In this two-part paper, a virtual machine tool (VMT) is presented. In part 1, the analytical foundation of a virtual machining system, envisioned as the foundation for a comprehensive simulation environment capable of predicting the outcome of cutting processes, is developed. The VMT system purposes to experience the pseudo-real machining before real cutting with a CNC machine tool, to provide the proper cutting conditions for process planners, and to compensate or control the machining process in terms of the productivity and attributes of products. The attributes can be characterized with the machined surface error, dimensional accuracy, roughness, integrity and so forth. The main components of the VMT are cutting process, application, thermal behavior and feed drive modules. In part 1, the cutting process module is presented. The proposed models were verified experimentally and gave significantly better prediction results than any other method. The thermal behavior and feed drive modules are developed in part 2 paper. The developed models are integrated as a comprehensive software environment in part 2 paper.
The purpose of the Gage R&R study is to determine whether a measurement system is adequate for monitoring a process. If the measurement system variation is small relative to the process variation, then the measurement system is deemed "adequate". The sources of variation associated with the measurement system are compared using an analysis of variance (ANOVA) model, in general. A typical ANOVA model used in a standard Gage R&R study is the two-factor random effect model. Then, the ANOVA partitions the total variation into three categories: repeatability, reproducibility, part variation. However, if the process variation possesses the between group variation, within group variation, and within part variation, these variations can cause the measurement system evaluation to provide misleading results. That is, in the standard Gage R&R study these variations affect the estimate of repeatability, reproducibility, or both. This paper presents a four-factor nested factorial ANOVA model which explicitly considers these variations for the Gage R&R study. The variance component estimators are derived by setting the EMS equations equal to the corresponding mean square from the ANOVA table and solving. And the proposed model is compared with the standard Gage R&R model.
This paper developed the model for electro hydraulic force control system by identification method via ARMAX model. Implementation of Identification is performed on Pin-On-Disk type tribotester. The wear mechanism is an important mechanic property to select a material´s life and a optimum work condition. Pin-on-disk type tribotester is popular wear analysis experimental equipment and its mechanism is that adding a force on a rotating disk to simplify two surface contact´s wear experimental condition. Material´s rotating velocity and eccentricity rotation makes disturbance and it affects adding constant force. To get a high performance of force adding part, DDV(Direct Drive Valve) which has pressure control loop is used. To obtain a tribotester´ s ARMAX model, prediction error method(PEM) is used in case force adding part and rotating part is ...
In this study, the basic motor control system had been investigated. The controller for this study consists of two main parts, a feedforward controller part and a feedback controller part. Each part will deals with different control problems. The feedback controller deals with robustness and stability, while the feedforward controller deals with response speed. The feedforward controller, used to solve the tracking control problem, is adaptable. To make such a tracking perfect, an adaptive law based on Feedback Error Learning (FEL) is designed so that the feedforward controller becomes an inverse system of the controlled plant. The novelty of FEL method lies in its use of feedback error as a teaching signal for learning the inverse model. The theory in $H^{\infty}$-Control is selected to be applied in the feedback part to guarantee the stability and solve the robust stabilization problems. The simulation of each individual part and the integrated one are taken to clarify the study.
This paper is the first step fur thermo-mechanical stress analyses of part with coated layer under contact load. A lot of coated material is applied in many structures to endure severe situation, like thermal stresses, high temperature gradients, irradiation, impacts by microscopic meteorites, and so on. In this part we are going to apply the FEM to analyze space parts with a coated layer subjected to a contact load thermo-mechanically. Coating layer is very thin in comparision with the structure, therefore it should take more times and behaviors to analyze whole model. In these reason we develop the FEM method of analyzing part with coated layer under contact load using partial model. Steady state temperature distribution of the part is obtained first, and then we apply quasi-static external load on the part. To obtain the final stage of solution, we compute the total solution, and by subtracting the thermal strain from the total ones we get the mechanical strains to compute stresses of the parts. In using the FEM, one has to discretize the model into many sub-domain, finite elements. The method is consisited of two steps. First step is to analyze the whole model with rather coarse meshes. Second step we cut a small region near the loading point, and analyze with very fine meshes. This method is allowable by the Saint-Venant's principle. And then, we finally shall check the therma1 load on the stresses of the space part with coating layer with or without substrate cracks. Then, we predict the actual behaviors of the part used in space.
Most of chloride diffusion models based on finite difference method (FDM) could not express the diffusion in horizontal direction at each elevation. To overcome these weakness, two dimensional chloride ion penetration model based on finite element method (FEM) to be able to combine various multi-physics simultaneously was suggested by introducing moving mesh technique. To avoid the generation of mesh being able to be distorted depending on the relative movement of water level to static concrete, a rectangular type of mesh was intentionally adopted and the total number of meshes was empirically selected. The simulated results showed that the contents of surface chloride decreased following to the increase of elevation in the top part of low sea level, whereas there were no changes in the bottom part of low level. In the DuraCrete model, the diffusion coefficient of splashed zone is generally smaller than submerged zone, whereas the trend of Life365 model is reverse. Therefore, it could be understood that the developed model using moving mesh technique effectively reflects $DuraCrete^{TM}$ model rather than $Life365^{TM}$ model. In the future, the model will be easily expanded to be combined with various multi-physics models considering water evaporation, heat of hydration, irradiation effect of sun and so on because it is based on FEM.
The manufacturing environment on which this research is focused is an FMS in which AGVs are used for material handling and each part type has one or more process plans. The research aims at developing a methodology whereby, given a part and volume mix for production during any production session, the best set of process plans including one plan per part type is selected and the best unidirectional AGV guidepath can be dynamically reconfigured in response to changes in parts and lot sizes combination. For the integrated PPS/FGD problem in which two functions of process plan selection (PPS) and flexible AGV guidepath design (FGD) are integrated, a zero-one integer programming model is developed. The integrated problem is decomposed into two subproblems, process plan selection given a directed AGV layout and AGV guidepath design with a fixed process plan per part type. A heuristic algorithm that alternately and iteratively solves these two subproblems is developed. The effectiveness of the heuristic algorithm is tested by solving various randomly generated sample problems and comparing the heuristic solutions with those obtained by an exact procedure. From the test results, the following conclusions are drawn: 1) For a reasonable size problem, the heuristic is very effective. 2) By integrating the two functions of PPS and FGD, a remarkable benefit in total production time for a given part and volume mix is gained.
In this paper, an algorithm based on a model analysis of the online calculation of the root-mean-square (RMS) value of welding current for single-phase AC resistance spot welding (RSW) was developed. The current is highly nonlinear and typically non-sinusoidal, which makes the measuring and controlling actions difficult. Though some previous methods focused on this issue, they were so complex that they could not be effectively used in general cases. The electrical model of a single-phase AC RSW was analyzed, and then an algorithm for online calculation of the RMS value of the welding current was presented. The description includes two parts, a model-dependent part and a model-independent part. Using a previous work about online measurement of the power factor angle, the first part can be solved. For the second part, although the solution of the governing equation can be directly obtained, a lot of CPU time must be consumed due to the fact that it involves a lot of complex calculations. Therefore, a neural network was employed to simplify the calculations. Finally, experimental results and a corresponding analysis showed that the proposed algorithm can obtain the RMS values with a high precision while consuming less time when compared to directly solving the equations.
Purpose: The Purpose of this study is to develop a model for predicting agent churn group in the cosmetics industry. We develope two models, pattern model and matrix model, which are compared regarding the prediction accuracy of churn agents. Finally, we try to conclude if there is statistically significant difference between two models by empirical study. Methods: We develop two models using the part of RFM(Recency, Frequency, Monetary) method which is one of customer segmentation method in traditional CRM study. In order to ensure which model can predict churn agents more precisely between two models, we used CRM data of cosmetics company A in China. Results: Pattern model and matrix model have been developed. we find out that there is statistically significant differences between two models regarding the prediction accuracy. Conclusion: Pattern model and matrix model predict churn agents. Although pattern model employed the trend of monetary mount for six months, matrix model that used the amount of sales per month and the duration of the employment is better than pattern model in prediction accuracy.
This paper is aimed at surveying the method that supports logical and theoretical back grounds of electricity service pricing, to investigate whether the ESPM can reflect comprehensively the various interests of parties and persons concerned with electricity supply and demand, and analyzing the practical applicability of the model in short-term perspectives. The major findings of this study can be summarized as fellows. First, the ESPM explains what process the equilibrium price is attained through, which is the essential concept and object in evaluating the value of public enterprises or utilities and the price of electricity Second, the ESPM provides the logics and methods that can objectify the discrete price by each electricity user. Third, the ESPM presents theoretical logics and practical methods that can calculate the basic price and the variable price per electricity unit which are key concepts in the two-part tariff. Fourth, the ESPM has powerful practical applicabilities in the reasonable electricity pricing and in the explanation for the balance between parties and persons interested with electricity supply and demand.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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