Based on finite element discretization, two linearization approaches to the defect-correction method for the steady incompressible Navier-Stokes equations are discussed and investigated. By applying $m$ times of Newton and Picard iterations to solve an artificial viscosity stabilized nonlinear Navier-Stokes problem, respectively, and then correcting the solution by solving a linear problem, two linearized defect-correction algorithms are proposed and analyzed. Error estimates with respect to the mesh size $h$, the kinematic viscosity ${\nu}$, the stability factor ${\alpha}$ and the number of nonlinear iterations $m$ for the discrete solution are derived for the linearized one-step defect-correction algorithms. Efficient stopping criteria for the nonlinear iterations are derived. The influence of the linearizations on the accuracy of the approximate solutions are also investigated. Finally, numerical experiments on a problem with known analytical solution, the lid-driven cavity flow, and the flow over a backward-facing step are performed to verify the theoretical results and demonstrate the effectiveness of the proposed defect-correction algorithms.
Easy detection and evaluation of defect in the tube structure is a continuous problem and remains a significant demand in tube inspection technologies. This study is aimed to automate defect detection using the pattern recognition approach based on the classification of high frequency stress wave signals. The stress wave signals from vibrational impact excitation on several tube conditions were captured to identify the defect in ASTM A179 seamless steel tubes. The variation in stress wave propagation was captured by a high frequency sensor. Stress wave signals from four tubes with artificial defects of different depths and one reference tube were classified using the autoregressive (AR) algorithm. The results were demonstrated using a dendrogram. The preliminary research revealed the natural arrangement of stress wave signals were grouped into two clusters. The stress wave signals from the healthy tube were grouped together in one cluster and the signals from the defective tubes were classified in another cluster. This approach was effective in separating different stress wave signals and allowed quicker and easier defect identification and interpretation in steel tubes.
본 연구에서는 소형 로켓 모타의 3차원 단층촬영 영상을 자동 판독하는 프로그램을 개발하고자 하였다. 선속경화현상을 보정한 화소값 비교 방식으로 결함을 검출하였고, 정확한 결함의 임계값 설정을 위하여 모의결함시편을 제작하였다. 개발된 자동 판독 프로그램은 미접착, 균열, 이물질 및 기공을 검출할 수 있었으며, 150기에 대한 비교 판독한 결과 미접착과 균열은 육안 판독 결과와 동일한 결과를 나타냈고, 기공과 이물질은 판독자보다 많은 결함을 신속하게 검출할 수 있었다.
The importance of soundness and safety evaluation in weld zone using by the ultrasonic wave has been recently increased rapidly because of the collapses of huge structures and safety accidents. Especially, the ultrasonic method that has been often used for a major non-destructive testing(NDT) technique in many engineering fields plays an important role as a volume test method. Hence, the defecting any defects of weld Bone in austenitic stainless steel type 304 using by ultrasonic wave and neural network is explored in this paper. In order to detect defects, a distance amplitude curve on standard scan sensitivity and preliminary scan sensitivity represented of the relation between ultrasonic probe, instrument, and materials was drawn based on a quantitative standard. Also, a total of 93% of defect types by testing 30 defect patterns after organizing neural network system, which is learned with an accuracy of 99%, based on ultrasonic evaluation is distinguished in order to classify defects such as holes or notches in experimental results. Thus, the proposed ultrasonic wave and neural network is useful for defect detection and Ultrasonic Non-Destructive Evaluation(UNDE) of weld zone in austenitic stainless steel 304.
위상잠금 적외선 열화상기법은 넓은 면적을 동시에 검사할 수 있으며, 결함부와 건전부 사이의 위상 차로부터 결함의 유무를 판단할 수 있다. 지금까지 결함의 크기는 검사자의 주관적 판단으로 평가되어 왔으며, 재현성과 정확성이 부족하였다. 본 논문에서는 결함의 크기와 위치 평가에 있어 정확성과 재현성을 개선하기 위해서 전단위상기법을 제안하였다. 시험에서는 인공결함을 갖는 시험편으로 제안된 기법을 검증하였으며, 결함평가에 영향을 주는 인자를 추출하여 그 영향을 분석하였다.
Carbon nanotubes are drawing wide attention of research communities and several industries due to their versatile capabilities covering mechanical and other multi-physical properties. However, owing to extreme operating conditions of the synthesis process of these nanostructures, they are often imposed with certain inevitable structural deformities such as single vacancy and nanopore defects. These random irregularities limit the intended functionalities of carbon nanotubes severely. In this article, we investigate the mechanical behaviour of double-wall carbon nanotubes (DWCNT) under the influence of arbitrarily distributed single vacancy and nanopore defects in the outer wall, inner wall, and both the walls. Large-scale molecular simulations reveal that the nanopore defects have more detrimental effects on the mechanical behaviour of DWCNTs, while the defects in the inner wall of DWCNTs make the nanostructures more vulnerable to withstand high longitudinal deformation. From a different perspective, to exploit the mechanics of damage for achieving defect-induced shape modulation and region-wise deformation control, we have further explored the localized longitudinal and transverse spatial effects of DWCNT by designing the defects for their regional distribution. The comprehensive numerical results of the present study would lead to the characterization of the critical mechanical properties of DWCNTs under the presence of inevitable intrinsic defects along with the aspect of defect-induced spatial modulation of shapes for prospective applications in a range of nanoelectromechanical systems and devices.
Purpose: The purpose of this study is to propose an optimization process to improve product yield in the process using process data. Recently, research for low-cost and high-efficiency production in the manufacturing process using machine learning or deep learning has continued. Therefore, this study derives major variables that affect product defects in the manufacturing process using eXplainable Artificial Intelligence(XAI) method. After that, the optimal range of the variables is presented to propose a methodology for improving product yield. Methods: This study is conducted using the injection molding machine AI dataset released on the Korea AI Manufacturing Platform(KAMP) organized by KAIST. Using the XAI-based SHAP method, major variables affecting product defects are extracted from each process data. XGBoost and LightGBM were used as learning algorithms, 5-6 variables are extracted as the main process variables for the injection process. Subsequently, the optimal control range of each process variable is presented using the ICE method. Finally, the product yield improvement methodology of this study is proposed through a validation process using Test Data. Results: The results of this study are as follows. In the injection process data, it was confirmed that XGBoost had an improvement defect rate of 0.21% and LightGBM had an improvement defect rate of 0.29%, which were improved by 0.79%p and 0.71%p, respectively, compared to the existing defect rate of 1.00%. Conclusion: This study is a case study. A research methodology was proposed in the injection process, and it was confirmed that the product yield was improved through verification.
This study was performed to estimate the effects of cultured bone cell inoculated on porous type hydroxyaptite for the regeneration of the artificial alveolar bone defect. In this experiment 3 beagle dogs were used, and each of them were divided into right and left mandible. Every surgical intervention were performed under the general anesthesia by using with intravenous injection of Pentobarbital sodium(30mg/Kg). To reduce the gingival bleeding during surgery, operative site was injected with Lidocaine hydrochloride(l:80,000 Epinephrine) as local anesthesia. After surgery experimental animal were feeded with soft dietl Mighty dog, Frisies Co., U.S.A.) for 1 weeks to avoid irritaion to soft tissue by food. 2 months before surgery both side of mandibular 1st premolar were extracted and bone chips from mandibular body were obtained from all animals. Bone cells were cultured from bone chips obtained from mandible with Dulbecco's Modified Essential Medium contained with 10% Fetal Bovine Serum under the conventional conditions. Porous type hydroxyapatite were immerse into the high concentrated cell suspension solution, and put 4 hours for attachin the cells on the surface of hydroxyapatite. Graft material were inserted on the artificial bone defect after 3 days of culture. Before insertion of cellinoculated graft material, scanning electronic microscopic observation were performed to confirm the attachment and spreading of cell on the hydroxyapatite surface. 3 artificial bone defects were made with bone trephine drill on the both side of mandible of the experimental animal. First defect was designed without insertion of graft material as negative control, second was filled with porous replamineform hydroxyapatite inoculated with cultured bone marrow cells as expermiental site, and third was filled with graft materials only as positive control. The size of every artificial bone defect was 3mm in diameter and 3mm in depth. After the every surgical intervention of animals, oral hygiene program were performed with 1.0% chlorhexidine digluconate. All of the animals were sacrificed at 2, 4, 6 weeks after surgery. For obtaining histological section, tissus were fixed in 10% Buffered formalin and decalcified with Planko - Rycho Solution for 72hr. Tissue embeding was performed in paraffin and cut parallel to the surface of mandibular body. Section in 8um thickness of tissue was done and stained with Hematoxylin - Eosin. All the specimens were observed under the light microscopy. The following results were obtained : 1. In the case of control site which has no graft material, less inflammatory cell infiltration and rapid new bone forming tendency were revealed compared with experimental groups. But bone surface were observed depression pattern on defect area because of soft tissue invasion into the artificial bone defect during the experimental period. 2. In the porous hydroxyapatite only group, inflammatory cell infiltration was prominet and dense connective tissue were encapsulated around grafted materials. osteoblastic activity in the early stage after surgery was low to compared with grafted with bone cells. 3. In the case of porous hydroxyapatite inoculated with bone cell, less inflammatory cell infiltration and rapid new bone formation activity was revealed than hydroxyapatite only group. Active new bone formation were observed in the early stage of control group. 4. The origin of new bone forming was revealed not from the center of defected area but from the surface of preexisting bony wall on every specimen. 5. In this experiment, osteoclastic cell was not found around grafted materials, and fibrovascular invasion into regions with no noticeable foreign body reaction. Conclusively, the cultured bone cell inoculated onto the porous hydroxyapatite may have an important role of regeneration of artificial bone defects of alveolar bone.
상·하수도 시스템은 사람들에게 안전하고 깨끗한 물을 공급해주는 사회기반시설이며, 특히 상·하수도 관로는 지중에 매설되어 있기 때문에 시스템의 결함검출이 매우 어렵다. 이러한 이유로 상·하수도 관로의 진단은 관로 내부에 카메라 및 드론을 통한 촬영을 하여 사후에 촬영된 영상을 바탕으로 시스템 진단하는 등의 사후 결함검출로 제한되기 때문에, 작업자의 업무 효율 증대와 진단의 신속성을 위해서는 관로의 실시간 탐지기술이 필요하다. 최근 첨단장비 및 인공지능 기법을 활용한 시설물 진단 기술이 개발되고 있지만, 인공지능기반 결함검출 기술은 결함 데이터의 종류 및 형태, 수가 검출 성능에 영향을 주기 때문에 다양한 학습데이터가 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 상·하수도 관로의 결함검출 시 탐지 성능 향상을 위해 다양한 결함 시나리오를 3D 프린트를 이용하여 구현하고 이를 수집된 결함 데이터와 함께 학습데이터로 사용한다. 이후 수집된 이미지는 위험도에 따른 분류 및 객체의 라벨링 등의 전처리 작업이 수행되고 실시간 결함탐지를 수행한다. 제안된 기법은 상·하수도시스템 결함검출 시 실시간 피드백을 제공함으로써, 작업자의 진단 누락 가능성을 최소화하며 기존의 상·하수도관 진단업무 처리능력을 향상할 수 있다.
두개골에 종괴를 가진 7세 암컷 웰키코기가 내원하였다. 종괴는 다엽성 골종양으로 진단되었으며, 외과적으로 제거하었다. 종양 제거후 발생한 대형 골결손부를 치료하기 위해 3D 잉크젯 프린터로 제작한 커스텀 메이드 인공뼈를 결손부에 이식하였다. 이식후 4.3년동안 CT촬영을 통해 변화를 관찰하였다. 인공뼈는 관찰기간동안 주변 두개골과 성공적으로 유합되어 결손부를 수복하고 있었으며, 이식후 6개월부터 점차적인 인공뼈의 흡수상이 확인되었다. 커스텀 메이드 인공뼈가 대형 골결손부의 또 다른 치료방법으로서 사용될 수 있을 것이라 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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