In this paper on-line model is derived from investigating via series of finite element process simulation. Some variables that little affect on non-dimensional parameters. ie. forward slip and torque factor. is extracted from composing on-line model Especially, this research focused on deriving on-line model which exactly predict roll force and roll power in the roughing mill process under small shape factor and small reduction ratio. The prediction accuracy of the proposed model is examined through comparison with predictions from a finite element process model
Tool shop of the D Heavy Industries Co.(DHI) fabricates engines for a bus, truck, small ship. In order to increase the production capacity of engines, DHI will be established the new tool shop that consists of a block line, head line, assembly line, test line and AS/RS in 1999. In order to assure the production capacity designed of the new tool shop for producing engines and improve the production process of it, it is needed to find a bottleneck process and an optimal way of allocating workloads among machines and workers to maximize the production. In a way to solve this, we model the engine fabrication process of the tool shop and analyze its performance by computer simulation. In this study, we at first identify the bottleneck processes of the engine fabrication process under the designed operation policy. Then, we derive some alternative operating policies applicable to the new tool shop of an engine, and analyze the optimal operation policy by comparing the performance of the tool shop following each alternative policy.
In this paper, we examine the application of a new concept - on-line FE model in various metal rolling processes. This technology allows for completion of process simulation within a tiny fraction of a second without losing the high level of prediction accuracy inherent to FEM. The procedure is systematically demonstrated through the design of actual on-line models for the prediction of the width spread in horizontal rolling of the slab using a dog bone profile and horizontal rolling of the strip with a strip profile. The validity and the prediction accuracy of the on-line FE models were analyzed and discussed.
During laser welding, a laser induced matal vapour and plasuma is formed. The plasma shows strong fluctuation combined with acoustic sound emission. On-line monitoring of the process is possible by measuring and analysing the plasma and acoustic sound emission. This paper introduce the method of on line process monitoring in the laser beam welding and analysis being monitoring signal. The results show the complementary information on the process.
Investigated via a series of finite element process simulation is the effect of diverse process variables on some selected non-dimensional parameters characterizing the strip in hot strip rolling. Then on the basis of these parameters an on-line model is derived for the precise prediction of roll and roll power. The prediction accuracy of the proposed model is examined through comparison with predictions from a finite element process model.
This paper considers a recent environment in the manufacturing process in which data in large amounts can be obtained on-line in real-time. Under this environment an on-line real-time Statistical Process Control (SPC) scheme equipped with detection of a process change, change-point estimation, and recognition of the change pattern is proposed. The proposed SPC scheme is composed of a Cusum chart, filtering methods and Akaike Information Criterion (AIC). We examine the performance of this scheme by Monte Carlo simulation and show its usefulness.
In hot strip rolling, a capability for precisely predicting roll force is crucial for sound process control. In the past, on-line prediction models have been developed mostly on the basis of Orowan's theory and its variation. However, the range of process conditions in which desired prediction accuracy could be achieved was rather limited, mainly due to many simplifying assumptions inherent to Orowan's theory. As far as the prediction accuracy is concerned, a rigorously formulated finite element(FE) process model is perhaps the best choice. However, a FE process model in general requires a large CPU time, rendering itself inadequate for on-line purpose. In this report, we present a FE-based on-line prediction model applicable to precision process control in a finishing mill(FM). Described was an integrated FE process model capable of revealing the detailed aspects of the thermo-mechanical behavior of the roll-strip system. Using the FE process model, a series of process simulation was conducted to investigate the effect of diverse process variables on some selected non-dimensional parameters characterizing the thermo-mechanical behavior of the strip. Then, it was shown that an on-line model for the prediction of roll force could be derived on the basis of these parameters. The prediction accuracy of the proposed model was examined through comparison with measurements from the hot strip mill.
This paper presents an Around View Monitoring (AVM) stop-line detection based longitudinal position correction algorithm for automated driving on urban roads. Poor positioning accuracy of low-cost GPS has many problems for precise path tracking. Therefore, this study aims to improve the longitudinal positioning accuracy of low-cost GPS. The algorithm has three main processes. The first process is a stop-line detection. In this process, the stop-line is detected using Hough Transform from the AVM camera. The second process is a map matching. In the map matching process, to find the corrected vehicle position, the detected line is matched to the stop-line of the HD map using the Iterative Closest Point (ICP) method. Third, longitudinal position of low-cost GPS is updated using a corrected vehicle position with Kalman Filter. The proposed algorithm is implemented in the Robot Operating System (ROS) environment and verified on the actual urban road driving data. Compared to low-cost GPS only, Test results show the longitudinal localization performance was improved.
In these days the industrial management are characterized by mass production. Mass production which is not possible without the rationalization in the process of production and the efficient scale of management needs development of technical administration. The object of this study is set up on the rationalization in the process of production. And this rationalization is a means to the aim of industrial management. So as to realize the rationalization in the process of production, we should think on plan of production and the line of balancing in processes of work. The line of balancing is considered as one of very valuable administration methods. The line of balancing that controls capacities and loads so that processes of work might balance in each other makes away with happenings of idleness and stagnation during the process of work As a natural consequence it follows (1) shortening in the period of Production, (2) more efficient, (3) removing the lots of tine and matter, (4) more efficient using in elements for production. Therefore, through the labour productivity and the efficiency of the process of production increased by these effects, the line of balancing was intended to curtail the basic cost. Though the previously said line of balancing could be applied to production, it should not be said that we can completely balance in each lines of work. In other words it is impossible that the line of balancing is completely executed in every lines of work. For that reason, we should arrange the level of balancing in lines. Nowaday, in our country, it is true that the line of balancing is hardly executed at manufacturing industries. Therefore if we execute and apply the line of balancing to manufacturing industries and the larger field as well , we could curtail the basic cost, through which we could reinforce not only the international competative power but increase the labour productivity. As a result, by these effects, we would rationalize the industrial management.
During an extensive review made as part of the Integrated Diagnosis System project of the Maiden Reactor Project, MOAS (Maryland Operator Advisory System) was identified as one of the most thorough systems developed thus far. MOAS is an integrated on-line diagnosis system that encompasses diverse functional aspects that are required for an effective process disturbance management: (1) intelligent process monitoring and alarming, (2) on-line sensor data validation and sensor failure diagnosis, (3) on-line hardware (besides sensors) failure diagnosis, and (4) real-time corrective measure synthesis. The MOAS methodology was used at the Maiden Man-Machine Laboratory HAMMLAB of the OECD Maiden Reactor Project. The performance of MOAS, developed in G2 real-time expert system shell for the high-pressure preheaters of the NORS process in the HAMMLAB, was tested against a variety of transient scenarios, including failures of the control valves and sensors, and tube leakage of the preheaters. These tests showed that MOAS successfully carried out its intended functions, i.e., quickly recognizing an occurring disturbance, correctly diagnosing its cause, and presenting advice on its control to the operator. The lessons learned and insights gained during the implementation and performance tests also are discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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