Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권6호
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pp.1353-1366
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2015
공정의 안정성을 평가하기 위해 사용되는 Shewhart 관리도 기법은 최근 다양한 분야에서 널리 응용되고 있지만, 품질 특성치에 대한 엄격한 확률분포를 가정한다. 하지만 현업에서 수집되고 있는 데이터의 확률분포는 알려진 경우가 많지 않으며, 다변량 데이터로 확장될수록 확률분포를 결정하는데 더 큰 어려움이 따른다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 다양한 비모수 관리도 기법이 연구되었는데, 최근 연구되고 있는 비모수 관리도 기법 중 하나인 RBF (Radial Basis Function) 커널 기반의 SVDD (Support Vector Data Description) 관리도는 관리상태 하의 데이터 영역에 대한 경계를 결정함으로써 공정의 이상상태를 탐지하는 기법으로 K 관리도로 불리우며, 다양한 분야에서 적용되고 있다. 그런데 K 관리도를 적용하기 위해서는 관리도의 성능을 결정짓는 커널모수 등의 선택이 중요하며, 관리도를 작성하기 전에 미리 결정되어야 한다. 이를 위해 기존의 연구들은 격자 탐색법 등을 활용하여 모수를 결정하고 있지만, 선택 가능한 범위에 대한 반복적인 계산으로 최적값을 선택하고 있어 계산 비용이 커지고 또 시간 등의 문제로 실제 문제에 적용하기 어려운 점이 있다. 따라서 본 연구에서는 데이터의 구조에 따라 모의실험을 통해 선택 가능한 영역에서의 효율성을 비교 검토하고, 이를 바탕으로 쉽게 적용할 수 있는 새로운 모수 선택 방법을 제안하고자 한다. 이를 통해 데이터 구조에 대해 강건함을 보이는 모수의 선택과 K 관리도의 구성을 논의하고 실제 자료에 적용해 보았다.
개발된 비행제어컴퓨터(DFLCC: Developed Flight Control Computer)의 비행제어법칙은 고등훈련기급 항공기의 시제 최종 형상의 비행제어소프트웨어(OFP: Operation Flight Program)를 기반으로 개발되었다. 비행제어법칙은 상용 개발 툴을 이용하여 GUI(Graphic User Interface) 환경에서 설계되며, C 코드로 변환되어 OFP 에 반영된다. 그리고 OFP는 정형화된 검증절차를 통하여 검증되는데, 검증과정을 거치기 전에 비실시간 환경에서 C코드로 변환된 비행제어법칙과 기반이 되는 비행제어법칙의 상사성(similarity)을 검증하고, 구성된 HILS(Hardware In-the-Loop Simulator) 환경의 신뢰성(reliability)을 사전에 검증하는 절차가 필요하다. 비행제어법칙의 상사성은 비실시간 환경에서 고등훈련기급 항공기의 시제 최종 버전의 비행제어법칙과 개발된 비행제어법칙의 응답특성을 상호 비교하여 검증된다. 또한, 구성된 HILS 환경의 신뢰성은 비실시간 시뮬레이션 툴을 기반으로 HILS 결과와 항공기 응답특성을 비교하여 검증된다. 본 논문에서는 항공기 응답을 직접 비교함으로써 개발된 비행제어법칙의 상사성과 HILS 환경의 신뢰성을 검증하였다.
연속섬유강화 복합재료의 경우 보강섬유의 파괴, 모재의 파괴, 섬유와 모재의 분리, 층간파괴 등의 복합적인 파괴현상이 동반되고 특히 균열성장과 균열성장 정지가 균열가교 현상 때문에 반복되므로 안정성장과 불안정성장이 불규칙하게 반복된다. 따라서 주균열 성장의 개시점과 불안정 파괴점에서의 파괴인성치를 정확하게 결정한다는 것은 매우 어려운 것이다. 본 연구에서는 CFRP에 대하여 파괴인성 실험과 병행하여 실시간으로 결함을 검출하는 새로운 방법인 AE분석법 및 비디오 마이크로 스코프를 이용하여 파괴과정을 기록하여 검토, 분석함으로서 손상의 정도와 파괴기구를 규명하였을 뿐만 아니라 주균열 성장의 개시점, 균열가교 역할을 하는 섬유다발의 파단점, 균열의 불안정 파괴 개시점을 찾아 이를 기초로 균열진전 저항곡선에 의한 파괴인성치를 평가하여 신뢰성 있는 파괴인성 측정법을 제시하였다.
Castano, Fernando;Haber, Rodolfo E.;Mohammed, Wael M.;Nejman, Miroslaw;Villalonga, Alberto;Lastra, Jose L. Martinez
Smart Structures and Systems
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제26권4호
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pp.495-506
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2020
Monitoring of complex processes faces several challenges mainly due to the lack of relevant sensory information or insufficient elaborated decision-making strategies. These challenges motivate researchers to adopt complex data processing and analysis in order to improve the process representation. This paper presents the development and implementation of quality monitoring framework based on a model-driven approach using embedded artificial intelligence strategies. In this work, the strategies are applied to the supervision of a microfabrication process aiming at showing the great performance of the framework in a very complex system in the manufacturing sector. The procedure involves two methods for modelling a representative quality variable, such as surface roughness. Firstly, the hybrid incremental modelling strategy is applied. Secondly, a generalized fuzzy clustering c-means method is developed. Finally, a comparative study of the behavior of the two models for predicting a quality indicator, represented by surface roughness of manufactured components, is presented for specific manufacturing process. The manufactured part used in this study is a critical structural aerospace component. In addition, the validation and testing are performed at laboratory and industrial levels, demonstrating proper real-time operation for non-linear processes with relatively fast dynamics. The results of this study are very promising in terms of computational efficiency and transfer of knowledge to manufacturing industry.
A real-time wireless monitoring and analysis methods using the wearable PPG sensor to estimate cardiovascular condition is studied for ubiquitous healthcare service. A small size and low-power consuming wearable photoplethysmogram (PPG) sensor is designed as a wrist type device and connected with the IP node assigned its own IPv6 address. The measured PPG waveform in the IP node is collected and transferred to a central server PC through the IP-enabled wireless network for storage and analysis purposes. A monitoring and analysis program is designed to process the accelerated plethysmogram (APG) waveform by applying the second order derivatives to analyze systolic waves as well as heart rate variability analysis from the measured PPG waveform. From our results, the features of cardiovascular condition from individual's PPG waveform and estimation of vascular compliance by the comparison of APG-aging index (AI) and ratio of LF/HF are demonstrated.
This paper presents a semi-automatic methodology to synthesize executable digital controller saftware in a multi-loop control system. A digital controller is described by a task graph and end-to-end timing requirements. A task graph denotes the software structure of the controller, and the end-to-end requirements establish timing relationships between external inputs and outputs. Our approach translates the end-to-end requirements into a set of task attributes such as task periods and deadlines using nonlinear optimization techniques. Such attributes are essential for control engineers to implement control programs and schedule them in a control system with limited resources. In current engineering practice, human programmers manually derive those attributes in an ad hoc manner: they often resort to radical over-sampling to safely guarantee the given timing requirements, and thus render the resultant system poorly utilized. After task-specific attributes are derived, the tasks are scheduled on a single CPU and the compiled kernel is synthesized. We illustrate this process with a non-trivial servo motor control system.
In recent, the machining of difficult-to-cut materials such as titanium alloys, stainless steel, Inconel, ceramic, glass, and carbon fiber reinforced plastics (CFRP) used in aerospace, automobile, medical industry is actively researched. Abrasive waterjet is a non-traditional processing method in which ultra-high pressure water and abrasive particles are mixed in a mixing chamber and shoot out jet through a nozzle, and removed by erosion due to collision with a material. In particular, the nozzle of the abrasive waterjet is one of the most important parts that affect the machining quality as with a cutting tool in general machining. It is very important to monitor the condition of the nozzle because the workpiece is uncut or the surface quality deteriorates due to wear, expanding of the bore, damage of the nozzle and clogging of the abrasive, etc. Therefore, in this paper, we propose a monitoring system based on Acoustic Emission(AE) sensor that can detect nozzle condition in real time during AWJ processing.
The transesterification of molten ethylene/vinylacetate (EVA) copolymers by octanol as a reagent and sodium methoxide as a catalyst in an extruder has been monitored by on-line near infrared (NIR) spectroscopy. A total of 60 NIR spectra were acquired for 37 minutes with the last spectrum recorded 31 minutes after the addition of octanol and catalyst was stopped. The experimental spectra show strong baseline fluctuations which are corrected for by multiplicative scatter correction (MSC). The chemometric methods of orthogonal projection approach (OPA) and multivariate curve resolution (MCR) were used to resolve the spectra and to derive concentration profiles of the species. The detailed analysis reveals the absence of completely pure variables that leads to small errors in the calculation of pure spectra. The initial estimation of a concentration that is necessary as an input parameter for MCR also presents a non-trivial task. We obtained results that were not ideal but applicable for practical concentration control. They enable a fast monitoring of the process in real-time and resolve the spectra of the EVA copolymer and the ethylene/vinyl alcohol (EVAL) copolymer to be very close to the reference spectra. The chemometric methods used and the decomposed spectra are discussed in detail.
This paper describes a new technology to develop the character recognition technology based on pattern recognition for non-contacting inspection optical lens slant or precision parts, and including external form state of lens or electronic parts for the performance verification, this development can achieve badness finding. And, establish to existing reflex data because inputting surface badness degree of scratch's standard specification condition directly, and error designed to distinguish from product more than schedule error to badness product by normalcy product within schedule extent after calculate the error comparing actuality measurement reflex data and standard reflex data mutually. Developed system to smallest 1 pixel unit though measuring is possible 1 pixel as $37{\mu}m{\times}37{\mu}m$ ($0.1369{\times}10-4mm^2$) the accuracy to $1.5{\times}10-4mm$ minutely measuring is possible performance verification and trust ability through an experiment prove.
An increasingly competitive business environment has been concentrated on industries to reduce the operating costs. Industries such as gas, oil, petrochemical, chemical, and electric power have employed for the operation and used for large equipment or structures that require a high capital investment. In order to meet these requirements, the industries are increasingly moving toward saving the experimental verification and computer simulation. Therefore industries to reduce the maintenance costs without compromising the operational safety have been forced on finding for better and more efficient methods to inspect their equipment and structures. In this study, it focused on the development the real-time non-contract monitoring system as an efficient tool for the experimental study of weld defects based on the relationship between the measured voltage and input parameters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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