Process planning (selection and ordering of processes) and material selection for product manufacturing are two key things determined before taking full-scale manufacturing. Knowledge on product design. material characteristics, processes, time and cost all-together are mutually related and should be considered concurrently. Due to the complexity of problem, human experts have got only one of the feasilbe solutions with their field knowledge and experiences. We propose a hierarchical expert system framework of knowledge representation and reasoning in order to overcome the complexity. Manufacturing processes have inherently hierarchical relationships, from top level processes to bottom level operation processes. Process plan of one level is posted in process blackboard and used for lower level process planning. Process information on blackboard is also used to adjust the process plan in order to resolve the dead-end or inconsistency situation during reasoning. Decision variables for process, material, tool, time and cost are represented as object frames, and their relationships are represented as constraints and rules. Constraints are for relationship among variables such as compatibility, numerical inequality etc. Rules are for causal relationships among variables to reflect human expert\`s knowledge such as process precedence. CRSP(Constraint and Rule Satisfaction Problem) approach is adopted in order to obtain solution to satisfy both constraints and rules. The trade-off procedure gives user chances to see the impact of change of important variables such as material, cost, time and helps to determine the preferred solution. We developed the prototype system using visual C++ MFC, UNIK, and UNlK-CRSP on PC.
제조 라인의 설계에 있어서 물류설비의 선정은 매우 중요한 부분이다. 생산라인의 특성을 충분히 고려하여 물류설비를 선정하기 위해서는 다양한 요소들이 고려되어야 하며 그 요소들 가운데는 정량적인 요소(예, 자재 부피, 무게)들 뿐만 아니라 정성적인 요소(예, 유지 보수, 통합성)들도 포함된다. 정량적인 요소는 해당 물류설비의 사양 등을 통해 보다 쉽게 평가가 가능하지만 정성적인 요소는 객관적인 분석이 매우 어려운 부분이다. 실제 사례에서도 물류설비선정 시 정량적인 요소들만 검증되고 정성적인 요소들은 대부분 배제되는 것으로 나타나고 있다. 본 연구에서는 물류설비의 보다 효율적인 평가 및 선정을 위해 정량적인 요소뿐만 아니라 정성적인 요소들을 반영할 수 있는 방안을 제시하고자 한다. 이를 위해 전문가 지식 기반의 룰 (Rule) 및 퍼지 로직을 연계한 통합 방안을 개발하였다. 우선 전문가 지식 기반의 룰을 통해 해당 공정간 적절한 물류설비 유형 및 가능한 대안 유형들을 찾아내고 이들 중 정성적인 요소들까지를 반영하여 최적의 물류설비를 선정하기 위해 퍼지이론이 적용되었다. 본 연구를 통해 퍼지 이론의 제조 물류부분 적용 가능성을 제시하였다.
Objective: The purpose of this study is to suggest the guidelines of operation phases to minimize injuries and musculoskeletal disorders in manual material handling (MMH) tasks through literature reviews. The guidelines are presented as the preparing phase, lifting phase, carrying phase, and lowering phase. Also, we summarized the non-numerical general guidelines for MMH tasks. Background: Manual material handling is still a main cause to musculoskeletal disorders. Method: Procedures of a literature review are classified into database selection, keyword search, title review, abstract review related to literature selection, guideline review and arrangement. A total 48 papers and books were analyzed in detail by title and abstract reviews. Results: In the preparing phase, we suggested the basic conditions in MMH, preparing procedure, clothing and protective equipment, and education. In the lifting and carrying phases, we recommended maximal acceptable weight by frequency and body posture. In the lowering phase, we suggested the lowest weight and safety body postures. Finally, we recommended general guidelines and guideline items for MMH. General guidelines are presented to suggest worker selection, technical education, and work design parts. Conclusion: We suggested the guidelines on the four operation phases of MMH tasks such as preparing, lifting, carrying, and lowering phases. Application: The findings of this study can be utilized as guidelines for proactive recommendations according to workers in MMH tasks.
The important component for medical effect in ginseng is ginsenoside. Korea Ginseng & Tobacco Research Institute contains approximately 200 lines produced by inbred selection. It is assumed that ginseng lines containing high level of ginsenoside should be included in those lines. Besides, new breeding methods such as cell line selection in vitro and hairy root were recently developed. Therefore, this study was carried out to detect genes related to ginsenoside, and to use it for selection marker to select and distribute lines containing high level of ginsenoside. DNA was extracted from both ginseng roots and hairy roots, and the difference between the line containing high ginsenoside(KG101) and normal ginsenoside(KG103) were analysed. As a result, 28 out of 36 primers showed bands, and many primers showed band difference between ginseng lines. It is considered that the bands should be analysed using DNA sequence comparison to check if those are related to ginsenoside. In case of hairy roots of ginseng, almost no differences were found between two lines.
It has been used so many kinds of architectural materials and interior products in current building construction, and use of composite architectural materials is increasing with the development of chemical technology. As the green architecture has become the center of public interest, much effort is conducted in advanced countries on the LCA point of view, such as restriction of architectural materials that emitting pollution substances, developing of Non-Toxic architectural materials, and recycling of used materials, etc. with the cooperation of related organizations, material manufacture companies, and construction companies. Because the kinds of materials to be used in building constructions are so various, there might be some possibility of personal and subjective choice at the time of materials selection resulting the missing the requirements of building components and the choice of harmful materials to human. One way to resolve the material problem is to present the green architectural materials which coincide with the quality performance at service and not harmful to man and nature. At this point of view, this study aims to develop the material classification model by investigating the major labelling system about green architectural materials in both domestic and abroad and to implement an efficient material selection system by making a powerful database of environmental standard and quality basis of building requirements.
The bandgap characteristics of semiconductor materials are an important factor when utilizing semiconductor materials for various applications. In this study, based on data provided by AFLOW (Automatic-FLOW for Materials Discovery), the bandgap of a semiconductor material was predicted using only the material's compositional features. The compositional features were generated using the python module of 'Pymatgen' and 'Matminer'. Pearson's correlation coefficients (PCC) between the compositional features were calculated and those with a correlation coefficient value larger than 0.95 were removed in order to avoid overfitting. The bandgap prediction performance was compared using the metrics of R2 score and root-mean-squared error. By predicting the bandgap with randomforest and xgboost as representatives of the ensemble algorithm, it was found that xgboost gave better results after cross-validation and hyper-parameter tuning. To investigate the effect of compositional feature selection on the bandgap prediction of the machine learning model, the prediction performance was studied according to the number of features based on feature importance methods. It was found that there were no significant changes in prediction performance beyond the appropriate feature. Furthermore, artificial neural networks were employed to compare the prediction performance by adjusting the number of features guided by the PCC values, resulting in the best R2 score of 0.811. By comparing and analyzing the bandgap distribution and prediction performance according to the material group containing specific elements (F, N, Yb, Eu, Zn, B, Si, Ge, Fe Al), various information for material design was obtained.
In order to analyze stamping processes and to select optimum material properties of sheet steels for customer lines, 3-dimensional finite element analysis software were used. Commercial explicit finite element code, PAM-STAMP, was able to simulate 3-dimensional press formed parts with good accuracy and gave some useful results by orthogonal array experiments. Deformation of draw-bead were predicted by ABAQUS accurately, so that material selection for those parts by simulation were possible.
This paper presents a subsequent research work on the roller design of IRB(isolation roller bearing) seismic isolation device presented in Part 1 by focusing on heat treatment. The hardness and friction factor are very important factors of material and after-treatment process selection. Normally, roller bearing consists of roller and retainer. The roller gets high pressure constantly, while the retainer gets tensile and compressive stress. Therefore, sensitive material selection and heat treatment of each part is quite important. In this experimental evaluation, carbon steel, chrome special steel and others are employed and their characteristics after heat treatment are identified. Each material is prepared by refining high frequency heat treatment. The friction factor and static load capacity of manufactured material are experimentally identified and destructive test of material is processed. Optimal material and heat treatment conditions for IRB roller bearing are determined based on experiment results.
Flow Induced Material Degradation (FIMD) is reviewed focusing on Flow Accelerated Corrosion (FAC) models. Several examples of FAC related incidents are described, which include nuclear and fossile power plants. Lastly, mitigation techniques such as inspection, material selection, water chemistry, temperature, and hydrodynamic factor are discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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