For the precision measurement of industrial products, the location of holes inside the products, if they exist, are often selected as feature points. The measurement of hole location would be performed by vision and laser-vision sensor. However, the usage of those sensors is limited in case of big change of light intensity and reflective shiny surface of the products. In order to overcome the difficulties, we have developed a hole displacement measuring device using contact-type displacement sensors (LVDTs). The developed measurement device attached to a robot measures small displacement of a hole by allowing its X-Y movement due to the contact forces between the hole and its own circular cone. The developed device consists of three plates which are connected in series for its own function. The first plate is used for the attachment to an industrial robot with ball-bush joints and springs. The second and third plates allow X-Y direction as LM guides. The bottom of the third plate is designed that various circular cones can be easily attached according to the shape of the hole. The developed system was implemented for its effectiveness that its measurement accuracy is less than 0.05mm.
Reverse engineering (RE) is a process to create computer aided design (CAD) models from the scanned data of an existing part acquired using 3D position scanners. This paper proposes a novel methodology of extracting geometric features directly from a set of 3D scanned points, which utilizes the concepts of feature-based technology and artificial neural networks (ANNs). The use of ANN has enabled the development of a flexible feature-based RE application that can be trained to deal with various features. The following four main tasks were mainly investigated and implemented: (1) Data reduction; (2) edge detection; (3) ANN-based feature recognition; (4) feature extraction. This approach was validated with a variety of real industrial components. The test results show that the developed feature-based RE application proved to be suitable for reconstructing prismatic features such as block, pocket, step, slot, hole, and boss, which are very common and crucial in mechanical engineering products.
The Electric discharge machining (EDM) process is used to minimize the difference between designed feature and machined feature while the most workpiece is removed through the cutting processes. The tiny-deep hole machining and perpendicular wall machining in mold and die are good applications of EDM. Among EDM equipment, the super drill uses the hollowed electrode to eliminate the debris which causes the second discharge with the electrode and degrades the machining quality. Through the hollow, the high pressured discharge oil is supplied to remove the debris together with the spindle rotation. The thin-hollow electrode tends to easily wear out compared to the sold die-sinking electrode and its wear rate is might not allowed to monitor in real time during discharging. Up to now, the wear amount is measured by off line method, which leads machining time to increase because the hole pass-through moment can be check by visual (manually) with the extra tool path. Therefore, this study suggests the attractive method to evaluate the hole pass-through moment in which the gap voltage and z-axis encoder pulse are monitored to predict the moment. The commercial super drill is used to validate the proposed method and the experiment is carried out.
Periodically shaped pillar-arrays and hole-arrays were fabricated on a Si wafer. Geometric features are similar in a periodic length of 4 ${\mu}m$ and a depth of 2 ${\mu}m$. For the hole-array patterns, positive PR processes were performed. UV exposed PR patterns were removed during a developing process to leave shapes of inversely replicated from a glass photomask. Meanwhile, negative PR processes were taken for the pillar-array patterns. UV exposed PR patterns were remained on a Si substrate having a same feature of patterns of a glass photomask. For an electrical aspect, a pillar structure has a short carrier-collection length resulting in the improved open-circuit voltage of 609 mV from 587 mV of a planar device. An improved performance may be achieved to reduce recombination loss along the patterning surface.
Monitoring of the drill wear and hole quality change is conducted during the drilling process. Cutting force measured by tool dynamometer is a evident feature estimating abnormal state of drilling. One major difficulty in using tool dynamometer is that the work piece must be mounted on the dynamometer, and thus the machining process is disturbed and discontinuous. Acoustic transducer do not disturb the normal machining process, and provide a relatively easy way to monitor a machining process for industrial application. For this advantage, AE signal is used to estimate the abnormal state. In this study vision system is used to detect flank wear tendency and hole quality, there are many formal factors in hole quality decision circularity, cylindricity, straightness, and so on, but these are difficult to measure in on-line monitoring. The movement of hole center and increasement of hole diameter is presented to determine hole quality As the results of this experiment, AE RMS signal and measurements by vision system are shown the similar tendency as abnormal state of drilling. And detection of the abnormal states using BPNs was achieved 96.4% reliability.
Kim, Minhee;Lee, Byunghyun;Lee, Junhee;Kim, Chongam
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제17권3호
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pp.296-314
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2016
This paper presents experimental and computational investigations of synthetic jets with a circular exit for improving flow control performance. First, the flow feature and vortex structure of a multiple serial circular exit were numerically analyzed from the view point of flow control effect under a cross flow condition. In order to improve separation control performance, experimental and numerical studies were conducted according to several key parameters, such as hole diameter, hole gap, the number of hole, jet array, and phase difference. Experiments were carried out in a quiescent condition and a forced separated flow condition using piezoelectrically driven synthetic jets. Jet characteristics were compared by measuring velocity profiles and pressure distributions. The interaction of synthetic jets with a freestream was examined by analyzing vortical structure characteristics. For separation control performance, separated flow over an airfoil at high angles of attack was employed and the flow control performance of the proposed synthetic jet was verified by measuring aerodynamic coefficient. The circular exit with a suitable hole parameter provides stable and persistent jet vortices that do beneficially affect separation control. This demonstrates the flow control performance of circular exit array could be remarkably improved by applying a set of suitable hole parameters.
Farooq, Muhammad Umar;Wang, Xingfu;Sajjad, Moizza;Qaisar, Sara
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권3호
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pp.1330-1347
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2018
Mobile Ad hoc Network (MANET) is a collection of nodes or communication devices that wish to communicate without any fixed infrastructure and predetermined organization of available links. The effort has been made by proposing a scheme to overcome the critical security issue in MANET. The insufficiency of security considerations in the design of Ad hoc On-Demand Distance Vector protocol makes it vulnerable to the threats of collaborative black hole attacks, where hacker nodes attack the data packets and drop them instead of forwarding. To secure mobile ad hoc networks from collaborative black hole attacks, we implement our scheme and considered sensor's energy as a key feature with a better packet delivery ratio, less delay time and high throughput. The proposed scheme has offered an improved solution to diminish collaborative black hole attacks with high performance and benchmark results as compared to the existing schemes EDRIAODV and DRIAODV respectively. This paper has shown that throughput and packet delivery ratio increase while the end to end delay decreases as compared to existing schemes. It also reduces the overall energy consumption and network traffic by maintaining accuracy and high detection rate which is more safe and reliable for future work.
The proposal of this paper is the constructing of knowledge database with manufacturing information. This database contains characteristics of workpiece materials, cutting tools, NC machines, manufacturing processes, and work conditions. And all shape in the system are feature models such base plate, step, hole, pocket, boss, and slot. These information generate a final decision for machining process by the expert system.
This study proposes the analysis and evaluation method of time series ultrasonic signal using the attractor analysis. Features extracted from time series signal analyze quantitatively characteristics of welding defects. For this purpose, analysis objective in this study is fractal dimension and attractor Quadrant feature. Trajectory changes in the attractor indicated that even the same type of defects carried substantial difference in fractal characteristics resulting from distance shifts such as parts of head and flange. Such differences in characteristics of weld defects enables the evaluation of unique features of defects in the weld zone. In quantitative fractal feature extraction, feature values of 3.848 in the case of part of head(crack) and 4.102 in the case of part of web(side hale) and 3.711 in the case of part of flange(crack) were proposed on the basis of fractal dimensions. Proposed attractor feature extraction in this study can enhance the precision rate of ultrasonic evalaution for defect signals of rail weld zone such as side hole and crack.
원자력발전소의 주요 압력용기 용접부에 대한 초음파검사시 결함의 특성과 형태에 대한 정확한 분류는 원자력 발전소의 안전성을 확보하기 위한 결함평가에 중요한 요소이다. 본 연구에서 초음파검사에서 얻어진 결함신호를 digital signal processing 기법으로 처리하여 결함의 특성과 형태를 구분할 수 있는 feature vector를 추출하고 결함의 형태를 형상 인식법을 사용하여 분류 하였다. Training specimen(slit, hole)의 신호와 testing specimen(crack, slag)의 신호를 구분하기 위한 실험에서 사용된 통계적 pattern recognition algorithm은 minimum distance classifier와 maximum likelihood classifier이다. 이러한 형상 classifier를 이용하여 결함의 특성을 정량적으로 분류하여 결함 평가 능력을 향상시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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