Bladed disk (BLISK) is a vital part in jet engines with a complicated shape which is exclusively machined on a five-axis machine and requires high accuracy of machining. Poor quality of tool orientation (e.g., false tool positioning and unsmooth tool orientation transition) during the five-axis machining may cause collision and machine vibration, which will debase the machining quality and in the worst case sabotage the BLISK. This paper presents a reference plane based algorithm to generate a set of smoothly aligned tool orientations along a tool path. The proposed method guarantees that no collision would occur anywhere along the tool path, and the overall smoothness is globally optimized. A preliminary simulation verification of the proposed algorithm is conducted on a BLISK model and the tool orientation generated is found to be stable, smooth, and well-formed.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제6권3호
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pp.386-393
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2008
A position control method for interpolating aspherical grinding and polishing tool path was reviewed and experimented in a nano precision machine. The position-base algorithm was reformed from the time-base algorithm, proposed in the previous study. The characteristics of the algorithm were in the velocity control loop with position feedback. The aspherical surface was divided by an interval at which each velocity and acceleration were calculated. The theoretical velocity was corrected by position error during processing. In the experiment, a machine was constructed and nano-scale linear encoders were installed at each axis. Relation between process parameters and the variation of position error was monitored and discussed. The best result from optimized parameters showed that the accuracy was 150nm and improved from the previous report.
어디서나 접속이 가능한 무선네트워크는 더 이상 미래의 이야기가 아니다. 이미 우리 주변에는 이동 중에 네트워크에 접속할 수 있는 많은 장치들이 있다. 인터넷 프로토콜은 단말의 이동성뿐만 아니라 네트워크의 이동성까지도 지원하도록 확장되고 있다. 그러나 이동 단말과 이동 네트워크들이 중첩되면서 패킷의 전송 경로가 매우 복잡해지는 문제점이 있다. 중첩된 이동 네트워크 환경에서 이동 라우터는 네트워크를 빠져 나가는 패킷에 대해, 대응 단말은 이동 네트워크로 보내는 패킷에 대해 순차적으로 터널링을 하여 직접적인 경로를 형성할 수 있다. 본 논문에서는 순차적인 터널링을 수행하게 함으로써 중첩된 이동 네트워크에서 최적의 경로로 패킷을 전송할 수 있도록 하는 방법을 제시한다. 제시된 방법은 수식과 시뮬레이션을 통하여 성능을 평가하였다.
Recently, as the industrial demand for small quantity batch production of sheet metal components, the application of dieless forming technology to production of these component rise with the advantages of the reduction in manufacturing cost and time. In dieless forming processes, the determination of moving path of tool plays an important role in producing successfully formed parts. In order to obtain the optimized moving path of tool avoiding forming failure, it is necessary to examine the forming limit of sheet material. Therefore, in this study, as the new criterion to evaluate the formability of sheet material in dieless forming processes FDD(feeding depth diagram) with respect to feeding depth and punch diameter is proposed. Thus, the FDD for the sheet materials of STS304 and Ti-grade2 were obtained from a series of FDT(feeding depth test). In addition the possibility of the application of FLD in judging forming severity in dieless forming processes was investigated by comparing the results of FE analyses based on FLD and experimental FDT.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권4호
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pp.17-26
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2022
Sensor Nodes play a major role to monitor and sense the variations in physical space in various real-time application scenarios. These nodes are powered by limited battery resources and replacing those resource is highly tedious task along with this it increases implementation cost. Thus, maintaining a good network lifespan is amongst the utmost important challenge in this field of WSN. Currently, energy efficient routing techniques are considered as promising solution to prolong the network lifespan where multi-hop communications are performed by identifying the most energy efficient path. However, the existing scheme suffer from performance related issues. To solve the issues of existing techniques, a novel hybrid technique by merging particle swarm optimization and game theory model is presented. The PSO helps to obtain the efficient number of cluster and Cluster Head selection whereas game theory aids in finding the best optimized path from source to destination by utilizing a path selection probability approach. This probability is obtained by using conditional probability to compute payoff for agents. When compared to current strategies, the experimental study demonstrates that the proposed GTPSO strategy outperforms them.
Among the technologies of the 4th industrial revolution, drones that have grown rapidly and are being used in various industries can be operated by the pilot directly or can be operated automatically through programming. In order to be controlled by a pilot or to operate automatically, it is essential to predict and analyze the optimal path for the drone to move without obstacles. In this paper, after securing and analyzing the pilot training dataset through the unmanned aerial vehicle piloting training platform designed through prior research, the profile of the dataset that should be preceded to search and derive the optimal route of the unmanned aerial vehicle was designed. The drone pilot training data includes the speed, movement distance, and angle of the drone, and the data set is visualized to unify the properties showing the same pattern into one and preprocess the properties showing the outliers. It is expected that the proposed big data-based profile can be used to predict and analyze the optimal movement path of an unmanned aerial vehicle.
조선 산업의 생산필드에서 블록트랜스포터의 운송경로를 최적화하지 않으면 많은 물류비용과 생산지연비용을 유발시킨다. 이러한 블록트랜스포터의 운송경로를 최적화하기 위해서는 실시간으로 트랜스포터의 위치를 확인하는 과정이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 블록 트랜스포터의 위치를 측위하기 위해 모바일 RFID를 이용한 실시간 위치측위 구현 방법을 제안하였다. 스마트폰에 탑재된 모바일 RFID 리더기를 사용하여 트랜스포터에 부착되어 있는 모바일 RFID TAG를 인식한 후 트랜스포터의 이름 및 하중정보 등을 수신 받고, GPS 및 AP를 이용한 위치 측위 정보와 함께 서버로 전송한다. 서버로 전송된 정보를 통해 운송경로 최적화 및 운송경로를 실시간으로 수정할 수 있다.
본 논문에서는 자율주행 장치의 효율적인 자율주행을 위한 특징 맵 기반 SLAM(simultaneous localization and mapping)과 수정된 유전자 알고리즘을 이용한 경로계획을 제안하였다. 현재 연구되고 있는 자율주행 장치들에 있어서 가장 큰 문제점 중 하나는 환경 적응성이다. 이는 새로운 환경에서 자신의 위치를 인식해야 하는 경우와 "kid napping" 문제와 연계되어 자율주행 장치가 새로운 위치 혹은 알려지지 않은 위치에서 자신의 위치를 인식해야하는 경우로 구분된다. 본 논문에서는 이러한 환경 적응성 문제를 해결하기 위해 초음파 센서를 이용한 특징맵 기반 SLAM을 적용하였으며, 지능형 자율주행 장치의 효율적인 주행을 위해 수정된 유전자 알고리즘(genetic algorithm: GA)을 적용한다. 본 논문에서는 성능을 분석하기 위해 직접 설계 제작한 자율주행 장치를 대상으로 임의의 위치에서 자율주행 장치 스스로 자신의 위치를 인식한 후, 주어진 작업을 수행하기 위해 유전자 알고리즘을 통하여 최적화 된 경로를 따라 주행하는 가를 실험하였다. 실험 결과, 빠르고 최적화된 경로계획과 효율적인 SLAM이 가능함을 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는 $A^*$와 유전자 알고리즘을 적용하여 최적 경로를 탐색하는 방법을 제안한다. 최적 경로를 탐색하기 위해 $A^*$ 알고리즘을 적용하여 출발지 노드로부터 중간 경로 노드까지의 거리를 측정하여 개체를 생성한다. 적합도 함수를 이용하여 최적 출력 노드들을 탐색하기 위한 적합도를 계산한다. 적합도에 따라 교배할 노드와 교배 지점을 선택한다. 선택한 노드와 교배 지점을 기반으로 개체들을 교배한다. 교배를 통해 새로운 개체를 생성하고 새로운 개체가 적합도 조건에 만족하면 출력 노드로 선택하고, 다음 출력 노드를 선택하기 위한 출발 지점의 노드로 설정한다. 이러한 과정들을 반복하여 최적화된 출력 노드를 도출한다. 제안된 방법을 경로 탐색 문제를 대상으로 실험한 결과, $A^*$ 알고리즘만을 이용한 경우보다 제안된 방법이 경로 탐색 문제에 있어서 최적화된 거리를 기반으로 경로를 탐색하는 것을 확인하였다.
맞춤형 교육을 위해 학습자에 맞는 학습 경로를 탐색하는 것은 필수적이다. 유전 알고리즘은 해공간이 매우 커서 결정적 방법으로 해를 구하기 어려울 때 타당한 시간 내에 최적해를 찾게 해준다. 본 연구는 유전 알고리즘을 이용하여 200개 코드를 가진 악보 27개를 대상으로 학습자 부담을 최소화하고 단계별 학습량을 균등하게 분산함으로써 학습 효과를 최대화 할 수 있도록 학습 경로를 최적화하였다. 학습 컨텐츠가 27개만 되어도 학습 경로의 순열 크기는 $10^{28}$을 넘지만, 본 연구에서 구현한 도구로 평균 20분 이내에 최적해를 구할 수 있었다. 실험 결과는 유전 알고리즘이 다양한 목적의 맞춤형 교육을 위한 복잡한 학습 경로 설계에 효과적임을 보여주었다. 제안한 방법은 다른 교육 도메인에도 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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