Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.19
no.9
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pp.111-117
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2002
In most machining companies, operators decide the cutting condition, a pair of spindle speed (5) and table federate (F) by experience and subjective judgment. As cutting conditions are determined by operators' experience and ability, inconsistent cutting conditions are given in same operating conditions. The objective of this study is to develop the cutting condition decision system which utilizes shop data and predicts tool life by neural network and eventually leads to the optimal cutting condition. The production time per piece is considered for an optimization object. We will discuss the process of an optimal cutting condition decision by neural network. By this process, a series of shop data is stored. And neural network is constructed for prediction of tool life and the optimal cutting condition is recommended from a cutting condition decision system using the stored shop data. The results show that the developed system is rational in searching the optimal cutting conditions on job operations.
A group G is said to satisfy the maximal condition on infinite normal subgroups if there does not exist an infinite properly ascending chain of infinite normal subgroups. We characterize the structure of locally nilpotent groups satisfying this chain condition. We then show how to construct locally nilpotent groups with the maximal condition on infinite normal subgroups, but not the maximal condition on subgroups.
Proceedings of the Korean Society of Tribologists and Lubrication Engineers Conference
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2001.11a
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pp.252-259
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2001
Integrated condition monitoring is required to monitor effectively the machine conditions since machine failures could not be monitored accurately by any single measurement parameter. Application of various condition monitoring techniques is therefore preferred in many cases in order to diagnosis the machine condition. However it inevitably requires lots of maintenance cost and sometimes it could be proved to over-maintenance unnecessarily. This could happen especially when one measurement parameter closely correlates to another. Therefore correlation analysis of various monitoring parameters has to be performed to improve the reliability of diagnosis. In this work, Pearson correlation coefficient was used to analyze the correlation between condition monitoring parameters of an over-loaded machine system where the vibration, wear and temperature were monitored simultaneously. The result showed that Pearson correlation coefficient could be regarded as a good measure for evaluating the availability of condition monitoring technology.
In this paper, we study the asymptotic behavior of orbits ${S(t)x}$ of an asymptotically nonexpansive semigroup $S = {S(t) : t \in G}$ for a right reversible semitopological semigroup G, defined on a weakly compact convex subset C of Banach spaces with Opial's condition for any $x \in C$.
Lee, Myung Jun;Jun, Jun Young;Park, Gyuhae;Kang, To;Han, Soon Woo
Smart Structures and Systems
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v.22
no.2
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pp.231-237
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2018
A significant data problem is encountered with condition monitoring because the sensors need to measure vibration data at a continuous and sometimes high sampling rate. In this study, compressive sensing approaches for condition monitoring are proposed to demonstrate their efficiency in handling a large amount of data and to improve the damage detection capability of the current condition monitoring process. Compressive sensing is a novel sensing/sampling paradigm that takes much fewer data than traditional data sampling methods. This sensing paradigm is applied to condition monitoring with an improved machine learning algorithm in this study. For the experiments, a built-in rotating system was used, and all data were compressively sampled to obtain compressed data. The optimal signal features were then selected without the signal reconstruction process. For damage classification, we used the Variance Considered Machine, utilizing only the compressed data. The experimental results show that the proposed compressive sensing method could effectively improve the data processing speed and the accuracy of condition monitoring of rotating systems.
Integrated condition monitoring is required to monitor effectively the machine conditions since machine failures could not be monitored accurately by any single measurement parameter. Application of various condition monitoring techniques is therefore preferred in many cases in order to diagnosis the machine condition. However it inevitably requires lots of maintenance cost and sometimes it could be proved to over-maintenance unnecessarily. This could happen especially when one measurement parameter closely correlates to another. Therefore correlation analysis of various monitoring parameters has to be performed to improve the reliability of diagnosis. In this work, Pearson correlation coefficient was used to analyze the correlation between condition monitoring parameters of an over-loaded machine system where the vibration, wear and temperature were monitored simultaneously. The result showed that Pearson correlation coefficient could be regarded as a good measure for evaluating the availability of condition monitoring technology.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.57
no.1
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pp.117-120
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2008
This paper investigates the convergence condition of ADILC(iterative learning control with advanced output data) for nonminimum phase systems. ADILC has simple learning structure including both minimum phase and nonminimum phase systems. However, for nonminimum phase systems, the overall time horizon must be considered in input update law. This makes the dimension of convergence condition matrix large. In this paper, a new sufficient condition is proposed to satisfy the convergence condition. Also, it has been shown that this sufficient condition can be satisfied although it is not full impulse response.
The purpose of this study was to investigate the effects of auditory cues in the form of a metronome on gait initiation (GI) in Parkinson's disease (PD). 2 patients (mean age: 54 yrs) with idiopathic PD participated in the study. All patients (Hoehn and Yahr disability score of 2.0) were tested in the "on" state approximately 1.5 hours following the administration and fully responding to their PD medications. Subjects first initiated walking at self-initiated speeds to determine their cadences. Then, subjects were asked to initiate gait along the walkway while keeping pace with a metronome. The metronome rate (in beats/min) was set at a cadence 85% (slow condition), 100% (normal condition) and 115% (fast condition) of gait for each subject. Subjects were able to increase the speed of GI with faster cadence, but the speed of GI for the slow condition was similar to that of the normal condition. Swing toe-off was 578.3 ms for the fast condition, 709.4 ms for the normal condition and 736.2 ms for the slow condition. Respective times for swing heel-strike were 894.3 ms, 1110.2 ms and 1119.1 ms, and stance toe-off were 1105.4 ms, 1338.5 ms, and 1343.1 ms. Except for stance unloading ground reaction forces were greatest for the fast condition and smallest for the slow condition. It appears that PD patients were able to modulate GRFs and temporal events in response to auditory cues to achieve the peak acceleration force of the swing and stance limb. The findings from this study provided preliminary data, which could be used to investigate how PD patients modulate GRFs and temporal events during GI in response to tasks.
Let ${\Omega}$ be a bounded subset of $R^n$ with smooth boundary and H be a Sobolev space $W_0^{1,2}({\Omega})$. Let $I{\in}C^{1,1}$ be a strongly definite functional defined on a Hilbert space H. We investigate the conditions on which the functional I satisfies the Palais-Smale condition. Palais-Smale condition is important for determining the critical points for I by applying the critical point theory.
The purpose of this study was to compare voice parameters in auditory conditions (normal/noise/music) between a teacher group and a control group. Results of statistical analysis showed that the teacher group had higher jitter (%) and shimmer (%) values than the control group. It indicated that the teacher group had larger variations in pitch and dynamic of their voice. In the teacher group, the voice under noisy condition showed a higher value of fundamental frequency than that under normal condition. though its fundamental frequency did not show any significant difference between the noisy condition and the musical condition. In the control group, however, although the voice under noisy condition also showed a higher value of fundamental frequency than that under normal condition, its fundamental frequency was significantly different between the noisy condition and the musical condition.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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