This paper describes a new automated simulation system for micromachines whose size range $10^{-6}$ to $10^{-3}$ m. An automic finite element (FE) mesh generation technique, which is bases on the fuzzy knowledge processing and computation al geometry technique, is incorporated into the system, together with one of commerical FE analysis codes, MARC, and one of commerical solid modelers, Designbase. The system allows a geometry model of concern to be automatically converted to different FE models, depending on physical phenomena of micromachines to be analyzed, i,e. electrostatic analysis, stress analysis, modal analysis and so on. The FE models are then automatically analyzed using the FE analysis code. Among a whole process of analysis, the definition of a geometry model, the designation of local node patterns and the assignment of material properties and boundary conditions onto the geometry model are only the interactive process to be done by a user. The interactive operations can be processed in a few minutes. The other processes which are time consuming and labour-intensive in conventional CAE systems are fully automatically performed in a popular engineering workstation environment. This automated simulation system is successfully applied to evaluate an electrostatic micro wobble actuator.
This paper describes a new automated simulation system for micromachines whose size range $10^{-6}$ to $10^{-3}$ m. An automic finite element (FE) mesh generation technique, which is bases on the fuzzy knowledge processing and computation al geometry technique, is incorporated into the system, together with one of commerical FE analysis codes, MARC ,and one of commerical solid modelers, Designbase. The system allows a geometry model of concern to be automatically converted to different FE models, depending on physical phenomena of micromachines to be analyzed , i,e. electrostatic analysis, stress analysis, modal analysis and so on. The FEmodels are then automatically analyzed using the FE analysis code, Among a whole process of analysis, the definition of a geometry model, the designation of local node patterns and the assignment of material properties and boundary conditions onto the geometry model are only the interactive process to be done by a user. The interactive operations can be processed in a few minutes. The other processes which are time consuming and labour-intensive in conventional CAE systems are fully automatically performed in a popular engineering workstation environment. This automated simulation system is successfully applied to evaluate an electrostatic micro wobble actuator.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.26
no.6_spc
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pp.644-650
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2016
Track maintenance works based on track geometry recordings are essential to enhance the safety and comfort of railway transportation. Usually, the track irregularity has been measured by a special inspection trains which all were imported from abroad. Because the inspection train speed is limited under 160 km/h, it takes a long time to inspect railways and there is difficulty in daytime operation. To solve this problem, we started to develop a track geometry measuring system (TGMS) with measurement speed up to 300 km/h which can be installed in commercial vehicles such as HEMU-430X. In this paper, we introduce a newly developed inertial TGMS and propose two inertial navigation system (INS) algorithms (method A, B) for measuring track geometry. In order to investigate advantage and disadvantage of each algorithm, we performed vibration test of the TGMS, which was simulated by 6-axis shaking table. Through the vibration test, we analyzed the influence of vehicle vibration on the TGMS which will be installed on bogie frame. To the vibration test, two methods satisfied the required accuracy of track geometry measurement under the level of the actual vehicle vibration of HEMU-430X train. Theoretically, method A is sensitive to vehicle vibration than method B. However, HEMU-430X's bogie vibration frequency range is out of interest range of measurement system. Therefore, method A can also apply the HEMU-430X train.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.17
no.9
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pp.166-173
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2000
A system for burr measurement is developed to measure the geometry of the burr formed in metal cutting or shearing operations. laser system is selected according to the required measuring accuracy and burr size. A specific program for calculating the burr geometry from measured laser data is developed. The raw data is obtained by scanning cross the burr. The height and width of burr are calculated. Due to the specific characteristic of laser peak or valley are formed in measuring sharp edges or small sharp cracks. Compensation for the peak or valley is carried out to make it possible to calculate the burr, burr geometry is measured in 3 dimension.
Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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2004.10a
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pp.225-232
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2004
Recently, there has been a rapid development in computer technology, which has in turn led to develop the automated welding system using Artificial Intelligence (AI). However, the automated welding system has not been achieved duo to difficulties of the control and sensor technologies. In this paper, the classification of the optimized bead geometry such as bead width, height penetration and bead area in the Gas Metal Arc (GMA) welding with fuzzy logic is presented. The fuzzy C-Means algorithm (FCM), which is best known an unsupervised fuzzy clustering algorithm is employed here to analysis the specimen of the bead geometry. Then the quality of the GMA welding can be classified by this fuzzy clustering technique and the choice for obtaining the optimal bead geometry can also be determined.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.19
no.4
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pp.132-139
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2002
In GMAW(Gas Metal Arc Welding) processes, bead geometry (penetration, bead width and height) is a criterion to estimate welding quality. Bead geometry is affected by welding current, arc voltage and travel speed, shielding gas, CTWD (contact-tip to workpiece distance) and so on. In this paper, welding process variables were selected as welding current, arc voltage and travel speed. And bead geometry was reasoned from the chosen welding process variables using neuro-fuzzy algorithm. Neural networks was applied to design FL(fuzzy logic). The parameters of input membership functions and those of consequence functions in FL were tuned through the method of learning by backpropagation algorithm. Bead geometry could be reasoned from welding current, arc voltage, travel speed on FL using the results learned by neural networks. On the developed inference system of bead geometry using neuro-furzy algorithm, the inference error percent of bead width was within $\pm$4%, that of bead height was within $\pm$3%, and that of penetration was within $\pm$8%. Neural networks came into effect to find the parameters of input membership functions and those of consequence in FL. Therefore the inference system of welding quality expects to be developed through proposed algorithm.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.15
no.2
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pp.175-180
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2023
Fractal geometry, a relatively new branch of mathematics, was first introduced by Benoit Mandelbrot in 1975. Since then, its applications have expanded into various fields of natural science. In fact, it has been recognized as one of the three significant scientific discoveries of the mid-20th century, along with the Dissipative System and Chaos Theory. With the help of fractal geometry, designers can create intricate and expressive artistic patterns, using the concept of self-similarity found in nature. The impact of fractal geometry on the digital art world is significant and its exploration could lead to new avenues for creativity and expression. This paper aims to explore and analyze the development and applications of fractal geometry in digital art design. It also aims to showcase the benefits of applying fractal geometry in art creation and paves the way for future research on sacred geometry.
This article focused the meaning of Pythagoras' and Euclid's proof about the Pythagorean theorem in a historical and mathematical perspective. Pythagoras' proof using similarity is based on the arithmetic assumption about commensurability. However, Euclid proved the Pythagorean theorem again only using the concept of dissection-rearrangement that is purely geometric so that it does not need commensurability. Pythagoras' and Euclid's different approaches to geometry have to do with Birkhoff's axiom system and Hilbert's axiom system in the school geometry Birkhoff proposed the new axioms for plane geometry accepting real number that is strictly defined. Thus Birkhoff's metrical approach can be defined as a Pythagorean approach that developed geometry based on number. On the other hand, Hilbert succeeded Euclid who had pursued pure geometry that did not depend on number. The difference between the proof using similarity and dissection-rearrangement is related to the unsolved problem in the geometry curriculum that is conflict of Euclid's conventional synthetical approach and modern mathematical approach to geometry.
Kim, Myun-Hee;Choi, Young-Geun;Shin, Hyeon-Seung;Lee, Moon-Hwan;Lee, Tae-Young;Lee, Sang-Hyoup
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.5
no.2
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pp.111-118
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2002
In GMAW(Gas Metal Arc Welding) processes, bead geometry (penetration, bead width and height) is a criterion to estimate welding quality, Bead geometry is affected by welding current, arc voltage and travel speed, shielding gas, CTWD (contact-tip to workpiece distance) and so on. In this paper, welding process variables were selected as welding current, arc voltage and travel speed. And bead geometry was reasoned from the chosen welding process variables using neuro-fuzzy algorithm. Neural networks was applied to design FLC(fuzzy logic control), The parameters of input membership functions and those of consequence functions in FLC were tuned through the method of learning by backpropagation algorithm, Bead geometry could he reasoned from welding current, arc voltage, travel speed on FLC using the results learned by neural networks. On the developed inference system of bead geometry using neuo-fuzzy algorithm, the inference error percent of bead width was within ${\pm}4%$, that of bead height was within ${\pm}3%$, and that of penetration was within ${\pm}8%$, Neural networks came into effect to find the parameters of input membership functions and those of consequence in FLC. Therefore the inference system of welding quality expects to be developed through proposed algorithm.
The geometry stage, which performs the transformation and lighting operations of vertices, became the critical part in 3D graphics pipeline. In this paper, we have planned and designed the Geometry Processor for the better and more efficient way to process the real-time 3D using the floating point unit. We also designed a verification system for Geometry engine. It is implemented with Xilinx-Virtex2 and Visual C++.NET. In the Synopsis, we confirmed 100 MHz performance and 137107 cell area of Geometry Engine.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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