In hot strip mills, Portable Roll Scanner (the portable roll surface temperature and profile measuring device) can be used to calibrate on-line Process models for strip crown and flatness by measuring the thermal expansion and wear profile of the rolls. And the surface temperature measurement can be used to optimize the roll cooling system. Portable Roll Scanner consists of the measuring device, which has two contact inductive distance transducers for roll profile measurement and one infrared Pyrometer for surface temperature measurement, and computer-based controller that is equipped with the measuring device. By the wireless data communication, the data is transferred to the memory of notebook for further analysis. After roll extraction from mills, Portable Roll Scanner measure the roll profile and surface temperature simultaneously along the work roll face and display the results in the TFT color monitor of notebook. Portable Roll Scanner is useful at mill-side and roll grinding shop.
본 논문은 자유회전 테일핀을 갖는 커나드 유도 미사일에 대해 Falanga의 회전율 계산식을 자유회전 테일핀에 적용하여 자유회전 테일핀의 roll lock-in 현상을 예측하였다. 예측 결과의 정확도를 확인하기 위하여 Blair의 풍동시험 결과와 비교하여 검증하였다. 자유회전 테일핀의 회전율 계산 시에 필요한 테일핀의 롤링 모멘트는 풍동시험 결과를 이용하였고 롤 댐핑 모멘트는 missile DATCOM을 이용하여 계산하였다. 이를 자유회전 테일핀의 회전율 계산식에 대입하여 자유회전 테일핀의 회전율 및 Roll lock-in 현상을 예측하였으며 풍동시험 결과와 비교하였다. 검증결과, 자유회전 테일핀의 회전율 및 Roll lock-in 현상 예측 결과가 풍동시험 결과와 잘 일치하는 것을 확인 할 수 있었다.
수심측량 자료는 선박의 항행안전을 위한 필수자료이며 해양의 합리적 이용과 보전을 위한 기초자료이다. 최근 IT기술과 측위장비(GPS와 INS), 수심관측 장비(Echo Sounder)의 발달로 멀티빔(Multi Beam Echo Sounder) 방식을 이용하여 정밀한 해저지형 자료DB를 구축하고 있다. MBES 자료에는 다양한 요인으로 인하여 오차를 포함하고 있으며, 일부 자료에서 지형이 지그재그한 물결현상을 발생하는 오차들이 발생한다. 물결무늬를 발생시키는 오차는 MBES 자료 처리결과의 정확도를 저해하는 요인이며, 발생 원인을 파악하여 이러한 오측자료 제거를 통하여 정확도를 향상시키고자 한다. 본 연구에서는 MBES 자료를 이용하여 물결 무늬 현상이 발생하는 자료에 대한 Motion sensor 값을 분석하여 오측자료의 원인을 파악하였다 분석결과, 물결무늬 현상은 Roll의 표준편차와 상관관계를 갖으며, 이러한 물결무늬 오측자료는 급격한 Roll 값의 변화로 인하여 Swath 자료와 Roll 값의 불일치 결과로 나타났다. 이를 근거로 Swath 자료의 기울기와 Roll 값의 비교하여 오측자료를 선별하여 제거하였다 오측자료를 제거한 결과. Motion sensor의 Roll 값의 표준연차 등을 이용하여 MBES 자료의 품질을 판단하고, 불일치 자료를 최소화하는 추가적인 오차 요인을 계산할 수 있을 것이라 예상된다 또한, 해황조건이 고르지 못한 상황 및 Sensor의 움직임이 크게 일어나는 소형 선박 등에 척용을 하면 수심측량 정확도 개선에 기여할 수 있을 것이다.
본 연구는 fine blanking 프레스로부터 기능면으로 사용되는 100% clean cut 전단면을 얻는 fine blanking 공정에서 die roll을 최소화하기 위한 목적으로 성형 해석 및 실험적 방법을 통해 die chamfer 형상에 따라 성형되는 제품의 die roll size 변화를 검토한 것이다. fine blanking 과정을 묘사하기 위하여 deform 2D를 이용하여 성형 해석을 수행하여 die roll size를 예측하였으며, 실제 die chamfer가 다른 die insert를 제작하여 fine blanking 실험을 실시하여 die chamfer 형상에 따른 die roll size에 대한 해석 data와 실험 data를 비교 분석하여 die roll 길이 방향 size의 경향을 파악할 수 있었다. 이 연구 결과는 fine blanking 판재 성형에서 die roll을 최소화하기 위한 die chamfer 설계에 유용하게 적용될 것으로 판단된다.
According to the number of cold-rolled coils, the amount of roll wear and thermal expansion, and roll gap profile were calculated, by using the actual data from the finishing mill. Also, based on those data, the calculations of the deflection, the flattening, and the contact pressure of vwork rolls and backup rolls were made respectively. Specially, in the calculation of contact pressure, the numerical results were obtained not only during the normal rolling, but also during the abnormal rolling, by modeling mathematically the dynamic impact force which occurs when the head section of the strip is threading through rolls. With those results the growth of the fatigue region and the fatigue damage of rolls were predicted. Also the optimum roll-grinding depth was determined to maximize the roll life.
그라운드-롤(ground roll)은 육상 탄성파 탐사 자료에서 가장 흔하게 나타나는 일관성 잡음(coherent noise)이며 탐사를 통해 얻고자 하는 반사 이벤트 신호보다 훨씬 큰 진폭을 가지고 있다. 따라서 탄성파 자료 처리에서 그라운드-롤 제거는 매우 중요하고 필수적인 과정이다. 그라운드-롤 제거를 위해 주파수-파수 필터링, 커브릿(curvelet) 변환 등 여러 제거 기술이 개발되어 왔으나 제거 성능과 효율성을 개선하기 위한 방법에 대한 수요는 여전히 존재한다. 최근에는 영상처리 분야에서 개발된 딥러닝 기법들을 활용하여 탄성파 자료의 그라운드-롤을 제거하고자 하는 연구도 다양하게 수행되고 있다. 이 논문에서는 그라운드-롤 제거를 위해 CNN (convolutional neural network) 또는 cGAN (conditional generative adversarial network)을 기반으로 하는 세가지 모델(DnCNN (De-noiseCNN), pix2pix, CycleGAN)을 적용한 연구들을 소개하고 수치 예제를 통해 상세히 설명하였다. 알고리듬 비교를 위해 동일한 현장에서 취득한 송신원 모음을 훈련 자료와 테스트 자료로 나누어 모델을 학습하고, 모델 성능을 평가하였다. 이러한 딥러닝 모델은 현장자료를 사용하여 훈련할 때, 그라운드-롤이 제거된 자료가 필요하므로 주파수-파수 필터링으로 그라운드-롤을 제거하여 정답자료로 사용하였다. 딥러닝 모델의 성능 평가 및 훈련 결과 비교는 정답 자료와의 유사성을 기본으로 상관계수와 SSIM (structural similarity index measure)과 같은 정량적 지표를 활용하였다. 결과적으로 DnCNN 모델이 가장 좋은 성능을 보였으며, 다른 모델들도 그라운드-롤 제거에 활용될 수 있음을 확인하였다.
Register control of roll-to-roll printing system for printed electronics requires accurate measurement of register errors. The register marks used for the recognition of patterns position between layers have inherently defects due to low printability of register marks themselves, which brings out inaccurate register accuracy and consequently low performance of printed electronics devices. In this study, the compensation methods for the unrecognized or missing register data are proposed to improve the recognition and consequently the control performance of register accuracy in roll-to-roll printing equipment. The compensation methods using the prior data and the linear interpolation are proposed and compared with the case without compensation for the simulation as well as experiment. Only the linear interpolation method could successfully compensate the missing data and consequently improve the register control performance. We should apply the compensation process of the register errors to improve the register control accuracy in the roll-to-roll printing equipment.
Roll forming technology has a problem in that it depends only on experience without accurate data in the actual field. To solve this problem, it is necessary to procure accurate data during the roll forming process. To this end, we determined the operating force and the material thickness by implementing several changes to those variables during an experiment. This study compares the FEA results and experimental results. Experimental results were used for the basic data of the design. The FEA results show that the roll forming machine is operating accurately and safely. And, a comparison of the results shows that the design of the automatic roll forming machine is operating in the right way. This design of an automatic roll forming machine will be helpful for many areas of the industry.
Roll forming refers to the production of long plate-molded products, such as panels, pipes, tubes, channels, and frames, by continuously causing the bending deformation to thin plates using rotating rolls. As the roll forming method has advantages in terms of mass production because of its excellent productivity, the size of the roll forming industry has been continuously increasing and the roll forming method is increasingly being used in diverse industrial fields as a very important processing method. Furthermore, as the roll forming method mainly depends on the continuous bending deformation of the plate materials, the time and the cost of the heterogeneous materials developed in the process are relatively large when considered from the viewpoint of plastic working because many processes are continuously implemented. The existing studies on roll forming manufacturing have reported the loss of large amounts of time and materials when the raw materials or product types were changed; further, they have stated that the use of this method can hardly guarantee the uniformity of the formed shapes and the consistency in terms of size and cannot detect all the defects occurring during the mass production and related to the dimensions. Therefore, in this research, a real-time process data-based smart roll forming method that can be applied to multiple products was studied. As a result, a roll forming system was implemented that remembers and automatically sets the changes in the finely adjusted values of the supplied quantities of individual heterogeneous materials so that the equipment setting changing time for heterogeneous material replacements or changes in the products being produced can be shortened. It also secures the uniformity of the products so that more competitive and precise slide-rail products can be mass-produced with improvements in the quality, price, and productivity of the products.
The rolling force and roll deformation behavior in the twin roll type strip continuous casting process has been computed to estimate the thermal charcteristics of a caster roll. To calculation of rolling force, the relationship between flow stress and strain for a roll material and casting alloy are assumed as a function of strain-rate and temperature because mechanical properties of a casting materials depends on tempera- ture. The three dimensional thermal dlastic-plastic analysis of a cooling roll has also been carried out to obtain a roll stress and plastic strain distributions with the commercial finite element analysis package of ANSYS. Temperature fields data of caster roll which are provided by authors were used to estimated of roll deformation. Roll life considering thermal cycle is calculated by using thermal elastic-plastic analysis results. Roll life is proposed as a terms of a roll revolution in the caster roll with and without fine failure model on the roll surface. To obtain of plastic strain distributions of caster roll, thermomechan- ical properties of roll sleeve with a copper alloy is obtained by uniaxial tensile test for variation of temperature.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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