This study presents steady-state finite element analysis of three-dimensional hot extrusion of sections through square dies. The objective of this study is to develop a steady-state finite element method for hot extrusion through square dies, and to provide theoretical basis for the optimal die design and process control in the extrusion technology. In the present work, steady-state assumption is applied to both analyses of deformation and temperature. The analysis of temperature distribution includes heat transfer. Convection like element is adopted for the heat transfer analysis between billet and container, and also billet and die. Distributions of temperature, effective strain rate, velocity and mean stress are discussed to design extrusion die effectively.
This study was conducted to develop a soil moisture meter using capacitance probe. A parallel cylinder type capacitance probe (C-probe) was fabricated The 5 MHz of crystal oscillator was constructed to detect the capacitance change of the C-probe with moist soil. A third order polynomial regression model for volumetric water content having oscillation frequency changes at 5 MHz as independent variables presented the determination coefficient of 0.979 and root mean square error of $0.031\;cm^{3}cm^{3}$ for all soil samples. A prototype soil moisture meter consisting of the sample container, C-probe, oscillator, frequency counter and related signal procession units presented the correlation coefficient of 0.987 and the root mean square error of $0.032\;cm^{3}cm^{3}$ as compared with the oven drying method for unknown soil samples.
The bending phenomenon during extruding one product using four billets can be obtain by the difference of hole diameters in the multi-hole container. The difference of hole diameter caused the difference of billet amount inserted in the die cavity. As results, it can bend during extruding products by the different amount of two billets and by the cohesion of billets in the porthole dies cavity. And the bending curvature can be controlled by the size of holes and billets. The experiments using aluminium material had been done for the rectangular and square curved tube product. The results of the experiment show that the curved aluminum tube product can be bended by the extru-bending process without the defects such as the distortion of section and the thickness change of the wall of tube and the folding and wrinkling. The curvature of product is affected by shape of cross section and the difference of billet diameters. It is known that the welding and extruding and bending can be done simultaneously in the die cavity when a rectangular hollow curved tube would be extruded by porthole dies using four different size billets made of aluminum material.
컨테이너 터미널의 선박대기율에 관한 정부의 공식적 발표가 없는 상황에서 부산항 컨테이너 터미널의 선박 입항척수는 연 2.9%이상 증가하고 있다. 컨테이너 터미널의 선석 혼잡이 발생하고 있지만 실제 선박대기율 및 평균 대기시간은 측정되지 않고 있어 터미널 운영 정책 결정에 어려움이 예상된다. 본 연구는 항만시설사용실적자료와 터미널운영데이터자료를 통해 컨테이너 터미널의 대기율을 공인된 대기시간으로 산정하고자 한다. 이를 통해 컨테이너터미널의 선박대기율 측정 방식을 제안하고 터미널의 실제 대기율과 대기행렬이론상의 대기율을 비교하여 차이가 어떻게 발생하는지를 밝혀내고자 한다. 분석결과, 부산항 A터미널의 최근 3년간(2014~2016) 발생한 대기 척수는 총 587척이며, 월평균 16.3척의 대기선박이 발생하는 것으로 나타났으며 대기율은 123.9%를 보이고 있다. 반면, 행렬이론상의 대기율과 실제 터미널의 대기율을 비교하였으며, 점유율 70%일 때 대기행렬이론상 대기율은 31.1%이 도출되었다. 이러한 차이가 나는 이유로는 항만의 특성상 입항선박이 많은 피크요일로 인한 것이라 추정된다. 피크요일 시 대기척수를 조사한 결과, 일요일 197척, 화요일 89척, 수요일 89척의 선박이 대기한 것으로 나타났다.
본 논문에서는 충격시험에 의해 얻어진 구조물의 과도진동응답 신호로부터 구조물의 동특성치를 구하는 기존방법에 대하여 살펴보고 이들 기존 방법의 단점을 개선할 수 있는 방법으로 최대엔트로피방법(Maximum Entropy Method)과 최소자승 Prony법(Least Square Prony Method)를 도입하여 수치실험을 통한 성능시험을 수행하였다. 그리고 적용예로서 선박의 낙묘시험으로부터 얻은 시계열에 이들을 적용하여 그 결과 FFT법 결과와 비교하였다. 연구결과, 최대엔트로피방법은 구조물의 인접 고유진동수들이 가까이 있고 얻을 수 있는 동적응답 시계열의 data 길이가 짧을 때의 고유진동수 추정에 유용하나 감쇠비 산정에는 유용하지 못함이 밝혀졌다. 또한, 최소자승 Prony법은 과감쇠계의 고유진동수 및 감쇠비 추정에 유용하나 동적응답 시계열에 많은 잡음이 포함되어 있을 경우, 감쇠비 추정성능이 크게 저하되는 것으로 나타났다.
해운 시황을 예측하는 것은 중요한 문제이다. 투자 방식의 결정, 선대 편성 방법, 운임 등을 결정하기 위한 판단 근거가 되며 이는 기업의 이익과 생존에 큰 영향을 미치기 때문이다. 이를 위해 본 연구에서는 기계학습 모델인 장단기 메모리 및 간소화된 장단기 메모리 구조의 Gated Recurrent Units를 활용하여 컨테이너선의 해상운임 예측 모델을 제안한다. 운임 예측 대상은 중국 컨테이너 운임지수(CCFI)이며, 2003년 3월부터 2020년 5월까지의 CCFI 데이터를 학습에 사용하였다. 각 모델에 따라 2020년 6월 이후의 CCFI를 예측한 후 실제 CCFI와 비교, 분석하였다. 실험 모델은 하이퍼 파라메터의 설정에 따라 총 6개의 모델을 설계하였다. 또한 전통적인 분석 방법과의 성능을 비교하기 위해 ARIMA 모델도 실험에 추가하였다. 최적 모델은 두 가지 방법에 따라 선정하였다. 첫 번째 방법으로 각 모델을 10회 반복 실험하여 얻은 RMSE의 평균값이 가장 작은 모델을 선정하는 것이다. 두 번째 방법으로는 모든 실험에서 가장 낮은 RMSE를 기록한 모델을 선정하는 것이다. 실험 결과 전통적 시계열 예측모델인 ARIMA 모델과 비교하여 딥러닝 모델의 정확도를 입증하였으며, 정확한 예측모델을 통해 운임 변동의 위험관리 능력을 제고시키는데 기여했다. 반면 코로나19와 같은 외부 효과에 따른 운임의 급격한 변화상황이 발생한 경우, 예측모델의 정확도가 감소하는 한계점을 나타냈다. 제안된 모델 중 GRU1 모델이 두 가지 평가 방법 모두에서 가장 낮은 RMSE(69.55, 49.35)를 기록하며 최적 모델로 선정되었다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제20권4호
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pp.11-19
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1996
Recently, fuzzy and neural network techniques have been successfully applied to control of complex and ill-defined system in a wide variety of areas, such as robot, water purification, automatic train operation system and automatic container crane operation system, etc. In this paper, we present a neuro-fuzzy controller which unifies both fuzzy logic and multi-layered feedforward neural networks. Fuzzy logic provides a means for converting linguistic control knowledge into control actions. On the other hand, feedforward neural networks provide salient features, such as learning and parallelism. In the proposed neuro-fuzzy controller, the parameters of membership functions in the antecedent part of fuzzy inference rules are identified by using the error backpropagation algorithm as a learning rule, while the coefficients of the linear combination of input variables in the consequent part are determined by using the least square estimation method. Finally, the effectiveness of the proposed controller is verified through computer simulation of an inverted pendulum system.
The effects were investigated of different lengths and numbers of slitwalls in drainless containers on growth and change in soil moisture volumes on the growth of Diffenbachia amoena 'Marianne' and Begonia rex. Drainless containers filled with amended soil, with square shape ($240mm{\times}240mm$) were used, as well as three different sets of slitwalls (2, 4 or 8, respectively) in addition to non-slitwall containers. Two indoor foliage plants were grown in slitwall containers in randomized blocks with 3 replications in greenhouse conditions, from March to September, 2009. Soil moisture volumes per container were measured by weighing containers every 2 hours during the day. The change in soil moisture volumes showed considerable differences among slitwalls tested in comparison to control containers before and after twice-weekly irrigation. Particularly, the differences in the S2 (195mm, slitwall 2) containers were significantly greater than other containers tested. For Diffenbachia amoena 'Marianne', plant height, length of leaf, dry weight and fresh weight were higher with S2 containers than with those grown in other containers tested. The Begonia rex with the best quality in terms of plant height, length of leaf and width of leaf was grown in S8 (360mm, slitwall 8) containers. Particularly, statistical analysis has indicated that shoot fresh weights of Begonia rex grown in S8 were 3-fold higher than those grown in CS8 containers. The different results obtained within the two species led us to hypothesize a species-specific influence on indoor foliage plant performance. However, plants of both species grown in slitwall containers showed good results compared with plants grown in non-slitwall containers.
화장품제조업은 동일한 제품을 대량으로 생산하고 소비되는 구조로 금형을 통한 생산은 필연적이다. 화장품을 담는 용기는 소비자의 구매의사에도 영향을 주는 요소이며 완제품가격에서 차지하는 부분이 크기 때문에 경제성, 심미성과 기능성을 충족시키는 금형이 필요하다. 화장품 용기 중에 사각형태의 용기는 미성형 불량이 다른 형태의 제품보다 자주 발생하는 특징을 가진다. 기존에 사각형 형태의 화장품용기 제작공정은 2단 금형에 사이드게이트 구조로 금형을 제작하는데 이는 후가공과 게이트 흔적이 남는 단점이 있다. 본 연구에서 제안한 오버랩게이트는 후가공이 거의 없고 음각으로 게이트가 절단되는 특징이 있으며, 사이드게이트와 비교하여 Moldflow를 이용한 유동시스템을 시뮬레이션 하였다. 오버랩게이트가 유동성, 고화, 밀도, 에어트랩 등에서 유동성 향상과 불량률을 낮출 수 있는 결과를 확인하였으며, 해석결과를 기반으로 금형을 제작을 하고 사출성형 하였다. 본 연구를 통해 미성형 불량을 줄이고 심미성, 기능성 등의 특성을 가지는 화장품용기 제품의 대량생산 가능성을 검증하였다
High-dose I-131 used for the treatment of thyroid cancer causes localized exposure among radiology technologists handling it. There is a delay between the calibration date and when the dose of I-131 is administered to a patient. Therefore, it is necessary to directly measure the radioactivity of the administered dose using a dose calibrator. In this study, we attempted to apply machine learning modeling to measured external dose rates from shielded I-131 in order to predict their radioactivity. External dose rates were measured at 1 m, 0.3 m, and 0.1 m distances from a shielded container with the I-131, with a total of 868 sets of measurements taken. For the modeling process, we utilized the hold-out method to partition the data with a 7:3 ratio (609 for the training set:259 for the test set). For the machine learning algorithms, we chose linear regression, decision tree, random forest and XGBoost. To evaluate the models, we calculated root mean square error (RMSE), mean square error (MSE), and mean absolute error (MAE) to evaluate accuracy and R2 to evaluate explanatory power. Evaluation results are as follows. Linear regression (RMSE 268.15, MSE 71901.87, MAE 231.68, R2 0.92), decision tree (RMSE 108.89, MSE 11856.92, MAE 19.24, R2 0.99), random forest (RMSE 8.89, MSE 79.10, MAE 6.55, R2 0.99), XGBoost (RMSE 10.21, MSE 104.22, MAE 7.68, R2 0.99). The random forest model achieved the highest predictive ability. Improving the model's performance in the future is expected to contribute to lowering exposure among radiology technologists.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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