A solid freeform fabrication (SFF) system using selective laser sintering (SLS) is currently recognized as a leading process and the SLS extends the applications to machinery and automobiles due to various employing materials. In order to fabricate a large part with SFF system, dual laser approach has been introduced. Since the building room is divided into two regions, each scan path for dual laser system is generated based on the single laser scan path. Scan paths for each laser have to be synchronized and consider mechanical strength against fracture at the interfaced region. This paper will address generation of single laser scan path which deals with special cases for unnecessary scan points and generation of dual laser scan path according to various divided regions to enhance mechanical strength. To evaluate the developed scan path method, the specimen will be fabricated and evaluated.
This paper presents the lane change system for collision avoidance. The proposed algorithm for the collision avoidance consists of path generation and path following. Using a calculated TTC (Time to Collision), partial braking is operated and collision avoidance path is generated considering relative distance, velocity and acceleration. Based on the collision avoidance path, desired yaw angle and yaw rate are calculated for the automated path following. The lateral controller is designed by a Lyapunov function approach using 3 D.O.F vehicle model and vehicle parameters. The required steering angle is determined from wheel velocity, longitudinal and lateral velocity in order to follow the desired yaw angle and yaw rate. This system is developed MATLAB/Simulink and its performance is evaluated using the commercial software CarSim.
지금까지 테스트 데이터를 자동으로 생성하기 위한 대부분의 연구는 프로그램에 포인터가 존재하지 않는 경우만을 대상으로 하였다. 최근에 포인터가 있는 경우에도 테스트 데이터를 자동으로 생성할 수 있는 방법들이 제안되었지만 테스트할 프로그램 경로를 완전하게 명시해야 하는 경로 기반 방법이거나 프로그램을 실제 실행해야 하는 방법들이다. 이 논문에서는 프로그램 경로를 완전하게 명시하지 않아도 포인터가 있는 프로그램에 대하여 테스트 데이터를 생성할 수 있는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 테스트 데이터 생성 문제를SAT(SATisfiability) 문제로 변환하고 SAT 해결도구를 이용하여 자동으로 테스트 데이터를 생성하는 정적 방법이다. 이를 위해 프로그램을 1차 관계 논리 언어인 Alloy로 변환하고 Alloy 분석기를 통하여 테스트 데이터를 생성한다.
일반적으로 테스트 데이터 생성 방법들은 테스트 데이터를 자동으로 생성하기 위해서 완전한 프로그램 경로를 기술한 것을 요구한다. 이 논문에서는 프로그램 경로를 완전하게 명시하지 않아도 테스트 데이터를 자동으로 생성하는 새로운 방법을 제안한다. 이를 위해 이 논문에서는 테스트 대상 프로그램을 1차 관계 논리 언어인 Alloy로 변환하고 Alloy 분석기를 통하여 테스트 데이터를 생성하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 사용자로 하여금 프로그램 경로를 선택하도록 하는 부담을 덜어줄 뿐만 아니라 다양한 테스트 적합성 기준에 따라 테스트 데이터를 생성하는 일을 용이하게 한다. 간단하지만 설명에 도움이 될 수 있는 예들을 통하여 제안한 방법에 대해 설명한다.
본 연구는 원추대 가공과 등가인 동시 5 축 구동을 통한 볼바 측정용 경로 생성 기법을 소개하며 시스템 구조 형태(Structural configuration)에 관계없이 모든 5 축 공작기계에 대해 적용 가능한 일반화된 방법을 제시한다. 5 축 공작기계 시스템 정보와 원추형 정보, 그리고 볼바 측정 정보 등을 입력 받아 NC 코드 생성, 다양한 오차 평가 시뮬레이션 및 측정 시험을 쉽게 수행할 수 있도록 원호 경로 생성에 필요한 수학적 기계 입력 모델을 제시한다. 또한 제시된 원추형 경로 모델을 토대로 5 축 동시 구동 시 회전축의 이송 범위를 수학적으로 검토하며 반꼭지각 및 기울기각의 크기 차이, 볼바 틸팅 허용각 및 워크피스 볼의 오프셋 위치 등 여러 가지 조건이 이송 범위에 미치는 영향에 대해 분석한다.
A stock removal cycle is developed as a programming tool of the CNC lathe. This cycle support the easiness and swifness of a part program generation in the shopfloor. The cycle contains the function of tool path generation of rough/finish cutting, of avoidance air-cut for non-cylindrical (die-casted, forged) workpiece, and of the tool collisopn detection/aviodance. Consequently the intelligent stock removal cycle results in improving the productivity and safety of CNC lathe.
The path of a flapping airfoil during upstroke and down-stroke is optimized for maximum thrust and propulsive efficiency. The periodic flapping motion in combined pitch and plunge is described using Non-Uniform B-Splines(NURBS). A gradient based algorithm is employed for optimization of the NURBS parameters. Unsteady, low speed laminar flows are computed using a Navier-Stokes solver in a parallel computing environment based on domain decomposition. It is shown that the thrust generation is significantly improved in comparison to the sinusoidal flapping motion. For a high thrust generation, the airfoil stays at a high effective angle of attack for short durations.
In the precision point synthesis of mechanisms, it is usually required to solve a system of polynomial equations. With the aid of efficient algorithms such as elimination, it is possible to obtain all the solutions of the equations in the complex domain. But among these solutions only real values can be used fur real mechanisms, while imaginary ones are liable to be discarded. In this article, a method is presented, which leads the imaginary solutions to real domain permitting slight alteration of prescribed positions and eventually increases the number of feasible mechanisms satisfying the desired motion approximately. Two synthesis problems of planar 4-bar path generation and spatial 7-bar motion generation are given to verify the proposed method.
International journal of advanced smart convergence
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제10권1호
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pp.56-61
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2021
Neighbor path selection is to pre-select alternate routes in case geographically correlated failures occur simultaneously on the communication network. Conventional heuristic-based algorithms no longer improve solutions because they cannot sufficiently utilize historical failure information. We present a novel solution model for neighbor path selection by using machine learning technique. Our proposed machine learning neighbor path selection (ML-NPS) model is composed of five modules- random graph generation, data set creation, machine learning modeling, neighbor path prediction, and path information acquisition. It is implemented by Python with Keras on Tensorflow and executed on the tiny computer, Raspberry PI 4B. Performance evaluations via numerical simulation show that the neighbor path communication success probability of our model is better than that of the conventional heuristic by 26% on the average.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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