Free piston linear engine (FPLE) is a promising concept being explored in the mid-20th century. On the other hand, Arficial neural networks (ANNs) are non-linear computer algorithms and can model the behavior of complicated non-linear processes. Some researchers already studied this method to predict internal combustion engine characteristics. However, no investigation to predict the performance of a FPLE using ANN approach appears to have been published in the literature to date. In this study, the ability of an artificial neural network model, using a back propagation learning algorithm has been used to predict the in-cylinder pressure, frequency, maximum stroke length of a free piston linear engine. It is advised that, well-trained neural network models can provide fast and consistent results, making it an easy-to-use tool in preliminary studies for such thermal engineering problems.
NURBS (Non Uniform Rational B-Spline) is widely used in CAD system and NC data for high speed machining. Conventional CAM system changes NURBS surface to tessellated meshes or Z-map model, and produces linear tool path. The linear tool path is not good for precise machining and high speed machining. In this paper, an algorithm to change linear tool path to NURBS one was studied, and the machining result of NURBS tool path was compared with that of linear tool path. The N-post, post-processing and virtual machining software was developed. The N-Post post-processes linear tool path to NURBS tool path and quickly shades machined product on OpenGL view and compares a machined product with original CAD surface. A virtual machined model of original tool path and post-processed tool path was compared to original CAD model. The machining error of post-processed NURBS tool path was reduced to 43%. The original tool path and NURBS tool path was used to machine general model using same machine tool and machining condition. The machining time of post-processed NURBS tool path was reduced up to 38%.
It is known that Volterra kernel model can represent a wide variety of nonlinear chemical processes. But almost all Volterra kernel models which appeared in the literature are up to second order, because it was difficult to measure higher order Volterra kernels. Kashiwagi has recently shown a method for measuring Volterra kernels up to third order using pseudorandom M-sequence signals. In this paper, the authors verified the applicability of this method for chemical processes using polymerization reactor simulation. Also, the authors have recently proposed a practical Identification method for chemical processes, which is based on the combination of off-line nonlinear identification and on-line linear identification. This method is also applied to the identification of polymerization reactor, and we obtained ...
To better understand the formation of necking in drawing processes of fibers, strain distributions during drawing processes have been analyzed. For simplicity, one-dimensional incompressible steady flow at a constant temperature was assumed and quasi-static model was used. To describe mechanical properties of solid polymers, non-linear visco-plastic material properties were assumed using the power law type hardening and rate-sensitive equation. The effects of various parameters on the neck formation were matematically analyzed. As material property parameters, strain-hardening parameter, visco-elastic coefficient and strain-rate sensitivity were considered and, for process parameters, the drawing ratio and the process length were considered. It was found that rate-insensitive materials do not reach a steady flow state and the rate-sensitivity plays a key role to have a steady flow. Also, the neck formation is mainly affected by material properties, especially for the quasi-static model. If the process length changes, the strain distribution was found to be proportionally re-distributed along the process line by the factor of the total length change.
In modern manufacturing, a product consists of many components created by different processes. Variations in the individual component dimensions and in the processes may result in unacceptable final assemblies. Thus, engineers have increased pressure to properly set tolerance specifications for individual components and to control manufacturing processes. When a proper variation stack-up analysis is not performed for all of the components in a functional system, all component parts can be within specifications, but the final assembly may not be functional. Thus, in order to improve the performance of the final assembly, a proper variation stack-up analysis is essential for specifying dimensional tolerances and process control. This research provides a detailed case example of the use of variation stack-up analysis using a Monte Carlo simulation method to improve the defect rate of a complex process, which is the commutator brush track undercut process of an armature assembly of a small motor. Variations in individual component dimensions and process mean shifts cause high defect rate, Since some dimensional characteristics have non-normal distributions and the stack-up function is non-linear, the Monte Carlo simulation method is used.
Rather than traditional manufacturing processes, miniature manufacturing processes usually require sophisticated equipments and characteristics of the processes of high cost and of low productivity. Contrarily, miniature stamping process can be realized in a low cost high productivity with relatively inexpensive equipments. In the meso scale, mechanical properties, especially work hardening characteristics, are discovered to be statically scattered and size dependent by intensive experimental and numerical investigations, which make the stamping process hard to apply to the miniature manufacturing. In this study, dual purpose experimental device that can be used for both miniature scale tensile test and miniature scale stamping by simple change of attachment has been developed. For the tensile test, the elongation has been measured with a combined use of a CCD camera and a linear encoder in order to account for the possibility of slippage between specimen and the grip and to ensure the accuracy of the measurement, while load has been measured with a load cell. To satisfy the required material properties for stamping, optimal annealing condition has been found by examining the microstructure of annealed specimen.
A mathematical model is developed to describe the relationship between the manipulated variables (e.g. jacket inlet temperature and feed flow rate) and the important qualities (e.g conversion and weight average molecular weight (Mw)) in a continuous polymerization reactor. The subspace-based identification method for Wiener model is used to retrieve from the discrete sample data the accurate information about both the structure and initial parameter estimates for iterative parameter optimization methods. The comparison of the output of the identified Wiener model with the outputs of a non-linear plant model shows a fairly satisfactory degree of accordance.
A mathematical model was developed for a continuous re-actor in which free radical polymerization of methyl methacrylate (MMA) occurred. Elementary reactions considered in this study were initiation, propagation, termination, and chain transfers to monomer and solvent. The reactor model took into account the density change of the reactor contents and the gel effect. A control system was designed for a continuous reactor using extended Kalman filter (EKF) based non-linear model predictive controller (NLMPC) to control the conversion and the weight average molecular weight of the polymer product. Control input variables were the jacket inlet temperature and the feed flow rate. For the purpose of validation of the control strategy, on-line digital control experiments were conducted with densitometer and viscometer for the measurement of the polymer properties. Despite the com-plex and nonlinear features of the polymerization reaction system, the EKF based NLMPC performed quite satisfactorily for the property control of the continuous polymerization reactor.
In this study, we employed an arithmetic process (AP) approach to resolve gearbox maintenance problems. The approach is realistic and direct in modelling the characteristics of a deteriorating system such as a gearbox since a decreasing AP can model a gearbox's successive operating times and an increasing AP can model the corresponding consecutive repair times. First of all, two test statistics were used to check whether the process is arithmetic or not. Next, model parameters of the AP were estimated using the simple linear regression method. Finally, the optimal replacement policy based on minimising the long-run average cost per day was determined for each type of gearbox.
This paper proposes a new framework for control system design, called the data-based control approach or data space approach, in which the input and output data of a dynamical system is directly and solely used to analyze or design a control system without the employment of any mathematical models like transfer functions, state space equations, and kernel representations. Since, in this approach, most of the analysis and design processes are carried out in the domain of the data space, we introduce some notions of geometrical objects, e.g., the openloop and closed-loop data spaces, which serve as the system representations in the data space. In addition, we establish a relationship between the open-loop and closed-loop data spaces that the closed-loop data space is contained in the open-loop data space as one of its subspaces. By using this relationship, we can derive the data-based stabilization condition for a linear time-invariant discrete-time system, which leads to a linear matrix inequality with a rank constraint.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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