Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.21
no.2
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pp.9-16
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2013
The comparisons of performance characteristics between the super-mirror face grinding machine using variable air pressure developed in this laboratory to grind precisely the sliding face of a surface hardened workpiece with thermal spray and the conventional one are investigated by measuring the surface roughness and hardness for a SCM440. To process variously workpiece according to shape, size and materials, the rotating and contacting forces of the developed grinding machine can be changed by air pressure. The surface roughness of processed workpiece can be also attained to state of mirror face by grinding precisely the sliding face with changing the rotating speed of diamond wheel. It is possible to be attached to the various machine tools because the super-mirror face grinding machine using variable air pressure is a small size. The grinding efficiency is elevated because it can be worked by two or more grinding machines attached to concurrently a machine tool for the large workpiece. In this study, results show that the cusp height of the super-mirror face grinding machine for the particle size of 100 and $1500No./mm^2$ is lower than that of the conventional one because the vibration is reduced by rotating very fast the diamond wheel with a pressed air and it can be processed by rotating the diamond wheel with a constantly varied air pressure perpendicular to workpiece surface, and that the workpiece in the super-mirror face grinding machine for the particle size of $3000No./mm^2$ can be processed to state of mirror face that is rarely seen by the cusp height. It is also found that the surface hardness of both the conventional and the super-mirror face grinding machines are increased as the particle size of diamond wheel is reduced, and the surface hardness of the super-mirror face grinding machine is HRC 1.1 ~ 1.8 higher than that of the conventional one.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.7
no.4
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pp.121-128
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2003
In recent years, various artificial neural network algorithms are used in the damage assessment of civil infrastructures. So far, many researchers have used the artificial neural network as a pattern classifier for the structural damage assessment but, in this paper, the neural network is used as a structural reanalysis tool not as a pattern classifier. For the model updating using the optimization algorithm, the summation of the absolute differences in the structural vibration modes between undamaged structures and damaged ones is considered as an objective function. The stiffness of structural components are treated as unknown parameters to be determined. The structural damage detection is achieved using model updating based on the optimization techniques which determine the estimated stiffness of components minimizing the objective function. For the verification of the proposed damage identification algorithm, it is numerically applied to a simply supported bridge model.
The fourth industrial revolution is noted. It is a smarter factory. At present, research on CNC (Computerized Numeric Controller) is actively underway in the manufacturing field. Domestic CNC equipment, acoustic sensors, vibration sensors, etc. This study can improve efficiency through CNC. Collect various data such as X-axis, Y-axis, Z-axis force, moving speed. Data exploration of the characteristics of the collected data. You can use your data as Random Forest (RF), Extreme Gradient Boost (XGB), and Support Vector Machine (SVM). The result of this study is CNC equipment.
In this paper, a novel PARAllel FACtor (PARAFAC) decomposition based Blind Source Separation (BSS) algorithm is proposed for modal identification of structures equipped with tuned mass dampers. Tuned mass dampers (TMDs) are extremely effective vibration absorbers in tall flexible structures, but prone to get de-tuned due to accidental changes in structural properties, alteration in operating conditions, and incorrect design forecasts. Presence of closely spaced modes in structures coupled with TMDs renders output-only modal identification difficult. Over the last decade, second-order BSS algorithms have shown significant promise in the area of ambient modal identification. These methods employ joint diagonalization of covariance matrices of measurements to estimate the mixing matrix (mode shape coefficients) and sources (modal responses). Recently, PARAFAC BSS model has evolved as a powerful multi-linear algebra tool for decomposing an $n^{th}$ order tensor into a number of rank-1 tensors. This method is utilized in the context of modal identification in the present study. Covariance matrices of measurements at several lags are used to form a $3^{rd}$ order tensor and then PARAFAC decomposition is employed to obtain the desired number of components, comprising of modal responses and the mixing matrix. The strong uniqueness properties of PARAFAC models enable direct source separation with fine spectral resolution even in cases where the number of sensor observations is less compared to the number of target modes, i.e., the underdetermined case. This capability is exploited to separate closely spaced modes of the TMDs using partial measurements, and subsequently to estimate modal parameters. The proposed method is validated using extensive numerical studies comprising of multi-degree-of-freedom simulation models equipped with TMDs, as well as with an experimental set-up.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.20
no.5
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pp.76-84
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2021
In this study, an optimal stiffness model of the C-frame, which was supporting the mold and tool load, was proposed to obtain quality self-piercing riveting (SPR) joining. First, the load path acting on the C-frame structure was identified using topology optimization. Then, a final suggested model was proposed based on the load path results. Stiffness and strength analyses were performed for a rivet pressing force of 7.3 [t] to compare the design performance of the final proposed model with that of the initial model. Moreover, to examine the reliability of continuous and repeated processes, vibration analysis was performed and the dynamic stiffness of the final proposed model was reviewed. Additionally, fatigue analysis was performed to ascertain the fatigue characteristics due to simple repetitive loading. Finally, stiffness test was performed for the final proposed model to verify the analysis results. The obtained results differed from the analysis result by 2.9%. Consequently, the performance of the final proposed model was superior to that of the initial model with respect to not only the SPR fastening quality but also the reliability of continuous and repetitive processes.
Sung, Chul Hoon;Han, Sung Gil;Kim, Sung Hoon;Song, Chul Ki
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.18
no.6
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pp.98-105
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2019
In order to improve the fuel economy and dynamic behavior of automobiles, the weight reduction tendency of automobile parts is obvious. Also, in order to maximize assembly and maintenance convenience, various parts are integrated and modularized. Multi-piece methods require many manufacturing processes and become a factor of lowering the strength of parts. It is advantageous to overcome the disadvantages by integrally manufacturing to reduce the processing steps and ensure the strength of the parts. However, when it is necessary to process in a narrow space inside the part, it is impossible to process with the existing spindle. The angle head spindle is only a component of a machine tool, but it is a core part that requires high technology and is highly utilizable in products requiring high precision machining. Therefore, various and continuous studies needs for angle head spindles in areas such as vibration absorption, operational safety, excellent dimensional stability, and strength. In this paper, we propose an optimal design for angle head spindle by performing structural analysis and shape optimization for angle head spindle gear and case.
In this paper, we propose a method to improve texture recognition performance from haptic acceleration signals representing the texture characteristics of object surface materials by using a Conformer model that combines the advantages of a convolutional neural network and a transformer. In the proposed method, three-axis acceleration signals generated by impact sound and vibration are combined into one-dimensional acceleration data while a person contacts the surface of the object materials using a tool such as a stylus , and the logarithmic Mel-spectrogram is extracted from the haptic acceleration signal similar to the audio signal. Then, Conformer is applied to the extracted the logarithmic Mel-spectrogram to learn main local and global frequency features in recognizing the texture of various object materials. Experiments on the Lehrstuhl für Medientechnik (LMT) haptic texture dataset consisting of 60 materials to evaluate the performance of the proposed model showed that the proposed method can effectively recognize the texture of the object surface material better than the existing methods.
Mert Bezcioglu;Cemal Ozer Yigit;Ahmet Anil Dindar;Ahmed El-Mowafy;Kan Wang
Structural Engineering and Mechanics
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v.89
no.6
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pp.589-599
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2024
This study presents the usability of the high-rate single-frequency Precise Point Positioning (SF-PPP) technique based on 20 Hz Global Positioning Systems (GPS)-only observations in detecting dynamic motions. SF-PPP solutions were obtained from post-mission and real-time GNSS corrections. These include the International GNSS Service (IGS)-Final, IGS real-time (RT), real-time MADOCA (Multi-GNSS Advanced Demonstration tool for Orbit and Clock Analysis), and real-time products from the Australian/New Zealand satellite-based augmentation systems (SBAS, known as SouthPAN). SF-PPP results were compared with LVDT (Linear Variable Differential Transformer) sensor and single-frequency relative positioning (SF-RP) solutions. The findings show that the SF-PPP technique successfully detects the harmonic motions, and the real-time products-based PPP solutions were as accurate as the final post-mission products. In the frequency domain, all GNSS-based methods evaluated in this contribution correctly detect the dominant frequency of short-term harmonic oscillations, while the differences in the amplitude values corresponding to the peak frequency do not exceed 1.1 mm. However, evaluations in the time domain show that SF-PPP needs high-pass filtering to detect accurate displacement since SF-PPP solutions include trends and low-frequency fluctuations, mainly due to atmospheric effects. Findings obtained in the time domain indicate that final, real-time, and MADOCA-based PPP results capture short-term dynamic behaviors with an accuracy ranging from 3.4 mm to 8.5 mm, and SBAS-based PPP solutions have several times higher RMSE values compared to other methods. However, after high-pass filtering, the accuracies obtained from PPP methods decreased to a few mm. The outcomes demonstrate the potential of the high-rate SF-PPP method to reliably monitor structural and earthquake-induced ground motions and vibration frequencies of structures.
Tunnel Boring Machine (TBM) method is a tunnel excavation method that produces lower levels of noise and vibration during excavation compared to drilling and blasting methods, and it offers higher stability. It is increasingly being applied to tunnel projects worldwide. The disc cutter is an excavation tool mounted on the cutterhead of a TBM, which constantly interacts with the ground at the tunnel face, inevitably leading to wear. In this study quantitatively predicted disc cutter wear using geological conditions, TBM operational parameters, and machine learning algorithms. Among the input variables for predicting disc cutter wear, the Uniaxial Compressive Strength (UCS) is considerably limited compared to machine and wear data, so the UCS estimation for the entire section was first conducted using TBM machine data, and then the prediction of the Coefficient of Wearing rate(CW) was performed with the completed data. Comparing the performance of CW prediction models, the XGBoost model showed the highest performance, and SHapley Additive exPlanation (SHAP) analysis was conducted to interpret the complex prediction model.
Today, in order to improve fuel efficiency and dynamic behavior of automobiles, an era of light weight and simplification of automobile parts is being formed. In order to simplify and design and manufacture the shape of the product, various components are integrated. For example, in order to commercialize three products into one product, product processing is occurring to a very narrow area. In the case of existing parts, precision die casting or casting production is used for processing convenience, and the multi-piece method requires a lot of processes and reduces the precision and strength of the parts. It is very advantageous to manufacture integrally to simplify the processing air and secure the strength of the parts, but if a deep and narrow pocket part needs to be processed, it cannot be processed with the equipment's own spindle. To solve a problem, research on cutting processing is being actively conducted, and multi-axis composite processing technology not only solves this problem. It has many advantages, such as being able to cut into composite shapes that have been difficult to flexibly cut through various processes with one machine tool so far. However, the reality is that expensive equipment increases manufacturing costs and lacks engineers who can operate the machine. In the five-axis cutting processing machine, when producing products with deep and narrow sections, the cycle time increases in product production due to the indirectness of tools, and many problems occur in processing. Therefore, dedicated machine tools and multi-axis composite machines should be used. Alternatively, an angle spindle may be used as a special tool capable of multi-axis composite machining of five or more axes in a three-axis machining center. Various and continuous studies are needed in areas such as processing vibration absorption, low heat generation and operational stability, excellent dimensional stability, and strength securing by using the angle spindle.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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