• 한국해양공학회지
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• 제13권1호통권31호
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• pp.79-87
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• 1999

As it is well appreciated plate forming by line heating takes an important role in ship production process. The paper deals with the development of line heating simulator which can produce the resultant deformation due to line heating in a few minute adn with which user can see the result graphically. For the present purpose mechanical modelling is adopted which can explicitly represent the physical resultant of line heating. In developing the present line heating simulator several program modules are integrated by adopting GUI concept such that the simulator can produce resultant deformation with keeping high accuracy. Application example is illustrated for the twisted shape surface which can be frequently seen in ship and offshore structures.

• 한국해양공학회:학술대회논문집
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• 한국해양공학회 2006년 창립20주년기념 정기학술대회 및 국제워크샵
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• pp.213-216
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• 2006

During the last decade several different methods have been proposed for the estimation of thermal deformations in the line heating process. These are mainly based on the assumption of residual strains in the heat-affected zone or simulated relations between heating conditions and residual deformations. However these results were restricted in the application from the too simplified heating conditions or the shortage of the data. The purpose of this paper is to develop a simulator of thermal deformation in the line heating using the artificial neural network. Two neural network predicting the maximum temperature and deformations at the heating line are studied. Deformation data from the line heating experiments are used for learning data for the network. It was observed that thermal deformation predicted by the neural network correlate well with the experimental result.

• 한국해양공학회지
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• 제20권4호
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• pp.24-30
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• 2006

Different methods exist for the estimation of thermaldeformation of plates in the line heating process. These are based on the assumption of residual strains in the heat-affected zone, known as the method of inherent strains, or simulated relations between heating conditions and residual deformations. The purpose of this paper is to develop a simulator of thermal deformation in the line heating, using the artificial neural network. Curvature deformations for the plate-forming are investigated, which can be used as a prime deformation parameter in the process. The curvature of plates are calculated using the approximation of plate surface by NURBS. Line heating experiments for 11 specimens of different thickness and heating conditions were performed. Two neural networks predicting the maximum temperature and curvature deformations at the heating line are studied. It was concluded that the thermal deformations predicted by the neural network can be used in a line heating simulator, which is considered an attractive and practical alternative to the existing methods.

• 대한조선학회논문집
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• 제39권2호
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• pp.45-51
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• 2002

선체는 많은 다중곡(compound curvature)을 가진 판들로 이루어져 있으며 이러한 판들을 가공하기 위해서, 조선소에서는 선상 가열(line heating) 방법이 널리 이용되어 왔다. 선상 가열법에서 가열선을 결정하는 방법으로 지금까지는 기하 변형해석을 이용하여 가열선을 제시하여 왔다. 그러나 기하해석으로 구한 가열선에 대한 역학적 검증이 이루어지지 않고 있으며 여러 가열선 중 어떤 가공선을 선택할 것인가에 대한 연구도 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 기하해석을 통해 판의 가열정보를 얻었을 때 이를 역학적으로 검증하여 실제로 판에 가열정보대로 가공을 하였을 때 나타날 수 있는 판의 거동을 예측하였다. 또한 본 논문에서는 적정 가열선을 찾는 전체 과정을 제시하였다. 가공정보로부터 예측된 가공형상을 구한 후 목적형상과 비교하여 가공형상이 목적형상의 오차범위 내에 존재할 때까지 가열선의 조정변수를 변화시켜 적절한 가공정보를 획득하였다.

• 대한조선학회논문집
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• 제29권1호
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• pp.191-200
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• 1992

선체 등의 곡면 가공에 사용되고 있는 Line Heating(선열가공)법의 역학적 이해를 통하여 3차원 열탄소성 변형을 simulation하는 model을 유도하고 유한요소 프로그램을 이용하여 model의 효용성을 검증하였다. 이미 제안된 다른 model이 결과를 주지 못하는 온도분포를 채택하여 본 model이 좋은 결과를 주는 것을 확인하였다.

• 대한조선학회논문집
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• 제39권2호
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• pp.34-44
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• 2002

선체 외판 중 약 70% 정도가 3차원 곡면 형상으로 구성되어 있다. 이러한 3차원 형상을 자동으로 성형하기 위해서 수년간 많은 연구를 수행하여 오고 있는 실정이다. 본 연구의 목적은 가열현상을 합리적으로 대변할 수 있는 역학적 모델을 도입하여 가열 Simulator를 개발하는데 있다. 이를 위해 가열 결과에 영향을 줄 수 있는 가열 위치 ,강판의 두께, 가열 속도 등 다양한 인자로써 실험을 수행하였다. 본 연구에서 개발한 가열 Simulator의 정당성을 입증하고자 몇 가지 모델에 대해 적용하여, 실험결과와 Simulator의 추정치를 비교한 결과 만족할 만한 결과를 나타내었으며, Simulator에 적용된 이론적 배경의 합당성을 확인할 수 있었다.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 1998년도 봄 학술발표회 논문집
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• pp.216-225
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• 1998

Although artificial neural network based on backpropagation algorithm is an excellent system simulator, it has still unsolved problems of its structure-decision and learning method. That is, we cannot find a general approach to decide the structure of the neural network and cannot train it satisfactorily because of the local optimum point which it frequently falls into. In addition, although there are many successful applications using backpropagation learning algorithm, there are few efforts to improve the learning algorithm itself. In this study, we suggest a general way to construct the hidden layer of the neural network using binary genetic algorithm and also propose the various learning methods by which the global minimum value of the teaming error can be obtained. A XOR problem and line heating problems are investigated as examples.

• Corrosion Science and Technology
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• 제23권2호
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• pp.83-92
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• 2024

A hot-dip simulator was utilized to replicate abnormal coating buildup observed during line stops at galvanize lines, assessing the influence of processing conditions on buildup (up to 14 mm/side). Steel samples from 19 coils (comprising IF, BH, LCAK, HSLA, DP600-DP1180, Si: 0.006 - 0.8 wt%, P: 0.009 - 0.045 wt%) were examined to explore the phenomenon of heavy coating growth. It was discovered that heavy coating buildup (~3 mm/h) and rapid strip dissolution (~0.17 mm/h) in a GA or GI pot can manifest with specific combinations of steel chemistry and processing conditions. The results reveal the formation of a unique coating microstructure, characterized by a blend of bulky Zeta crystals and free Zn pockets/networks due to the "Sandlin" growth mechanism. Key variables contributing to abnormal coating growth include steel Si content, anneal temperature, dew point in heating and soaking furnaces, Zn pot temperature, Zn bath Al%, and cold-rolling reduction%. At ArcelorMittal Dofasco galvanize lines, an automatic online warning system for operators and special scheduling for incoming Si-bearing steels have been implemented, effectively preventing further heavy buildup occurrences.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.986-996
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• 2008

전력선 통신을 이용한 홈 네트워크 환경에서는 가전 기기의 노이즈 영향으로 인해 네트워크의 일부 구간에 부하가 증가되어 송신 노드와 수신 노드 간에 갑자기 통신이 불가능한 상황이 발생될 수도 있다. 본 논문에서는 전력선 기반 홈 네트워크 환경에서 네트워크 부하 증가로 인한 통신 장애가 발생하는 경우 자동적으로 중계 가능한 노드들을 찾아 스패닝 트리 알고리즘에 따른 필요 최소한의 중계 노드들을 선발해 이들 노드들의 중계를 통해 수신 노드까지 패킷을 전달 가능하도록 하는 자동 중계 방식을 제안한다. 이 방식은 시뮬레이터 개발을 통한 성능 분석 결과 미국의 에쉴론 사의 자동 리피터 선택 기술에 비해 중계 노드들을 찾는 과정에서 노드간의 패킷 교환 횟수는 다소 증가하나 중계를 통해 수신 노드를 발견할 수 있는 확률은 거의 두 배 가까이 높아짐을 알 수 있다.