립실의 중요 설계 변수인 접촉력의 측정에는 스플릿트축장치가 흔히 사용된다. 축과 립실의 간섭량은 두 개 스플릿트축의 간격으로서 조절된다. 두 축을 초기 위치로부터 측정하고자 하는 임의 위치로 이동시킬 때 정확한 원을 이루지 못해 측정되는 접촉력은 오차를 포함되게 된다. 본 연구에서는 작은 간섭량 범위 내에서 접촉력을 이론적으로 예측할 수 있는 수식을 유도하고 측정 오차 값을 예측하였다. 측정된 립실의 접촉력은 측정 간섭량이 초기간섭량과 일치하는 경우 외에는 항상 오차를 포함하고 있음을 밝혔다. 이 오차는 작은 간섭량 범위 내에서 립실의 재료 특성이나 형상에 무관하며, 10% 이내의 측정 오차 유지를 위해서는 측정 간섭량이 초기 간섭량의 68%에서 187% 범위 내에 들어야 함을 확인하였다.
Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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v.16
no.2
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pp.84-91
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2007
The radial error motion of a machine tool cutter/spindle system is critical to the dimensional accuracy of the parts to be machined. This paper presents an investigation into spindle run-out effects on cutting mark and surface roughness. We experimented the effects of spindle run-out on surface roughness in flat-end milling by cutting AL 7075 workpiece in various cutting conditions. In order to analyze the effects of run-out on the surface roughness, the spindle's radial error motions was measured by mounting a sphere target onto the spindle as a reference. From the experimental results, it was found that spindle un-out makes a directive effects on surface roughness in flat-end milling.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.19
no.9
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pp.51-58
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2002
Vehicle dynamics control systems are. complex and non-linear, so they have difficulties in developing a controller for the anti-lock braking systems and the auto-traction systems. Currently the fuzzy-logic technique to estimate the absolute vehicle speed is good results in normal conditions. But the estimation error in severe braking is discontented. In this paper, we estimate the absolute vehicle speed by using the wheel speed data from standard 50-tooth anti-lock braking system wheel speed sensors. Radial symmetric basis function of the neural network model is proposed to implement and estimate the absolute vehicle speed, and principal component analysis on input data is used. Ten algorithms are verified experimentally to estimate the absolute vehicle speed and one of those is perfectly shown to estimate the vehicle speed with a 4% error during a braking maneuver.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1996.11a
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pp.490-495
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1996
Though the increment of using computer vision system in modern industry, there are lots of difficulties to measure precisely because of measurement error distortion phenomenon. Among these reasons, the distortion of edge is dominant reason which is occurred by the blurred image. The blurred image is happened when camera can not discriminate its precise focus. To calibrate and generalize distortion phenomenon is important. Thus, we must fix the discrimination criteria which is collected by image recognition of precise focus. Also, radial distortion causes an inward or outward displacement of a given image point from its ideal location. This type of distortion is mainly caused by flawed radial curvature curve of the elements. Thus, we were analyzed the distortion in terms of the changed with lens magnification.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2005.06a
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pp.276-279
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2005
This paper presents a novel cylindrical capacitive sensor (CCS) for both radial and axial motion measurements. Although the new CCS has almost the same geometric configuration as the conventional CCS, the unused axial area of the CCS is utilized to measure the axial motion of the rotor, which can affords more compact design and reduction of the system complexity. First, a theoretical model of the proposed CCS is derived. Based on the derived theoretical model, compensation methods to decouple the radial and axial motion measurements are proposed. In addition, error analysis is performed and a design rule is proposed to guarantee the same accuracy in measuring both radial and axial motions. Finally, a test rig and electronics for the proposed CCS are built and the effectiveness of the proposed CCS is verified with experiments and simulations.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.27
no.10
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pp.1667-1675
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2003
This paper has considered the calculation of lateral stiffness of radial tire's sidewall, which consists of cord stiffness and rubber sheet stiffness, by using the material constants of rubber compounds of tire. We have suggested and illustrated how to calculate the rubber sheet lateral stiffness by considering the following aspects. First, the rubber sheet consists of various kinds of rubber compounds with different thickness along the sidewall in the radial direction. Secondly, equivalent Young's modulus of the rubber sheet can be calculated by using available experimental data of rubber compounds. The present method enables us to divide the calculation domain as many as we want, which can reduce numerical error in the calculation of geometrical and mechanical properties. We have illustrated the calculation by using the data of the radial tire for passenger car of P205/60R15.
In the present study, we develop two history matching techniques based on Markov chain Monte Carlo method where radial basis function and Gaussian distribution generated by unconditional geostatistical simulation are employed as the random walk transition kernels. The Bayesian inverse methods for aquifer characterization as the developed models can be effectively applied to the condition even when the targeted information such as hydraulic conductivity is absent and there are transient hydraulic head records due to imposed stress at observation wells. The model which uses unconditional simulation as random walk transition kernel has advantage in that spatial statistics can be directly associated with the predictions. The model using radial basis function network shares the same advantages as the model with unconditional simulation, yet the radial basis function network based the model does not require external geostatistical techniques. Also, by employing radial basis function as transition kernel, multi-scale nested structures can be rigorously addressed. In the validations of the developed models, the overall predictabilities of both models are sound by showing high correlation coefficient between the reference and the predicted. In terms of the model performance, the model with radial basis function network has higher error reduction rate and computational efficiency than with unconditional geostatistical simulation.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.29
no.12C
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pp.1660-1668
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2004
This paper proposes a Voice Activity Detection (VAD) algorithm based on Radial Basis Function (RBF) network using dual threshold. The k-means clustering and Least Mean Square (LMS) algorithm are used to upade the RBF network to the underlying speech condition. The inputs for RBF are the three parameters in a Code Exited Linear Prediction (CELP) coder, which works stably under various background noise levels. Dual hangover threshold applies in BRF-VAD for reducing error, because threshold value has trade off effect in VAD decision. The experimental result show that the proposed VAD algorithm achieves better performance than G.729 Annex B at any noise level.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.13
no.1
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pp.39-49
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2013
This paper presents a method of improving the performance of a day-ahead 24-h load curve and peak load forecasting. The next-day load curve is forecasted using radial basis function (RBF) neural network models built using the best design parameters. To improve the forecasting accuracy, the load curve forecasted using the RBF network models is corrected by the weighted sum of both the error of the current prediction and the change in the errors between the current and the previous prediction. The optimal weights (called "gains" in the error correction) are identified by differential evolution. The peak load forecasted by the RBF network models is also corrected by combining the load curve outputs of the RBF models by linear addition with 24 coefficients. The optimal coefficients for reducing both the forecasting mean absolute percent error (MAPE) and the sum of errors are also identified using differential evolution. The proposed models are trained and tested using four years of hourly load data obtained from the Korea Power Exchange. Simulation results reveal satisfactory forecasts: 1.230% MAPE for daily peak load and 1.128% MAPE for daily load curve.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.26
no.1
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pp.15-22
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2002
This paper introduces a compensating system for machining error, which is resulted from chucking with separated jaws. In machining the chucked cylindrical workpiece, the deterioration of machining accuracy, such as out-of-roundness is inevitable due to the variation of the radial compliance of the chuck workpiece system which is caused by the position of jaws with respect to the direction of the applied force. To compensate the chucking compliance induced error, firstly roundness profile of workpiece due to chucking compliance after machining needs to be predicted. Then using this predicted profile, the compensated tool feed trajectory can be generated. And by synchronizing the cutting tool feed system with workpiece rotation, the chucking compliance induced error can be compensated. To satisfy the condition that the cutting tool feed system must provide high speed and high position accuracy, brushless linear DC motor is used. In this study, firstly through the force-deflection experiment in workpiece chucked lathe, the variation of radial compliance of chuck workpiece system is obtained. Secondly using the mathematical equation and cutting experiment result, the predicted profile of workpiece and its compensation tool trajectory are generated. Thirdly the configuration of compensation system using linear motor is introduced, and to improve the system performance, PID controller is designed. Finally the tracking performance of system is examined by experiment. Through the real cutting experiment, roundness is significantly improved.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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