Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.18
no.8
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pp.31-37
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2019
The inter-development of FMECA is very important to assess the effect of potential failures during system operation on mission, safety and performance. Among these, criticality analysis is a core task that identifies items with high risk and selects the analyzed objects as the key management targets and reflects their effects to the design optimization. In this paper, we analyze the theory related to criticality analysis following US military standard, and propose a method to quantify the failure effect probability for objective criticality analysis. The criticality analysis according to the US military standard depends on the subjective judgment of the failure probability. The methodology for quantifying the failure effect probability is presented by using the reliability theory and the Bayes theorem. The failure rate is calculated by applying the method to quantify failure effect probability.
We in this article study nonlinear thermal buckling of bi-directional functionally graded beams in the theoretical frameworks of nonlocal strain graded theory. To begin with, it is assumed that the effective material properties of beams vary continuously in both the thickness and width directions. Then, we utilize a higher-order shear deformation theory that includes a physical neutral surface to derive the size-dependent governing equations combining with the Hamilton's principle and the von $K{\acute{a}}rm{\acute{a}}n$ geometric nonlinearity. It should be pointed out that the established model, containing a nonlocal parameter and a strain gradient length scale parameter, can availably account for both the influence of nonlocal elastic stress field and the influence of strain gradient stress field. Subsequently, via using a easier group of initial asymptotic solutions, the corresponding analytical solution of thermal buckling of beams is obtained with the help of perturbation method. Finally, a parametric study is carried out in detail after validating the present analysis, especially for the effects of a nonlocal parameter, a strain gradient length scale parameter and the ratio of the two on the critical thermal buckling temperature of beams.
We in this paper study nonlinear bending of a functionally graded porous nanobeam subjected to multiple physical load based on the nonlocal strain gradient theory. For more reasonable analysis of nanobeams made of porous functionally graded magneto-thermo-electro-elastic materials (PFGMTEEMs), both constituent materials and the porosity appear gradient distribution in the present expression of effective material properties, which is much more suitable to the actual compared with the conventional expression of effective material properties. Besides the displacement function regarding physical neutral surface is introduced to analyze mechanical behaviors of beams made of FGMs. Then we derive nonlinear governing equations of PFGMTEEMs beams using the principle of Hamilton. To obtain analytical solutions, a two-step perturbation method is developed in nonuniform electric field and magnetic field, and then we use it to solve nonlinear equations. Finally, the analytical solutions are utilized to perform a parametric analysis, where the effect of various physical parameters on static bending deformation of nanobeams are studied in detail, such as the nonlocal parameter, strain gradient parameter, the ratio of nonlocal parameter to strain gradient parameter, porosity volume fraction, material volume fraction index, temperature, initial magnetic potentials and external electric potentials.
This paper analyzes nonlinear free vibration of the circular nano-tubes made of functionally graded materials in the framework of nonlocal strain gradient theory in conjunction with a refined higher order shear deformation beam model. The effective material properties of the tube related to the change of temperature are assumed to vary along the radius of tube based on the power law. The refined beam model is introduced which not only contains transverse shear deformation but also satisfies the stress boundary conditions where shear stress cancels each other out on the inner and outer surfaces. Moreover, it can degenerate the Euler beam model, the Timoshenko beam model and the Reddy beam model. By incorporating this model with Hamilton's principle, the nonlinear vibration equations are established. The equations, including a material length scale parameter as well as a nonlocal parameter, can describe the size-dependent in linear and nonlinear vibration of FGM nanotubes. Analytical solution is obtained by using a two-steps perturbation method. Several comparisons are performed to validate the present analysis. Eventually, the effects of various physical parameters on nonlinear and linear natural frequencies of FGM nanotubes are analyzed, such as inner radius, temperature, nonlocal parameter, strain gradient parameter, scale parameter ratio, slenderness ratio, volume indexes, different beam models.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.21
no.4
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pp.53-59
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2022
In this study, an enhanced first-order shear deformation theory is proposed to efficiently and accurately predict the thermo-mechanical-viscoelastic coupled behavior of laminated composite structures. To this end, transverse shearstress and displacement fields are independently assumed, and the strain-energy relationship between these fields issystematically established using the mixed variational theorem (MVT). In MVT, the transverse shear stress fields are obtained from the third-order zigzag model, whereas the displacement fields of the conventional first-order model are considered to amplify the benefits of numerical efficiency. Additionally, a transverse displacement field with a smooth parabolic distribution is introduced to accurately predict the thermal behavior of composite structures. Furthermore, the concept of Laplace transformation is newly employed to simplify the viscoelastic problem, similar to the linear-elastic problem. To demonstrate the performance of the proposed theory, the numerical results obtained herein were compared with those available in the literature.
Purpose: This study aims to determine the impact of green accounting on the distribution of company financial performance. Green Accounting is seen as an accounting approach that considers the environmental impact of business activities and the distribution of financial performance which is expected to provide great benefits to the company. Research Design Data and Methodology: The population of this study is 168 manufacturing companies listed on the Indonesia Stock Exchange from 2018 to 2020. The research theory uses the Legitimacy Theory and the Shareholder Theory. Research data were analyzed using multiple regression models with purposive sampling. Green Accounting in this study uses environmental cost proxies using Return on Capital Employed (ROCE). Financial performance uses the Return on Equity (ROE) proxy. Results: research shows that the influence of green accounting can provide important input to operational managers in manufacturing companies in making decisions regarding environmental costs and environmental protection that will provide economic benefits for the company. In addition, these findings also clarify the great benefits of green accounting policies for a company's production process. Conclusion: Green Accounting has a long-term impact through the company's financial performance. Green Accounting can be the basis for companies in deciding whether to invest or not.
This paper describes a new process-plan selection method using a modified Fuzzy Quantification Theory(FQT). The problem for process-plan selection can be characterized by multiple attributes and used subjective, uncertain information. Fuzzy Quantification Theory is used for handling such informations because it is a useful tool when human judgment or evaluation is quantified via linguistic variables and the proposed method is concerned with the selection of a process plan by derivation of the values of categories for each attribute. In this paper, a modified Fuzzy Quantification Theory(FQT) is described and the procedure of this approach is explained and examples are illustrated.
Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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v.17
no.2
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pp.77-82
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2008
Rubbing-roller is used for manufacturing liquid crystal display, and static displacement of the rubbing-roller becomes bigger as length of the rubbing roller made of aluminum is getting longer. Therefore, material of the rubbing-roller is changed from aluminum to CFRP(Carbon Fiber Reinforced plastic). Recently thermal spraying is applied to manufacturing process of long rubbing-roller. The thermal spraying has disadvantages such as increment of manufacturing time and fraction defective caused by density of stainless steel particle. In this study, fitting process by drawing was suggested and FEM analysis with Tsai-Wu failure theory and fitting experiments are carried out to find adequate shrink allowance. The suggested shrink allowance gives proper adhesive force, and CFRP failure is not occurred. Furthermore, the fitting process is applied to long rubbing-roller and availability of the fitting process is studied by measurement of roundness, straightness and shear strength.
Suk Ju Ko;Ji Woo Kim;Ji Su Woo;Sang Jeen Hong;Garam Kim
Journal of the Semiconductor & Display Technology
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v.22
no.2
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pp.81-86
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2023
Recently, there has been an increased demand for light-emitting diode (LED) due to the growing emphasis on environmental protection. However, the use of GaN-based sapphire in LED manufacturing leads to the generation of defects, such as dislocations caused by lattice mismatch, which ultimately reduces the luminous efficiency of LEDs. Moreover, most inspections for LED semiconductors focus on evaluating the luminous efficiency after packaging. To address these challenges, this paper aims to detect defects at the wafer stage, which could potentially improve the manufacturing process and reduce costs. To achieve this, image processing and deep learning-based defect detection techniques for Sapphire Epi-Wafer used in Green LED manufacturing were developed and compared. Through performance evaluation of each algorithm, it was found that the deep learning approach outperformed the image processing approach in terms of detection accuracy and efficiency.
This paper deals with a problem on the selection of alternative tools in a flexible manufacturing system (FMS) where a lot of tools are required to produce a large variety of product items. An approach using branch and bound method is proposed to minimize a total number of tools required through the optimal use of the alternative tools. In this approach, tools are initially divided into tool subgroups based on graph theory for the purpose of the effective search of the optimal solution. A small example is also presented to highlight the effectiveness of the proposed approach.
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