The effect of grain refinement of the strength and ductility of metallic materials is investigated. A model in which a single phase material is considered as an effectively two-phase one is discussed. A distinctive feature of the model is that grain boundaries are treated as a separate phase deforming by a diffusion mechanism. Deformation of the grain interior phase is assumed to be carried by two concurrent mechanism. Deformation of the grain interior phase is assumed to be carried by two concurrent mechanisms: dislocation glide and mass transfer by diffusion. The model was exemplified by simulating uniaxial tensile deformation of Cu down to the nanometer grain size. The results confirm the observed strain hardening behaviour and a trend for reduction of ductility with decreasing grain size at room temperature.
The effect of Cu content on microstructure and mechanical properties of nano-sized Cu dispersed $Al_2O_3(Al_2O_3/Cu)$ nanocomposites was investigated. The nanocomposites with Cu content of 2.5 to 10 vol% were prepared by reduction and hot-pressing of $Al_2O_3/CuO$ powder mixtures. The nanocomposites with Cu content of 2.5 and 5vol% exhibited the maximum fracture strength of 820MPa and enhanced toughness compared with monolithic $Al_2O_3$. The strengthening was mainly attributed to the refinement of $Al_2O_3$ matrix grains. The toughening mechanism was discussed by the observed microstructural feature based on crack bridging.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.8
no.3
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pp.21-26
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2009
The finite element analysis of metal forming processes often fails because of severe mesh distortion at large deformation. As the concept of meshless methods, only nodal point data are used for modeling and solving. As the main feature of these methods, the domain of the problem is represented by a set of nodes, and a finite element mesh is unnecessary. This computational methods reduces time-consuming model generation and refinement effort. It provides a higher rate of convergence than the conventional finite element methods. The displacement shape functions are constructed by the reproducing kernel approximation that satisfies consistency conditions. In this research, A meshless method approach based on the reproducing kernel particle method (RKPM) is applied with metal forming analysis. Numerical examples are analyzed to verify the performance of meshless method for metal forming analysis.
Park, Young-Su;Park, Jee-Hoon;Lee, Je-Won;Kim, Sang-Woo
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.15
no.5
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pp.473-479
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2009
This paper proposes an efficient method to locate the automated guided vehicle (AGV) into a specific parking position using artificial visual landmark and vision-based algorithm. The landmark has comer features and a HSI color arrangement for robustness against illuminant variation. The landmark is attached to left of a parking spot under a crane. For parking, an AGV detects the landmark with CCD camera fixed to the AGV using Harris comer detector and matching descriptors of the comer features. After detecting the landmark, the AGV tracks the landmark using pyramidal Lucas-Kanade feature tracker and a refinement process. Then, the AGV decreases its speed and aligns its longitudinal position with the center of the landmark. The experiments showed the AGV parked accurately at the parking spot with small standard deviation of error under bright illumination and dark illumination.
Recently, the spatial resolution of earth observation satellites is significantly increased to a few meters. Such high spatial resolution images definitely will provide lots of information for detail-thirsty remote sensing users. However, it is more difficult to develop automated image algorithms for automated image feature extraction and pattern recognition. In this study, we propose a two-stage procedure to extract road information from high resolution satellite images. At first stage, a watershed segmentation technique is developed to classify the image into various regions. Then, a knowledge is built for road and used to extract the road regions. In this study, we use panchromatic and multi-spectral images of the IKONOS satellite as test dataset. The experiment result shows that the proposed technique can generate suitable and meaningful road objects from high spatial resolution satellite images. Apparently, misclassified regions such as parking lots are recognized as road needed further refinement in future research.
The purpose of this thesis is presenting desirable design of uniform which could reflect high school girls' demands with the researches on their consciousness of fashion and actual state of uniforms. Methods to accomplish this research include first, examinationson characteristics of high school girls and their consciousness of fashion with relevant articles, second, interviews with designers from major domestic uniform brands - ELITE, IVY, SMART - and third, analysis on related internet sites. Practical researches are followed by design analysis and proposal of improvement on high school girls' uniform, accompanied by collection of photographs from field studies, major uniform brands' shops and uniform related internet sites. Korean high school girls in the digital era are able to express themselves in each different fashion with own individuality, preference or intention, as they are particularly interested in clothes or their appearances. Their consciousness of fashion became visible in a shape of negative attitude and dissatisfaction with uniforms due to its out-of-date design, lack of features and inconvenience in action. Besides more than half of high school girls already experienced reforming it for better looks. As a result of current analysis on references of uniform designs, various levels of refinement were noticed even in uniform of similar details, design, fabric textile and color due to differences on size & length of jacket collar, dart, cutting line, size of details, decorative line, easiness in fit, length of clothes, and etc. To provide students of more refined and desired designs which reflect their demands, current uniforms are to begin acquiring delicate changes with present vogue and feature such as size of details, silhouette, cutting line, decorative line and etc. In addition newly designed uniforms are to present desirable design with image of refinement and neat as they actively comprehend students' needs within its symbolic, functional, economic and aesthetic characteristics by nature.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.36
no.5
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pp.295-305
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2023
This study introduces a smoothed finite-element implementation into the phase-field framework. In recent years, the phase-field method has recieved considerable attention in crack initiation and propagation since the method needs no further treatment to express the crack growth path. In the phase-field method, high strain-energy accuracy is needed to capture the complex crack growth path; thus, it is obtained in the framework of the smoothed finite-element method. The salient feature of the smoothed finite-element method is that the finite element cells are divided into sub-cells and each sub-cell is rebuilt as a smoothing domain where smoothed strain energy is calculated. An adaptive quadtree refinement is also employed in the present framework to avoid the computational burden. Numerical experiments are performed to investigate the performance of the proposed approach, compared with that of the finite-element method and the reference solutions.
In the rapidly evolving domain of e-commerce, our study presents a cohesive approach to enhance customer satisfaction prediction from online reviews, aligning methodological innovation with practical insights. We integrate the RFE-SHAP feature selection with LDA topic modeling to streamline predictive analytics in e-commerce. This integration facilitates the identification of key features-specifically, narrowing down from an initial set of 28 to an optimal subset of 14 features for the Random Forest algorithm. Our approach strategically mitigates the common issue of overfitting in models with an excess of features, leading to an improved accuracy rate of 84% in our Random Forest model. Central to our analysis is the understanding that certain aspects in review content, such as quality, fit, and durability, play a pivotal role in influencing customer satisfaction, especially in the clothing sector. We delve into explaining how each of these selected features impacts customer satisfaction, providing a comprehensive view of the elements most appreciated by customers. Our research makes significant contributions in two key areas. First, it enhances predictive modeling within the realm of e-commerce analytics by introducing a streamlined, feature-centric approach. This refinement in methodology not only bolsters the accuracy of customer satisfaction predictions but also sets a new standard for handling feature selection in predictive models. Second, the study provides actionable insights for e-commerce platforms, especially those in the clothing sector. By highlighting which aspects of customer reviews-like quality, fit, and durability-most influence satisfaction, we offer a strategic direction for businesses to tailor their products and services.
Kim, Jung Hee;Yun, Yeohun;Kim, Junsu;Yun, Kugjin;Cheong, Won-Sik;Kang, Suk-Ju
Journal of Broadcast Engineering
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v.24
no.6
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pp.919-927
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2019
In this paper, we propose an accurate camera calibration method for acquiring multiview stereoscopic images. Generally, camera calibration is performed by using checkerboard structured patterns. The checkerboard pattern simplifies feature point extraction process and utilizes previously recognized lattice structure, which results in the accurate estimation of relations between the point on 2-dimensional image and the point on 3-dimensional space. Since estimation accuracy of camera parameters is dependent on feature matching, accurate detection of checkerboard corner is crucial. Therefore, in this paper, we propose the method that performs accurate camera calibration method through accurate detection of checkerboard corners. Proposed method detects checkerboard corner candidates by utilizing 1-dimensional gaussian filters with succeeding corner refinement process to remove outliers from corner candidates and accurately detect checkerboard corners in sub-pixel unit. In order to verify the proposed method, we check reprojection errors and camera location estimation results to confirm camera intrinsic parameters and extrinsic parameters estimation accuracy.
With the rapid progress of computer technology in recent years, a digital video data has been used in many applications. As a result, various technologies have been introduced to discover knowledge embedded in a video database. However, few researches on data mining for a video database have been performed due to the unclear boundary of the information in a large amount of a video stream. This paper proposes an efficient generation method of a feature profile in a set of similar video data. To extract the information embedded in original video data efficiently, several refinement techniques are also presented. These methods include merging pixels, restricting preferred areas, removing noises under a minimum repeat factor, extracting important key frames, generating derived blocks and applying weights to dynamic and static areas differently. Finally, the performance of these methods is evaluated by comparing a result profile obtained by a data mining process with original video streams.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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