This study proposes the analysis and evaluation method of time series ultrasonic signal using the phase space-frequency domain. Features extracted from time series signal analyze quantitatively characteristics of weld defects. For this purpose, analysis objectives in this study are features of time domain and frequency domain. Trajectory changes in the attractor indicated a substantial difference in fractal characteristics resulting from distance shifts such as parts of head and flange even though the types of defects are identified. These differences in characteristics of weld defects enables the evaluation of unique characteristics 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 hole) and 3.711 in the case of part of flange(crack) were proposed on the basis of fractal dimension. Proposed phase space-frequency domain method in this study can integrity evaluation for defect signals of rail weld zone such as side hole and crack.
This paper is to provide an integration approach between design and process planning for mechanical parts, using feature recognition. We develop a method to extract each individual feature of an object from 3D modeling data using face-edge graph based algorithm and then propose an approach to recognize the volumic form features using heuristic rules. we demonstrate the proposed approaches are effective for such basic shapes as pocket, slot, through hole, etc.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제23권5호
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pp.622-629
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1999
This paper presents the development of an interactive knowledge-based CAM system for design-ing and manufacturing the mold. The system is composed of two functional parts. One is the geo-metric modeller that uses the feature-based models. The models include base plate step, hole, pocket, boss and slot, These are designed by interactive user interface. The other is the expert sys-tem module with inference engine and knowledge database of workpiece material tools manufac-turing machines process an working conditions. With two parts the final mold shape is generated with manufacturing information for effective production.
항공기에 사용하는 제트엔진을 생산하기 위해서는 고도의 절삭가공 기술이 필요하다. 항공기 엔진 가공업체들은 가공 시 발생할 수 있는 오류들을 방지하기 위해, CAM(computer-aided manufacturing) 기술을 도입하였다. 그러나 CAM 모델 생성을 위해서는, 작업자가 수 일에서 수 주 동안 CAD 모델을 기반으로 가공 연산을 일일이 생성해야 하는 문제가 있다. 이러한 문제 해결을 위해 본 논문에서는 CAD 모델로부터 구멍 가공 부분에 대한 CAM 모델의 자동 생성 방법을 제안한다. 이를 위해 CAD 모델에서 구멍 특징형상을 인식하고 이를 CATIA 의 가공 연산으로 변환하는 방법을 적용하였다. 또한 프로토타입 시스템의 구현을 통해 제안한 방법을 실험 및 검증하였다.
This study proposes the analysis and evaluation method of time series ultrasonic signal using the chaotic feature extraction for ultrasonic pattern recognition. Features extracted from time series data using the chaotic time series signal analysis quantitatively welding defects. For this purpose analysis objective in this study is fractal dimension and Lyapunov exponent. Trajectory changes in the strange attractor indicated that even same type of defects carried substantial difference in chaoticity resulting from distance shills such as 0.5 and 1.0 skip distance. Such differences in chaoticity enables the evaluation of unique features of defects in the weld zone. In experiment fractal(correlation) dimension and Lyapunov exponent extracted from 6dB ultrasonic defect signals of weld zone showed chaoticity. In quantitative chaotic feature extraction, feature values(mean values) of 4.2690 and 0.0907 in the case of porosity and 4.2432 and 0.0888 in the case of incomplete penetration were proposed on the basis of fractal dimension and Lyapunov exponent. Proposed chaotic feature extraction in this study enhances ultrasonic pattern recognition results from defect signals of weld zone such as vertical hole.
항공 및 위성 사진과 같은 지형 / 지물 이미지는 대부분 비슷한 색상과 질감을 갖는다. 따라서 지형 / 지물 이미지 데이타베이스에서 질의 이미지를 정확하게 검색하기 위해서는 이미지의 형태 특정을 추출하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 지형 / 지물 이미지 검색을 위한 형태 특정 추출 방법을 제안한다. 이 방법은 이미지내 홀(hole) 이 있거나 이미지가 연결되지 않은 영역들로 구성되어 있을 경우에도 형태 특징들을 효과적으로 추출할 수 있다. 그리고 세그멘테이션 (segmentation)과 같은 특정 추출의 전처리 과정 (pre-processing) 에서 발생할 수 있는 오류에 강인하다. 본 논문에서 제안하는 방법이 기존의 방법들 보다 우수함을 다양한 이미지 검색 실험을 통해 보인다.
We investigated two flares in the solar atmosphere that occurred on June 3, 2012 and July 6, 2012 and caused propagation of Moreton and EIT waves. In the June 3 event, we noticed a filament winking which presumably was caused by the wave propagation from the flare. An interesting feature of this event is that there was a reflection of this wave by a coronal hole located alongside the wave propagation, but not all of this wave was transmitted by the coronal hole. Using the running difference method, we calculated the speed of Moreton and EIT waves and we found values of 926 km/s before the reflection and 276 km/s after the reflection (Moreton wave) and 1,127 km/s before the reflection and 46 km/s after the reflection (EIT wave). In the July 6 event, this phenomenon was accompanied by type II and type III solar radio bursts, and we also performed a running difference analysis to find the speed of the Moreton wave, obtaining a value of 988 km/s. The speed derived from the analysis of the solar radio burst was 1,200 km/s, and we assume that this difference was caused by the different nature of the motions in these phenomena, where the solar radio burst was caused by the propagating particles, not waves.
To develop new hole-blocking materials for phosphorescent organic light-emitting diodes (PhOLEDs), 5,6-dihydro-2,9-diisopropyl-4,7-diphenyl[1,10]phenanthroline (1) and 5,6-dihydro-2,9-diisopropyl-4-(4-methoxyphenyl)-7-phenyl[1,10]phenanthroline (2) were synthesized. While the absorption spectrum of 1 is very similar to that of 2, the photoluminescence spectrum of 1 has the feature of the narrower and blue-shifted blueviolet emission at the peak of 356 nm compared to that of 2. The HOMO and LUMO energy levels of 1 and 2 were estimated from the measurement of cyclic voltammetry, and 1 has the appropriate levels for a holeblocking layer (HBL). The use of 1 as a HBL in a green PhOLED led to good efficiency of 23.6 cd/A at 4.4 mA/$cm^2$.
This study developed a machine learning-based methodology to classify gravitational wave (GW) signals from black hol-eneutron star (BH-NS) mergers by combining convolutional neural network (CNN) with conditional information for feature extraction. The model was trained and validated on a dataset of simulated GW signals injected to Gaussian noise to mimic real world signals. We considered all three types of merger: binary black hole (BBH), binary neutron star (BNS) and neutron starblack hole (NSBH). We achieved up to 96% correct classification of GW signals sources. Incorporating our novel conditional information approach improved classification accuracy by 10% compared to standard time series training. Additionally, to show the effectiveness of our method, we tested the model with real GW data from the Gravitational Wave Transient Catalog (GWTC-3) and successfully classified ~90% of signals. These results are an important step towards low-latency real-time GW detection.
The BTA(boring and trepanning association) deep hole machining has an increasing demands because of its wide applications and its good productivity. The main feature of the BTA tools is that the tool cutting edges are unsymmetrically located on the boring head. This provides a stabilizing cutting force resultant necessary for self guidance of the boring head. The BTA tools are capable of machining for having a large length to diameter ratio in single pass. A study of the accuracy and surface finish of holes produced would reveal quite useful information regarding the process. This study deals with the experimental results obtained during BTA machining on SM55C, SM45C steel under differnt machining conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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