To calibrate a non-redundantly actuated parallel mechanism, one can find actual kinematic parameters by means of geometrical constraint of the mechanism's kinematic structure and measurement values. However, the calibration algorithm for a non-redundant case does not apply fur a redundantly actuated parallel mechanism, because the angle error of the actuating joint varies with position and the geometrical constraint fails to be consistent. Such change of joint angle error comes from constraint torque variation with each kinematic pose (meaning position and orientation). To calibrate a redundant parallel mechanism, one therefore has to consider constraint torque equilibrium and the relationship of constraint torque to torsional deflection, in addition to geometric constraint. In this paper, we develop the calibration algorithm fir a redundantly actuated parallel mechanism using these three relationships, and formulate cost functions for an optimization algorithm. As a case study, we executed the calibration of a 2-DOF parallel mechanism using the developed algorithm. Coordinate values of tool plate were measured using a laser ball bar and the actual kinematic parameters were identified with a new cost function of the optimization algorithm. Experimental results showed that the accuracy of the tool plate improved by 82% after kinematic calibration in a redundant actuation case.
The objective of this paper is to propose a knowledge-based fuzzy post adjustment so that unstructured problems can be solved more realistically by expert systems. Major part of this mechanism forcuses on fuzzily assessing the influence of various external factors and accordingly improving the solutions of unstructured problem being concerned. For this purpose, three kinds of knowledge are used : user knowledge, expert knowledge, and machine knowledge. User knowledge is required for evaluating the external factors as well as operating the expert systems. Machine knowledge is automatically derived from historical instances of a target problem domain by using machine learning techniques, and used as a major knowledge source for inference. Expert knowledge is incorporate dinto fuzzy membership functions for external factors which seem to significantly affect the target problems. We applied this mechanism to a prototyoe expert system whose major objective is to provide expert guidance for stock market timing such as sell, buty, or wait. Experiments showed that our proposed mechanism can improve the solution quality of expert systems operating in turbulent decision-making environments.
One of the design methods which emulates the engineering design process, the configuration design methodology, is applied to the design process of paper feeding mechanism which handles paper in a laser beam printer. Components of a paper feeding mechanism should be designed not to incur vibration to paper and to keep paper flat when transferring. Hybrid knowledge representation is used where the design methods and experience is represented as rules, design parts are represented as objects according to the functions within the printer feeding mechanisms Reliability of design can be improved by referencing various design constraints concurrently.
In this study, we propose an efficient expert system (ES) construction mechanism by using dynamic knowledge map (DKM) and database management systems (DBMS). Generally, traditional ES and ES developing tools has some limitations such as, 1) a lot of time to extend the knowledge base (KB), 2) too difficult to change the inference path, 3) inflexible use of inference functions and operators. First, to overcome these limitations, we use DKM in extracting the complex relationships and causal rules from human expert and other knowledge resources. Then, elation database (RDB) and its management systems will help to transform the relationships from diagram to relational table. Therefore, our mechanism can help the ES or KBS (Knowledge-Based Systems) developers in several ways efficiently. In the experiment section, we used medical data to show the efficiency of our mechanism. Experimental results with various disease show that the mechanism is superior in terms of extension ability and flexible inference.
The spring is an important mechanical parts to improve the functions of precision machines, automobiles, ships, industrial machines, and IT devices etc.. The hinge mechanism for LCD monitors is very important to support and maintain the proper position of monitor panel, and the tension spring which is a major parts of hinge mechanism plays a significant roll to provide the supporting force positioning the monitor panel. In this paper, an analysis and experiment were carried out to investigate the fatigue characteristics of the tension spring of hinge mechanism, such as hardness test, fatigue test and fractography analysis. As a result of this study the SWPB with heat treatment and shot peening was found to have the optimal design conditions of tension spring for LCD monitor hinge mechanism.
An innovative safety concept for a light water reactor has been developed at the Korea Atomic Energy Research Institute. It is a unique concept that adopts both a fast heat transfer mechanism for a small containment and a changing mechanism of the cooling geometry to take advantage of the potential, thermal, and dynamic energies of the cold water in the containment. It can bring about rapid cooling of the containment and long-term cooling of the decay heat. By virtue of this innovative concept, nuclear fuel damage events can be prevented. The ultimate heat transfer mechanism contributes to minimization of the heat exchanger size and containment volume. A small containment can ensure the underground construction, which can use river or seawater as an ultimate heat sink. The changing mechanism of the cooling geometry simplifies several safety systems and unifies diverse functions. Simplicity of the present safety system does not require any operator actions during events or accidents. Therefore, the unique safety concept of PX can realize both economic competitiveness and inherent safety.
The production of concentrated urine is achieved by countercurrent multiplication in the renal medulla. The single effect of the outer medulla is the active NaCl reabsorption in the thick ascending limb, while the single effect of the inner medulla is the passive efflux of NaCl through the thin ascending limb. The passive mechanism in the inner medulla requires a high interstitial urea concentration which is maintained by intrarenal recycling of urea. During the past decade, many transport proteins involved in the urine concentrating mechanism have been cloned, which has enabled us to understand the countercurrent multiplication mechanism on a molecular basis. This review will summarize the locations and functions of the renal medullary transport proteins, and the recent insights that have been acquired into the long term regulation of urea transporters.
Current mechanical devices are trending toward being a small size, high speedy, automation. For performing these functions, machinery elements organizing a machine should be designed exactly. Cams have high confidence and economics in ablility to transmit a motion. Accordingly, A cam mechanism is very important for processing the machine automatically. This paper introduce an inverse cam mechanism. A square shaped cam which cannot be commonly analyzed is designed and manufactured by using the NURBS interpolation algorithm. The objective of this paper is to develop a computer-aided design program. In this paper, a displacement curve of oscillating motion inverse cam mechanism with square shaped follower is analyzed. The data is redistibuted by the NURBS algorithm. A cam shape is designed by the instant velocity center method, and simulated to verify the validity of the operation state.
In this research, we propose the mechanism to develop self-evolving expert systems (SEES) based on data mining (DM), fuzzy neural networks (FNN), and relational database (RDB)-driven forward/backward inference engine. Most researchers had tried to develop a text-oriented knowledge base (KB) and inference engine (IE). However, this approach had some limitations such as 1) automatic rule extraction, 2) manipulation of ambiguousness in knowledge, 3) expandability of knowledge base, and 4) speed of inference. To overcome these limitations, knowledge engineers had tried to develop an automatic knowledge extraction mechanism. As a result, the adaptability of the expert systems was improved. Nonetheless, they didn't suggest a hybrid and generalized solution to develop self-evolving expert systems. To this purpose, we propose an automatic knowledge acquisition and composite inference mechanism based on DM, FNN, and RDB-driven inference engine. Our proposed mechanism has five advantages. First, it can extract and reduce the specific domain knowledge from incomplete database by using data mining technology. Second, our proposed mechanism can manipulate the ambiguousness in knowledge by using fuzzy membership functions. Third, it can construct the relational knowledge base and expand the knowledge base unlimitedly with RDBMS (relational database management systems) module. Fourth, our proposed hybrid data mining mechanism can reflect both association rule-based logical inference and complicate fuzzy relationships. Fifth, RDB-driven forward and backward inference time is shorter than the traditional text-oriented inference time.
In this research, we proposed the mechanism to develop self evolving expert systems (SEES) based on data mining (DM), fuzzy neural networks (FNN), and relational database (RDB)-driven forward/backward inference engine. Most former researchers tried to develop a text-oriented knowledge base (KB) and inference engine (IE). However, thy have some limitations such as 1) automatic rule extraction, 2) manipulation of ambiguousness in knowledge, 3) expandability of knowledge base, and 4) speed of inference. To overcome these limitations, many of researchers had tried to develop an automatic knowledge extraction and refining mechanisms. As a result, the adaptability of the expert systems was improved. Nonetheless, they didn't suggest a hybrid and generalized solution to develop self-evolving expert systems. To this purpose, in this study, we propose an automatic knowledge acquisition and composite inference mechanism based on DM, FNN, and RDB-driven inference. Our proposed mechanism has five advantages empirically. First, it could extract and reduce the specific domain knowledge from incomplete database by using data mining algorithm. Second, our proposed mechanism could manipulate the ambiguousness in knowledge by using fuzzy membership functions. Third, it could construct the relational knowledge base and expand the knowledge base unlimitedly with RDBMS (relational database management systems). Fourth, our proposed hybrid data mining mechanism can reflect both association rule-based logical inference and complicate fuzzy logic. Fifth, RDB-driven forward and backward inference is faster than the traditional text-oriented inference.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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