In this study, an optimal design study has been made to determine dimensions of die and multi stress rings for extrusion process. For this purpose, a thermo-rigid-viscoplastic finite element program, CAMPform, was used fur forming analysis of extrusion process and a developed elastic finite element program fur elastic stress analysis of the die set including stress rings. And an optimization program, DOT, was employed for the optimization analysis. From this investigation, it was found out that the amount of shrink fitting incurred by the order of assembly of the die set should be taken into account for optimization when the multi stress rings are used in practice. In addition, it is construed that the proposed design method can be beneficial fur improving the tool life of cold extrusion die set.
본 연구는 최근 혁신적인 영상 기술 발전에 따른 3D 디스플레이 환경에 활용 가능한 3차원 기반의 다양한 입체 콘텐츠 제작을 위한 다시점(Multi-View)카메라 기반의 3D콘텐츠 저작도구 개발에 대한 연구 결과 및 활용사례를 소개한다. 3D입체 콘텐츠 저작기술은 양안시차를 고려한 다시점(Multi-View) 카메라 배치 및 렌더링 기술을 적용한 방식으로 전문가뿐만 아니라, 일반 사용자도 일정품질 이상의 생동감 있는 3D 입체 콘텐츠를 쉽게 제작 및 활용 가능하도록 사용자 편의를 고려한 직관적인 인터페이스로 구현하였다.
The In-process minitoring of the chatter vibration is necessarily required to an automatic manufacturing system. In this study, we constructed a multi-sensing system using tool dynamoneter, accelerometer and AE(Acoustic Emission) sensor for a more credible detection of chatter vibration. And a new approach using a multiple neural network to extract the features of multi-sensor for the recognition chatter vibration is proposed. With the Back-propagation training process, the neural network memorize and classify the features of multi-sensor signals. As a result, it is shown by multiple neural network that the chatter vibration can be monitored accurately, and it can be widely used in practical unmanned system.
Park, Sang Jun;Shin, Joo Young;Kim, Sangkeun;Son, Jaemin;Jung, Kyu-Hwan;Park, Kyu Hyung
Journal of Korean Medical Science
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제33권43호
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pp.239.1-239.12
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2018
Background: We described a novel multi-step retinal fundus image reading system for providing high-quality large data for machine learning algorithms, and assessed the grader variability in the large-scale dataset generated with this system. Methods: A 5-step retinal fundus image reading tool was developed that rates image quality, presence of abnormality, findings with location information, diagnoses, and clinical significance. Each image was evaluated by 3 different graders. Agreements among graders for each decision were evaluated. Results: The 234,242 readings of 79,458 images were collected from 55 licensed ophthalmologists during 6 months. The 34,364 images were graded as abnormal by at-least one rater. Of these, all three raters agreed in 46.6% in abnormality, while 69.9% of the images were rated as abnormal by two or more raters. Agreement rate of at-least two raters on a certain finding was 26.7%-65.2%, and complete agreement rate of all-three raters was 5.7%-43.3%. As for diagnoses, agreement of at-least two raters was 35.6%-65.6%, and complete agreement rate was 11.0%-40.0%. Agreement of findings and diagnoses were higher when restricted to images with prior complete agreement on abnormality. Retinal/glaucoma specialists showed higher agreements on findings and diagnoses of their corresponding subspecialties. Conclusion: This novel reading tool for retinal fundus images generated a large-scale dataset with high level of information, which can be utilized in future development of machine learning-based algorithms for automated identification of abnormal conditions and clinical decision supporting system. These results emphasize the importance of addressing grader variability in algorithm developments.
본 연구에서 R410A를 사용하는 멀티에어컨 시스템의 성능(성능계수, 용량, 소비전력 등)을 정상 상태에서 모사할 수 있는 Multi_Cycle이라 명명된 컴퓨터 모사 프로그램을 개발하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 프로그램을 검증하기 위해서 일련의 사례 연구를 수행하였으며, 이에 대해서 설명하였다. Mulli_Cycle은 실내기, 실외기, 압축기와 팽창 밸브 모사를 위한 부프로그램 및 냉매와 습공기의 열역학적 물성치와 전달 물성치 예측을 위한 부프로그램으로 구성되어있다. 멀티에어컨 사이클을 구성하고 있는 각 유닛의 복잡한 조자조건과 다양한 종류의 냉매를 고려해야 하는 멀티에어컨의 성능 분석시 Multi_Cycle의 사용은 많은 도움이 될 것이다. 나아가, Multi_Cycle은 멀티에어컨 시스템을 최적화하고, 경제적이고 효율적인 운전 조건을 확립하는데 매우 유용한 도구가 될 수 있을 것이다. Multi_Cycle의 주시뮬레이션 코드는 Digital Visual Fortran으로 프로그램 되었으며 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)는 Visual Basic으로 프로그램 되었다.
As many engineers and technicians are involved in the design process of large scale and/or complex products, there are a lot of miss matches and interferences due to designers' faults and several kinds of CAD systems. Recently, CAD systems are applied to verify and check the assembly process. Digital Mock-Up(DMU) system, a tool to build a virtual mock-up in the design stage, has been used to prevent the interferences and miss matches during precision design processes. Using the virtual assembly tool, engineers are able to design precision and interference free parts without physical mock-ups. Instead of a single CAD source, several CAD systems are used to design a complex product. Several organizations are involved in the distributed design environment for heterogeneous multi-CAD assembly. XML and the lightweight CAD file are proposed for the multi-CAD assembly. XML data contains hierarchy of the heterogenenous multi-CAD assembly. STEP PDM schema and STEP ISO 10303-28 formations are applied to construct the XML data. The lightweight CAD file produced from various CAD files through ACIS kernel and InterOp not only contains mesn, B-Rep and topological data, but also is used to visualize CAD data and to verify dimensions. Developed system is executed on the desktop computers. It does not require commercial CAD systems to visualize 3D assembly data. Real-time interference and fitness checks, dimensional verification, and design and assembly verification are performed on the developed system. Assembly of heterogeneous models for a car is conducted to verify the effectiveness of the developed DMU system on the Internet.
현재 대부분의 컴포넌트 기반 개발 환경 들이 특정 형태 컴포넌트와 이를 위한 프레임웍 기능 제공을 위주로 하는데 대하여, 좀 더 효과적인 컴포넌트 기반 개발 환경의 구축을 위해서는 재귀적 컴포넌트 결합 및 다양한 결합형태의 지원, 그리고 다중 티어 아키텍쳐를 지원할 수 있는 방안의 필요성이 제기되고 있다. 이의 해결 방안의 하나로 본 논문에서는 재귀적 컴포넌트 결합을 지원할 수 있으며, 컴포넌트간 상호 동작 조건을 기술할 수 있도록 확장된 컴포넌트 결합 명세의 기술 방안 및 이를 이용한 컴포넌트 결합 모델을 제안하였다. 제안된 결합 명세서는 기존의 컴포넌트 기술 방법들에서 지적되고 있는 컨트랙트로서의 부족한 기능을 보완하고 있을 뿐만 아니라 다양한 형태의 컴포넌트간 결합을 일관된 형태로 지원 함으로써 다중 티어(Multi-Tier) 개념을 지원하는 컴포넌트 아키텍쳐의 구현 및 이를 위한 컴포넌트 결합 도구의 구현에 활용될 수 있다.
A variety of input parameters are taken into consideration while performing a Level 3 PSA. Some parameters related to plume segments, spatial grids, and particle size distribution have flexible input formats. Fine modeling performed by splitting a number of segments or grids may enhance the accuracy of analysis but is time-consuming. Analysis speed is highly important because a considerably large number of calculations is required to handle Level 2 PSA scenarios for a single-unit or multi-unit Level 3 PSA. This study developed a sensitivity analysis supporting interface called MACCSsense to compare the results of the trials of plume segmentation with the results of the base case to determine its impact (in terms of time and accuracy) and to support the development of a modeling approach, which saves calculation time and improves accuracy. MACCSense is an automation tool that uses a large amount of plume segmentation analysis results obtained from MUST Converter and Mr. Manager developed by KAERI to generate a sensitivity report that includes impact (time and accuracy) by comparing them with the base-case result. In this study, various plume segmentation approaches were investigated, and both the accuracy and speed of offsite consequence analysis were evaluated using MACCS as a consequence analysis tool. A simultaneous evaluation revealed that execution time can be reduced using multi-threading. In addition, this study can serve as a framework for the development of a modeling strategy for plume segmentation in order to perform accurate and fast offsite consequence analyses.
In this paper, we studied the micro tool deflection, micro cutting with low temperature, and deformation of micro ribs caused by cutting forces. First, we performed an integrated machining error compensation method based on captured images of tool deflection shapes in micro cutting process. In micro cutting process, micro tool deflection generates very serious problems in contrast to macro tool deflection. To get the real images of micro tool deflection, it is possible to estimate tool deflection in cutting conditions modeled and to compensate for machining errors using an iterative algorithm correcting tool path. Second, in macro cutting fields, the cryogenic cutting process has been applied to cut the refractory metal but, the serious problem may be generated in micro cutting fields by the cryogenic environment. However, if the proper low temperature is applied to micro cutting area, the cooling effect of cutting heat is expected. Such effect can make the reduction of tool wear and burr formation. For verifying this passibility, the micro cutting experiment at low temperature was performed and SEM images were analyzed. Third, the micro pattern was deformed by the cutting forces and the shape error occurred in the sidewall multi-step cutting process were minimized. As the results, the relationship between the cutting conditions and the deformation of micro-structure during micro cutting process was investigated.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제1권1호
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pp.142-148
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2003
Reinforcement learning is considered as an important tool for robotic learning in unknown/uncertain environments. In this paper, we propose an evaluation function expressed in a vector form to realize multi-dimensional reinforcement learning. The novel feature of the proposed method is that learning one behavior induces parallel learning of other behaviors though the objectives of each behavior are different. In brief, all behaviors watch other behaviors from a critical point of view. Therefore, in the proposed method, there is cross-criticism and parallel learning that make the multi-dimensional learning process more efficient. By ap-plying the proposed learning method, we carried out multi-dimensional evaluation (reward) and multi-dimensional learning simultaneously in one trial. A special neural network (Q-net), in which the weights and the output are represented by vectors, is proposed to realize a critic net-work for Q-learning. The proposed learning method is applied for behavior planning of mobile robots.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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