The structural design of arch roofs or bridges requires the analysis of their unstable behaviors depending on certain parameters defined in the arch shape. Their maintenance should estimate the parameters from observed data. However, since the critical parameters exist in the equilibrium paths of the arch, and a small change in such the parameters causes a significant change in their behaviors. Thus, estimation to find the critical ones should be carried out using a global search algorithm. In this paper we study the parameter estimation for a shallow arch by a quantum-inspired evolution algorithm. A cost functional to estimate the system parameters included in the arch consists of the difference between the observed signal and the estimated signal of the arch system. The design variables are shape, external load and damping constant in the arch system. We provide theoretical and numerical examples for estimation of the parameters from both contaminated data and pure data.
This paper deals with the shape fixability of press formed parts through the use of a V-bending process and a U-bending one. The influence of material properties on the shape fixability in forming processes was investigated. A V-bending process had on optimum ben radius for each combination of parameters which caused maximum shape fixability. In the U-bending process the blank holder force could control the degree of shape fixability. A ha호 blank holding force resulted in a uniform strain distribution and increased shape fixability.
This paper was undertaken to do morphological analysis of wear debris for slipper-Pad of hydraulic rotary acuator. The lubricating wear test was performed under different experimental conditions using the wear test device and wear specimens of the pin on disk type was rubbed in paraffinic base oil by three kinds of lubricating materials, varying applied load, sliding distance. The four shape parameters(50% volumetric diameter, aspect, roundness and reflectivity) are used for morphological analysis of wear debris. The results showed that the four shape parameters of wear debris depend on a kind of the lubricating condition. It was capable of presuming wear volume for slipper-pad of hydraulic rotary acuator on driving time.
Park, Heung-Sik;Seo, Young-Baek;Kim, Dong-Ho;Kang, In-Hyuk
KSTLE International Journal
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제3권1호
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pp.54-59
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2002
It can be effective on failure diagnosis of oil-lubricated tribological system to analyze operating conditions with morphological characteristics of wear debris in a lubricated machine. And it can be recognized that results are processed threshold images of wear debris. But it is needed to analyse and identify a morphology of wear debris in order to predict and estimate a operating condition of the lubricated machine. If the morphological characteristics of wear debris are identified by the computer image analysis and the neural network, it is possible to recognize the friction condition. In this study, wear debris in the lubricating oil are extracted from membrane filter (0.45 ${\mu}m$) and the quantitative value fur shape parameters of wear debris was calculated through the computer image processing. Four shape parameters were investigated and friction condition was recognized very well by the neural network.
We investigate the phase formation in the compound layer of cast irons during the gaseous nitrocarburising of four different cast irons, that contain different types of graphites in the shape and size. We examine the change in the surface roughness with the nitrocarburising time. The observation of cross-sectional microstructure and X-ray diffraction analysis indicate that the compound layer consists of single ${\varepsilon}-Fe_{2-3}(N,C)$ phase and that its thickness increases in a parabolic manner with the treatment time. The surface roughness parameters, Rz and Ra increase with increasing treatment time. In other words, the roughness parameters increase as the thickness of compound layer increases. The parameters also depend on the shape and size of graphite in the individual cast irons.
Recently Oscillating Water Column (OWC) plants have been widely employed in wave energy conversion applications. It is necessary to investigate the chamber and optimize its shape parameters for maximizing air flow and energy conversion due to wave conditions. A 2D numerical wave tank based on a Fluent and VOF model is developed to generate the incident waves and is validated by theoretical solutions. The oscillating water column motion in the chamber predicted by the numerical method is compared with the available experimental data. Several geometric scales of the chamber are calculated to investigate the effect of the shape parameters on the oscillating water column motion and wave energy conversion.
Tree species-specific estimates with spacebome high-resolution imagery improve estimation of forest biomass which is needed to predict the long term planning for the sustainable forest management(SFM). This paper is a contribution to develop crown distinguishing coniferous species, Pinus densiflora and Pinus koraiensis, from QuickBird imagery. The proposed feature analysis derived from shape parameters and first and second-order statistical texture features of the same test area were compared for the two species separation and delineation. As expected, initial studies have shown that both formfactor and compactness shape parameters provided the successful differentiating method between the pine species within the compartment for single crown identification from spaceborne high resolution imagery. Another result revealed that the selected texture parameters - the mean, variance, angular second moment(ASM) - in the infrared band image could produce good subset combination of texture features for representing detailed tree crown outline.
This paper presents a preform design method that combines the analytic method and inference of known knowledge with neural network. The analytic method is a finite element method that is used to simulate backward extrusion with pre-defined process parameters. The multi-layer network and back-propagation algorithm are utilized to learn the training examples from the simulation results. The design procedures are utilized to learn the training examples from the simulation results. The design procedures are two methods the first the neural network infer the deformed shape from the pre-defined processes parameters. The other the network infer the processes parameters from deformed shape. Especially the latest method is very useful to design the preform From the desired feature it is possible to determine the processes parameters such as friction stroke and tooling geometry. The proposed method is useful for shop floor to decide the processes parameters and preform shapes for producing sound product.
현재 산업현장에서 활용하는 용접용 로봇은 대부분 오프라인(off-line)으로 작업을 수행하고 있어 생산성과 용접 품질 향상에 그 기능을 충분하게 발휘하지 못하는 실정이다. 현재에는 용접 품질 향상을 위하여 용접 매카니즘이 많이 연구되어 많은 수학적인 해석과 물리적인 해석방법을 도입하여 비선형적인 용접 메카니즘을 연구하고 있다. 이러한 여러 가지 비선형적인 문제와 해석상의 어려움에도 불구하고 용접의 결함을 보완하기 위해 보다 정확한 용접데이터를 생성하기 위하여 고감도의 센서를 도입하여 신호처리 하고 있으며, 이를 이용하여 용접시스템에 포함시키는 피드백제어시스템(feed-back control system)을 구성하여 용접선 추적 및 용접 비드(bead) 형상제어에 응용하고 있다. 또한, 최근에는 인공지능제어기술이 발달되어 인간의 학습능력과 의사결정능력을 대신하는 신경회로망(neural network)과 퍼지이론(fuzzy logic)을 도입하여 용접기술을 개발하고 발전시키고 있다. 본 연구에서는 신경회로망이론을 이용하여 실시간으로 용접시스템을 모니터링하고 퍼지제어기에 의하여 용접결함을 보정하는 지능시스템을 개발방법을 제시하고자 한다.
석판재의 모서리 가공작업은 많은 경우 자동화가 이루어지고 있지만 제품의 형태 가 복잡해지면 여전히 수작업에 의해 연마가 이루어지고 있다. 본 논문을 성형공구의 제작 에 앞서 성형공구의 특성과 장비의 운영요소들의 변화에 따른 연마절삭성능을 파악하기 위 한 기본시험이 수행결과를 나타내는 것이다. 장비의 운영요소는 헤드의 회전속도 및 이송속 도, 가압하중, 급수율, 절삭방향과 이송방향이 포함된다. 실험결과는 연마절삭성능 즉 공구 마모 무게에 대한 판재의 절삭량으로 표시하였고, 각 운영요소들 마다의 적정 운영수준이 제시되어 있다. 또한 연마재 투입략의 변화에 대한 마모시험에서는 마모도는 연마재의 증가 에 따라 증가하지만 어느 이상의 양에서는 오히려 감소하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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