Flexible roll forming is an advanced sheet-metal-forming process that allows the production of parts with various cross-sections. During the flexible process, material is subjected to three-dimensional deformation such as transverse bending, inhomogeneous elongations, or contraction. Because of the effects of process variables on the quality of the roll-formed products, the approaches used to investigate the roll-forming process have been largely dependent on experience and trial- and-error methods. Web-warping is one of the major shape defects encountered in flexible roll forming. In this study, an SVR model was developed to predict the web-warping during the flexible roll forming process. In the development of the SVR model, three process parameters, namely the forming-roll speed condition, leveling-roll height, and bend angle were considered as the model inputs, and the web-warping height was used as the response variable for three blank shapes; rectangular, concave, and convex shape. MATLAB software was used to train the SVR model and optimize three hyperparameters (λ, ε, and γ). To evaluate the SVR model performance, the statistical analysis was carried out based on the three indicators: the root-mean-square error, mean absolute error, and relative root-mean-square error.
This paper describes a project - based quality management model that identifies development technologies and codes while at the same time verifying the ability to implement processes that are essential in R & D projects. In order to verify the process implemented in the R & D project implementation, there are review, checking points, and evaluating methods the process performance levels for five processes such as defining requirements which is the beginning stage of system development, testing process which is the completion stage of system development, and project management and peer review process for project management and support in the proposed project-based quality management model. For development technology and code validation, the model included the documented test cases for each requirement by the developer in the requirements definition stage, debugging and testing in the design and implementation stages, static analysis and open source licence verification procedure, and system environment. After applying the model in SW development R&D project for evaluating the process performance, and verifying the development technology and the code, the developers responded that the improvement in the development technique and the code, and upgrade of process performance level for project are more than 10%.
Selective laser melting(SLM) is one of the powder bed fusion(PBF) processes, which enables quicker production of nearly fully dense metal parts with a complex geometry at a moderate cost. However, the process still lacks knowledge and the experimental evaluation of possible process parameter sets is costly. Thus, this study presents a finite element analysis model of the SLM process to predict the melt pool characteristics. The physical phenomena including the phase transformation and the degree of consolidation are considered in the model with the effective method to model the volume shrinkage and the evaporated material removal. The proposed model is used to predict the melt pool dimensions and validated with the experimental results from single track scanning process of Ti-6Al-4V. The analysis result agrees with the measured data with a reasonable accuracy and the result is then used to evaluated each of the process parameter set.
Process mining is an analytical technique aimed at obtaining useful information about a process by extracting a process model from events log. However, most existing process models are deterministic because they do not include stochastic elements such as the occurrence probabilities or execution times of activities. Therefore, available information is limited, resulting in the limitations on analyzing and understanding the process. Furthermore, it is also important to develop an efficient methodology to discover the process model. Although genetic process mining algorithm is one of the methods that can handle data with noises, it has a limitation of large computation time when it is applied to data with large capacity. To resolve these issues, in this paper, we define a stochastic process tree and propose a tabu search-genetic process mining (TS-GPM) algorithm for a stochastic process tree. Specifically, we define a two-dimensional array as a chromosome to represent a stochastic process tree, fitness function, a procedure for generating stochastic process tree and a model trace as a string of activities generated from the process tree. Furthermore, by storing and comparing model traces with low fitness values in the tabu list, we can prevent duplicated searches for process trees with low fitness value being performed. In order to verify the performance of the proposed algorithm, we performed a numerical experiment by using two kinds of event log data used in the previous research. The results showed that the suggested TS-GPM algorithm outperformed the GPM algorithm in terms of fitness and computation time.
This study was designed to investigate the changes of nurses' role model, perceptions toward occupation, and self actualization value in terms of the phases of socialization process. Two hundred and sixty nine nurses working in clinical settings were randomly selected from 15 general hospitals despersed over Seoul and Kyungki province. Data were gathered by the standardized Perceptual Orientation Test, the Self-actualization Test, and Questionnaires on role models and phases of socialization process developed by the investigators from October 1985 to March 1986. The data were analysed by ANOVA and Pearson's Correlation Coefficient. The results were as follows: 1. The average time period required for the shift of phases of socialization process were; phase Ⅰ, role adjustment, took average 10 months of employment: Phase Ⅱ, interpersonal adjustment, 12 months: and Phase Ⅲ, role conflict, 15 months respectively. Conflict resolution, phase Ⅳ, began to take place 18 months of employment; and shifted to phase V, internalization and self-actualization at 25 months of employment. 2. Throughout 5 consecutive phase, the number of immediate superior nurse model was dominantly the highest among the role models. The number of head nurse role model increased at phase Ⅱ, phase Ⅲ, and phase Ⅳ. Respondents with school model in phase I tended to transfer to work model at phase Ⅱ. 3. The perceptions toward occupation were not significantly influenced by the Phases of socialization process. 4. The score of self-actualization value was not significantly influenced by the phases of socialization process. 5. In regard to perceptions toward occupation, nursing director model group showed significantly lower score in phase I (p<.01). 6. The comparison of self-actualization value between the 5 phases revealed significant difference in phase I: in particular among respondents with school model at p<.05. To conclude: 1. The phase Ⅲ of socialization process is the period of role conflict which occur at 15 months of employment, an6 conflict resolution, phase Ⅳ, begins at 18 months of employment on the average in clinical settings. 2. The immediate superior nurse and the head nurse are important role models for nurses all through their socialization process.
본 연구는 디자인의 프로세스를 2단계모델과 3단계모델로 구분하고 이들 각 모델의 효율성에 대하여 검증하였다. 2단계모델은 디자이너의 창의적인 마인드를 바탕으로 주관적이고 감각적으로 수행하는 디자인활동을 의미하며 반대로 3단계모델인 경우 객관적이고 논리적인 소비자 중심적자인 활동을 의미한다. 기존 연구에서는 이러한 두 가지 모델에 대하여 상대적으로 어떤 모델이 더 효과적인가에 대하여 의견의 일치를 이루어내지 못하였다. 본 연구에서는 이들 두 모델에 대하여 시장선도전략(market leader strategy)과 시장탐색전략(market seeker strategy)의 개념을 통해 각각의 효율성을 제시하였다 즉, 실증분석을 통해 명성브랜드라면 2단계모델을 바탕으로 한 시장선도전략이 그리고 비명성브랜드인 경우에는 3단계 모델을 바탕으로 한 시장탐색전략이 더 효율적이라는 상황적 입장을 제시하였으며 다만 어떤 상황에서 어떤 모델이 더 효율적인지에 대한 다각적인 검토가 더 필요하다고 제안하고 있다.
제어로봇시스템학회 1996년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 11th (KACC); Pohang, Korea; 24-26 Oct. 1996
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pp.165-168
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1996
In this paper, we propose a design method of PID adaptive controller based on frequency domain analysis. The method is based on the estimation of a nonparametric process model in the frequency domain and the determination of the PID controller parameters by achieving partial model matching so as to minimize a performance function concerning to relative model error between the loop transfer function of the control system and the desired system. In the design method the process is represented only by a discrete set of points on the Nyquist curve of the process. Therefore it is not necessary to estimate a full order parameterized process model.
The thick plate produced by rolling process is used as the basic members of a ship structure. In this paper, we present a setup model to control the asymmetric factors causing plate bending in the upper or lower direction during rolling. A series of finite element analysis are conducted to predict the relationship between various asymmetric factors and plate bending. The setup model is developed by regressing the relationship to the linear equations with several non-dimensional parameters. The setup model is verified by a pilot rolling test and applied to actual rolling conditions. Results show that the model is substantial to predict the asymmetric deformation in the plate rolling process.
Users' demands on the space are changing in variety. These demands include reasonable space and form, harmonious composition with surroundings and esthetic satisfaction that could be brought by personal tastes and preferences. In addition, models that are introduced from designing process and from various forms tend to lack objective decision making standard. Accordingly it is difficult to find a clear alternative plan and process. In an effort to solve these problems, the objects of this study are; to propose an analysis model of image and space by using image process techniques that are on study in the field of artificial intelligence based on acquisition of digital image and to verify the application possibilities of such analysis model, 'Isovist' on quantitative analysis. The model can be applied with variable analysis model, as digital image process and other analysis model such as 'Isovist' It is possible that further study can complement problems from this study.
Extended Drude model has been used to obtain information of correlations from measured optical spectra of strongly correlated electron systems. The optical self-energy can be defined by the extended Drude model formalism. One can extract the optical self-energy and the electron-boson spectral density function from measured reflectance spectra using a well-developed usual process, which is consistent with several steps including the extended Drude model and generalized Allen's formulas. Here we used a reverse process of the usual process to investigate the extended Drude analysis when an additional low-energy interband transition is included. We considered two typical electron-boson spectral density model functions for two different (normal and d-wave superconducting) material states. Our results show that the low-energy interband transition might give significant effects on the electron-boson spectral density function obtained using the usual process. However, we expect that the low-energy interband transition can be removed from measured spectra in a proper way if the transition is well-defined or well-known.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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