International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제6권4호
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pp.8-13
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2005
Interoperability has been the problem of CAD/CAM systems. Starting from 1980's, national and international organizations have addressed the issue through development and release of standards for the exchange of geometric and nongeometric design data. To CAD/CAM vendors, the task of interpreting and implementing these standards falls into their products. This task is a balancing action between users' needs, available development resources, and the technical specifications of standards. This paper explores an area of CAD/CAM systems development, particularly the implementation of the effective exchange files translators'. A new approach is introduced, which proposes to enclose all the translation operations concerning each exchange format to a separate DLL, thus making a 'plug-in.' Then, this plug-in could be used together with the CAD/CAM system or with specialized translation software. This approach allows to create new translators rapidly and to gain the reliable, high-efficiency, and reusable program code. The second part of the paper concerns the possible problems of translators' development. These difficulties often come from the exchange standards' misunderstanding or ambiguity in standards. All examples come from the authors' practice experiences of dealing with CAD/CAM systems.
It is very a time-consuming and error-prone process to obtain the optimal injection condition, which can produce good injection molding products in some operational variation of facilities, from a seed injection condition. This study proposes a new approach to search the optimal injection molding condition using a neural network and a genetic algorithm. To estimate the defect type of unknown injection conditions, this study forces the neural network into learning iteratively from the injection molding conditions collected. Major two parameters of the injection molding condition - injection pressure and velocity are encoded in a binary value to apply to the genetic algorithm. The optimal injection condition is obtained through the selection, cross-over, and mutation process of the genetic algorithm. Finally, this study compares the optimal injection condition searched using the proposed approach. with the other ones obtained by heuristic algorithms and design of experiment technique. The comparison result shows the usability of the approach proposed.
In the early phases of the product life cycle, Life Cycle Assessment (LCA) is recently used to support the decision-making fer the conceptual product design and the best alternative can be selected based on its estimated LCA and its benefits. Both the lack of detailed information and time for a full LCA fur a various range of design concepts need the new approach fer the environmental analysis. This paper suggests a novel approximate LCA methodology for the conceptual design stage by grouping products according to their environmental characteristics and by mapping product attributes into impact driver index. The relationship is statistically verified by exploring the correlation between total impact indicator and energy impact category. Then a neural network approach is developed to predict an approximate LCA of grouping products in conceptual design. Trained learning algorithms for the known characteristics of existing products will quickly give the result of LCA for new design products. The training is generalized by using product attributes for an ID in a group as well as another product attributes for another IDs in other groups. The neural network model with back propagation algorithm is used and the results are compared with those of multiple regression analysis. The proposed approach does not replace the full LCA but it would give some useful guidelines fer the design of environmentally conscious products in conceptual design phase.
High-precision 3D Object Detection is a crucial component within autonomous driving systems, with far-reaching implications for subsequent tasks like multi-object tracking and path planning. In this paper, we propose a novel approach designed to enhance the performance of 3D Object Detection, especially in heading angle estimation by employing a moving object segmentation technique. Our method starts with extracting point-wise moving labels via a process of moving object segmentation. Subsequently, these labels are integrated into the LiDAR Pointcloud data and integrated data is used as inputs for 3D Object Detection. We conducted an extensive evaluation of our approach using the KITTI-road dataset and achieved notably superior performance, particularly in terms of AOS, a pivotal metric for assessing the precision of 3D Object Detection. Our findings not only underscore the positive impact of our proposed method on the advancement of detection performance in lidar-based 3D Object Detection methods, but also suggest substantial potential in augmenting the overall perception task capabilities of autonomous driving systems.
In this paper, we described an approach to design of precision optical system for visual inspection of solder joint defects of SMC(surface mount components) on PCBs(Printed Circuit Board). The illumination system, consisting of three tiered LED lamps and one main camera and four side view camera, is implemented to generated iso-contour on the solder joint according to gradient of the soldered surface. We analyze LED design parameter such as incident angle, diameter of LED ring, and so on to acquire uniform illumination.
In this study, a design approach based on genetic algorithm is proposed to solve the manufacturing cell design problem considering alternative process plans and alternative machines. The problem is formulated as a 0-1 integer programming model which considers several manufacturing parameters, such as demand and processing time of part, machine capacity, manufacturing cell size, and the number of machines in a machine cell. A genetic algorithm is used to determine process plan for each part, part family and machine cell simultaneously.
This paper describes a study on the expert system based process planning of the block division process in shipbuilding. The prototype system developed deterines the block division line of the midship of crude-oil tanker. Case-based reasoning (CBR) approach relying on previous similar cases to solve the problem is applied instead of rule-based reasoning (RBR). Similar cases are retrieved from case base according to the similarity metrics between input problem and cases. The retrieved case with the highest priority is then adapted to fit to the input problem buy adaptation rules. The adapted solution is proposed as the division line for the input problem.
In this study, the fatigue charateristics of weld specimen was studied experimentally by using the various specimen types. The specimen type were tensile shesr(TS) specimen, cross tension(CT) specimen, and T typr (TT) specimen. Tensile test and fatigue test were carried out and microstucture was investigated. Finite element method was used to investigate stress distribution near nugget edge. Finally fracture mechanics approach was tried to the various specimen types.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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