Seungho Kim;Jae-Min Lee;Moonyoung Choi;Sangyong Kim
Smart Structures and Systems
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v.33
no.4
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pp.313-323
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2024
Deterioration of buildings is one of the biggest problems in modern society, and the importance of a safety diagnosis for old buildings is increasing. Therefore, most countries have legal maintenance and safety diagnosis regulations. However, the reliability of the existing safety diagnostic processes is reduced because they involve subjective judgments in the data collection. In addition, unstructured tasks increase rework rates, which are time-consuming and not cost-effective. Therefore, This paper proposed the method that can calculate the safety grade of deterioration automatically. For this, a DNN structure is generated by using existing precision inspection data and precision safety diagnostic data, and an objective building safety grade is calculated by applying status evaluation data obtained with a UAV, a laser scanner, and reverse engineering 3D models. This automated process is applied to 20 old buildings, taking about 40% less time than needed for a safety diagnosis from the existing manual operation based on the same building area. Subsequently, this study compares the resulting value for the safety grade with the already existing value to verify the accuracy of the grade calculation process, constructing the DNN with high accuracy at about 90%. This is expected to improve the reliability of aging buildings in the future, saving money and time compared to existing technologies, improving economic efficiency.
Automated crack detection is crucial for structural health monitoring and post-earthquake rapid damage detection. However, realizing high precision automatic crack detection in the absence of corresponding manual labeling presents a formidable challenge. This paper presents a novel crack segmentation transfer learning method and a novel crack segmentation model called Swin-CrackFormer. The proposed method facilitates efficient crack image style transfer through a meticulously designed data preprocessing technique, followed by the utilization of a GAN model for image style transfer. Moreover, the proposed Swin-CrackFormer combines the advantages of Transformer and convolution operations to achieve effective local and global feature extraction. To verify the effectiveness of the proposed method, this study validates the proposed method on three unlabeled crack datasets and evaluates the Swin-CrackFormer model on the METU dataset. Experimental results demonstrate that the crack transfer learning method significantly improves the crack segmentation performance on unlabeled crack datasets. Moreover, the Swin-CrackFormer model achieved the best detection result on the METU dataset, surpassing existing crack segmentation models.
Net shape forging technologies give many effects into the costs and qualities for the finished products. So, the studies to reduce the additional machining amount are very important in forging industry. Specially, there are two main topics in cold forging industry, such as, tool life and precision forging. In this study, new forging technique was proposed to eliminate the machining process for fixing up the length and improve the lead accuracy of gear. The luck-up hub is manufactured through many processes, such as upsetting, piercing and direct extrusion. The gear is formed in direct extrusion process; however, lead accuracy of the gear is over allowance limit. Therefore, the additional sizing process must be added. In this study, process design for closed-die forging of a lock-up hub used for a component of automobile transmission was made using three-dimensional finite element simulations, and the strain distributions and velocity distributions are investigated through the post processor. The rigid-plastic finite-element method for back pressure forging has been used in order to reduce development time and die cost. Using the FEM simulation, we found the optimum value of back pressure. The prototypes of lock-up hub parts were forged into the net-shape. In the experiment, lead precision of tooth are measured by the CCMM(Contact Coordinate Measuring Machine). The dimensional accuracy of forged part was improved up to the 40% when back press was applied.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.23
no.8
s.185
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pp.127-136
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2006
Metallic sandwich plates with inner dimpled shell subject to 3-point bending have been analyzed and then optimized for minimum weight. Inner dimpled shells can be easily fabricated by press or roll with high precision and bonded with same material skin sheets by resistance welding or adhesive bonding. Metallic sandwich plates with inner dimpled shell structure can be optimally designed for minimum weight subject to prescribed combination of bending and transverse shear loads. Fundamental findings for lightweight design are presented through constrained optimization. Failure responses of sandwich plates are predicted and formulated with an assumption of narrow sandwich beam theory. Failure is attributed to four kinds of mechanisms: face yielding, face buckling, dimple buckling and dimple collapse. Optimized shape of inner dimpled shell structure is a hemispherical shell to minimize weight without failure. It is demonstrated that bending stiffness of sandwich plate is 2 or 3 times larger than solid plates with the same strength. Failure mode boundaries and iso-strength lines dependent upon the geometry and yield strain of the material are plotted with respect to geometric parameters on the failure map. Because optimal parameters of maximum strength for given material weight can be selected from the map, analytic solutions for maximum strength are expressed as a function of only material property and proposed strength. These optimal parameters match well with numerical optimal parameters.
In the realm of rock excavation projects, precise estimation of the drilling rate index stands as a pivotal factor in strategic planning and cost assessment. This study introduces and evaluates two pioneering computational intelligence models designed for the prognostication of the drilling rate index, a pivotal parameter with direct implications for cost estimation in rock excavation projects. These models, denoted as the Relevance Vector Regression (RVR) optimized with the Invasive Weed Optimization algorithm (IWO) (RVR-IWO model) and the RVR integrated with the Shuffled Frog Leaping algorithm (SFL) (RVR-SFL model), represent a groundbreaking approach to forecasting drilling rate index. The RVR-IWO and RVR-SFL models were meticulously devised to harness the capabilities of computational intelligence and optimization techniques for drilling rate index estimation. This research pioneers the integration of IWO and SFL with RVR, constituting an unprecedented effort in forecasting drilling rate index. The primary objective of this study was to gauge the precision and dependability of these models in forecasting the drilling rate index, revealing significant distinctions between the two. In terms of predictive precision, the RVR-IWO model emerged as the superior choice when compared to the RVR-SFL model, underscoring the remarkable efficacy of the Invasive Weed Optimization algorithm. The RVR-IWO model delivered noteworthy results, boasting a Variance Account for (VAF) of 0.8406, a Mean Squared Error (MSE) of 0.0114, and a Squared Correlation Coefficient (R2) of 0.9315. On the contrary, the RVR-SFL model exhibited slightly lower precision, yielding an MSE of 0.0160, a VAF of 0.8205, and an R2 of 0.9120. These findings serve to highlight the potential of the RVR-IWO model as a formidable instrument for drilling rate index prediction, particularly within the framework of rock excavation projects. This research not only makes a significant contribution to the realm of drilling engineering but also underscores the broader adaptability of the RVR-IWO model in tackling an array of challenges within the domain of rock engineering. Ultimately, this study advances the comprehension of drilling rate index estimation and imparts valuable insights into the practical implementation of computational intelligence methodologies within the realm of engineering projects.
Transactions on Electrical and Electronic Materials
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v.9
no.6
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pp.237-242
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2008
The effects of the process parameters in the molding of aspheric glass lenses for camera phone modules have been investigated experimentally. The molding conditions were optimized with respect to the form accuracy (PV) (the response variable) of the molded lens. The experimental conditions were obtained by employing a factorial design method. From the analysis of variance (ANOVA) and P-value (significance level), the slow cooling rate was found to affect the response variable most significantly. The lens molded under the optimum molding condition showed a transcription ratio of 93.4%.
A numerical method is presented here to detect and assess structural damages from changes in natural frequencies using Ant Colony Optimization (ACO) algorithm. It is possible to formulate the inverse problem in terms of optimization and then to utilize a solution technique employing ACO to assess the damage/damages of structures using natural frequencies. The laboratory tested data has been used to verify the proposed algorithm. The study indicates the potentiality of the developed code to solve a wide range of inverse identification problems in a systematic manner. The developed code is used to assess damages of beam like structures using a first few natural frequencies. The outcomes of the simulated results show that the developed method can detect and estimate the amount of damages with satisfactory precision.
A numerical model for fluid-structure interactions (abbr. FSI) is presented in the context of sloshing effects in movable, partially filled tanks to improve understanding of interactions between the fluid and the dynamics of a tank flexibly attached to a vehicle. The purpose of this model is to counteract the penalizing impact of the added mass effect on classical partitioned FSI coupling scheme: the proposed investigation is based on an added mass corrected version of the classical strongly coupled partitioned scheme presented in (Song et al. 2013). Results show that this corrected version systematically allows convergence to the coupled solution. In the rare cases where convergence is already obtained, the corrected version significantly reduces the number of iterations required. Finally, it is shown that the convergence limit imposed by added mass effect for the non-corrected coupling scheme, is directly dependent on the aspect ratio of the fluid domain and highly related to the precision order of the temporal discretization scheme.
We apply higher-order beam theory to analyze the deflections and stresses of a cantilevered single leaf flexure in bending. Our equations include shear deformation and the warping effect in bending. The results are compared with Euler-Bernoulli and Timoshenko beam theory, and are verified by finite element analysis (FEA). The results show that the higher-order beam theory is in a good agreement with the FEA results, with errors of less than 10%. These results indicate that the analysis of the deflections and stresses of a single leaf flexure should consider the shear and warping effects in bending to ensure high precision mechanism design.
Kim, Yu-Jin;Jung, Gui-Jae;Gong, Sung-Ho;Shin, Jang-Soon;Yoon, Gil-Sang;Jung, Woo-Chul;Kim, Gun-Hee;Seo, Tae-Il
Design & Manufacturing
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v.2
no.6
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pp.17-22
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2008
Recently, the demand of high-productivity injection mold increases since the consumption of packaging grows in the world. Stack mold is composed of more than two molds and it has very high productivity and economic efficiency. In advanced country, stack mold which has was developed already but, in occasion of domestic mold industry, there is no study of stack mold. In this study, die and mold of in-mold labeling was developed for securing the technique of manufacturing high-productivity mold.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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