphology of rubbed surface can be effectively obtained by fractal dimensions.
The model of a FMS (Flexible Manufacturing System) admits to a natural hierarchical decomposition of highly decoupled units with similar structure and control. The FMS fractal architecture model represents a hierarchical structure built from elements of a single basic design. A SES (System Entity Structure) is a structural knowledge representation scheme that contains knowledge of decomposition, taxonomy, and coupling relationships of a system necessary to direct model synthesis. A substructure of a SES is extracted for use as the skeleton for a model. This substructure is called pruned SES and the extraction operation of a pruned SES from a SES is called pruning (or pruning operation). This paper presents a pruning operation called recursive pruning. It is applied to SES for generating a model structure whose sub-structure contains copies if itself as in FMS fractal architecture. Another pruning operation called delay pruning is also presented. Combined with recursive pruning the delay pruningis a useful tool for representing and constructing complex systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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