In GMAW, the spatter is generated because of the variation of the arc state. If the arc state is quantitatively assessed, the control method to make the spatter be reduced is able to develop. This study was attempted to develop the optimal model that could estimate the arc state quantitatively. To do this, the generated spatters was captured under the limited welding conditions, and the waveforms of the arc voltage and of the welding current were collected. From the collected waveforms, the waveform factors and their standard deviations were produced, and the linear and non-linear regression models constituted using the factors and their standard deviations are proposed to estimate the arc state. the performance test to the proposed models was practiced. Obtained results are as follow. From the results of correlation analysis between the factors and the amount of the generated spatters, the standard deviations of the waveform factors have more the multiple regression coefficients than the waveform factors. Because the correlation coefficient between T and {TEX}$T_{a}${/TEX}, and s[T] and s[{TEX}$T_{a}${/TEX}] was nearly one, it was found that these factors have the same effect to the spatter generation. In the regression models to estimate the arc state, it was fond that the linear and the non linear models were also consisted of similar factors. In addition, the linear regression model was assessed the optimal model for estimating the arc state because the variance of data was narrow and multiple regression coefficient was highest among the models. But in the welding conditions which the amount of the generated spatters were small, it was found that the non linear regression model had better the estimation performance for the spatter generation than the linear.
The design of industrial arc plasma systems is still largely based on trial and error although the situation is rapidly improving because of the available computational power at a cost which is still fast coming down. The desire to predict the behavior of arc plasma system, thus reducing the development cost, has been the motivation of arc research. To interrupt fault current, the most enormous duty of a circuit breaker, is achieved by separating two contacts in a interruption medium, $SF_{6}$ gas or air etc., and arc plasma is inevitably established between the contacts. The arc must be controlled and interrupted at an appropriate current zero. In order to analyze arc behavior in $SF_{6}$ gas circuit breakers, a numerical calculation method combined with flow field and electromagnetic field has been developed. The method has been applied to model arc generated in the Aachen nozzle and compared the results with the experimental results. Next, we have simulated the unsteady flow characteristics to be induced by arcing of AC cycle, and conformed that the method can predict arc behavior in account of thermal transport to $SF_{6}$ gas around the arc, such as increase of arc voltage near current zero and dependency of arc radius on arc current to maintain constant arc current density.
The purpose of this study is to develop an optimal model, using existing models, that is able to estimate the amount of spatter utilizing artificial neural network in the short circuit transfer mode of gas metal arc (GMA) welding. The amount of spatter generated during welding can become a barometer which represents the process stability of metal transfer in GMA welding, and it depends on some factors which constitute a periodic waveforms of welding current and arc voltage in short circuit GMA welding. So, the 12 factors, which could express the characteristics for the waveforms, and the amount of spatter are used as input and output variables of the neural network, respectively. Two neural network models to estimate the amount of spatter are proposed: A neural network model, where arc extinction is not considered, and a combined neural network model where it is considered. In order to reduce the calculation time it take to produce an output, the input vector and hidden layers for each model are optimized using the correlation coefficients between each factor and the amount of spattcr. The est~mation performance of each optimized model to the amount of spatter IS assessed and compared to the est~mation performance of the model proposed by Kang. Also, through the evaluation for the estimation performance of each optimized model, it is shown that the combined neural network model can almost perfectly predict the amount of spatter.
본 논문은 확장된 지역특징을 이용하여 서로 중첩된 물체를 인식하는 새로운 방법에 대해 기술한다. 먼저 모델물체의 화상으로부터 코너, 아크, 평행선 및 코너-아크로 구성된 지역특징을 추출하고 지식베이스를 구축한다. 물체의 정합을 위해, 입력화상으로 부터 지역특징을 추출한 다음, 지식베이스의 특징과의 유사성을 조사하여 유사한 특징 set으로부터 기하변환을 구한다. 기하변환이 클러스터를 형성하면, 그 클러스터의 중심으로 가설을 설정하고 역기하변환으로 정합을 검증한다. 실험을 통해, 제안된 물체인식방법이 기존의 방법에 비해 인식율과 정확도를 높인다는 것을 확인하였다.
최근 산업자동화의 발전으로 용접분야에서도 무인화 및 자동화 시스템 구축이 활성화되고 있으며 산업 현장에서의 인터넷의 보급이 일반화되어 TCP/IP 통신을 통한 원격관리 시스템도 일반화되고 있다. 본 논문에서는 아크 용접 시스템에서 주요한 용접인자인 용접전류, 용접전압 정보를 이용하고 신경회로망을 적용하여 용접현상을 모니터링 하였으며, 분석된 용접현상에 대한 중요한 정보를 TCP/IP 통신을 통해 원격에서 관리가 가능하도록 구현하였다. 마지막으로 다양한 용접 모니터링을 위해 효율적인 신경회로망 모델을 제시하고, 원격 모니터링 및 용접품질관리를 위한 원격관리 시스템 구현 방법을 제시한다.
지능형 에이전트가 홈네트워크 환경 속에서 사용자에게 적절한 서비스를 제공하기 위해서는 에이전트가 속한 환경에 대한 모델이 필요하다. 온톨로지는 이러한 환경 모델을 표현하기 위한 유용한 도구로 복잡한 도메인의 조직적 구조 표현에 있어서 뛰어난 성능을 보여준다. 하지만 전통적 온톨로지는 크리스프 로직에 기반하기 때문에 현실세계의 불확실성을 표현하기에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 온톨로지의 이러한 한계점을 보완하고, 불확실한 환경 속에서 지능형 홈 에이전트가 적절한 의사결정을 내릴 수 있도록 하는 베이지안 네트워크기반 온톨로지 추론 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 온톨로지의 클래스 객체를 베이지안 네트워크의 노드로 나타내고, 객체 속성(object property)을 아크로 표현함으로써, 확률적 추론이 가능한 온톨로지를 제공한다. 몇 가지 시나리오와 설계 복잡도 분석을 통해서 제안하는 방법의 유용성을 평가한다.
With the trend towards welding automation and robotization, mathematical models for studying the influence of various variables on the weld bead geometry in gas metal arc (GMA) welding process are required. Partial penetration, single-pass bead-on-plate welds using the GMA welding process were fabricated in 12mm mild steel plates employed four different process variables. Experimental results has been designed to investigate the analytical and empirical formulae, and develop mathematical equations for understanding the relationship between process variables and weld bead geometry. The relationships can be usefully employed not only for open loop process control, but also for adaptive control provided that dynamic sensing of process output is performed.
아크용접은 산업전반에 걸쳐 그 생산기반에 없어서는 안될 필수기술로써 자동차 및 조선, 항공우주산업에 이르기까지 경제기반에 미치는 파급효과가 매우 크다. 그러나 이 아크용접을 하게 되면 각종 가스와 미세입자로 이루어진 흄이 발생하게 되는데 이들은 작업자들의 건강에 많은 영향을 미치는 것으로 보고되어 있다. 용접흄에는 용접재료 및 용접공정에 따라 다양한 유해원소가 포함되어 있고 그 종류에 따라 인체에 미치는 잠재적 독성효과도 매우 광범위하다. 최근 국내에서는 용접사들 중에 용접흄에 포함된 중금속 중 Mn중독에 의한 파킨스씨병 환자들과 Cr중독에 의하여 콧속 연골에 구멍이 뚫리는 비중격천공(鼻中隔穿孔) 환자들이 직업병으로 판정 받아 산재요양이 승인된 사례가 있다. 이러한 계기로 인하여 용접사들의 용접기피 현상이 심화되고 작업환경에 대한 법적규제는 선진 외국뿐만 아니라 국내에서도 한층 엄격하게 강화되고 있는 실정이다. 따라서 이제는 작업자와 사용자 모두 용접흄에 대한 인식의 전환이 요구되는 때이며 여러 분야에서 이러한 용접흄에 대한 연구가 활발히 진행되어야 한다. 해외에서는 이미 용접흄에 대한 연구가 활발히 진행되어 왔으나 국내의 경우는 매우 미비한 상태이며 용접산업의 미래 영향력이나 필요성을 고려할 때 국내에서도 적극적인 관심을 가져야 할 부분으로 판단된다. 본 연구에서는 아크용접공정에서 발생하는 흄의 특정 중금속 성분이 인체에 치명적인 악영향을 미치는 것에 착안하여 여러 종류의 용접재료에서 발생되는 용접흄의 중금속 분포를 조사하여 비교하였다. 이것은 향후 용접재료별 및 용접공정별 발생되는 흄의 유해원소를 저감시킬 수 있고 또한 각종 유해원소의 노출기준 및 평가기준을 마련할 수 있는 기초data로써 도움이 되리라 사료된다.동, 공정중재고가 줄어드는 결과를 보였고, 가동률 수준이 높을수록 ORR 방법간의 차이가 크게 나타났다. 그리고 부하평준화 기능은 Order Release 정책의 유효성에 별 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 결론적으로, Order Release 방법은 우선순위규칙간의 성능차이를 줄이거나, 대체할 수 통제 기법이라기보다는 우선순위규칙을 보완하여 공정중재고와 작업현장에서의 리드타임, 리드타임의 편차를 줄여주는 역할을 한다고 볼 수 있다. 그리고, 계획시스템이 존재하여 계획오더가 일정기간간격으로 이송되는 환경에서 특히 유용하다는 결론을 얻었다. 알 수 있었다. 것인데, 제조업에서의 심각한 고비용, 저효율 문제 를 해결하기 위해 필수적으로 도입해야만 하는 실정이다. 또한 소비자의 다양한 요구로 인 하여 제품의 종류와 사양면에서 심한 변동을 보이는 시장 수요에, 신속한 정보처리로 대응 하는데도 크게 기여하고 있다. 이에 본 연구에서는, 자동차 Job Shop의 동기화 생산방식을 지원하는 동기화 생산시스템의 구축 모델을 제시하고자 한다.과로 여겨지며, 또한 혈청중의 ALT, ALP 및 LDH활성을 유의성있게 감소시키므로서 감잎 phenolic compounds가 에탄올에 의한 간세포 손상에 대한 해독 및 보호작용이 있는 것으로 사료된다.반적으로 홍삼 제조시 내공의 발생은 제조공정에서 나타나는 경우가 많으며, 내백의 경우는 홍삼으로 가공되면서 발생하는 경우가 있고, 인삼이 성장될 때 부분적인 영양상태의 불충분이나 기후 등에 따른 영향을 받을 수 있기 때문에 앞으로 이에 대한 많은 연구가 이루어져야할 것으로 판단된다.태에도 불구하고 [-wh]의미의 겹의문사는 병렬적 관계의 합성어가 아니라 내부구조를 지니지 않은 단순한 단어(min
다목적실용위성-5호는 2010년 발사를 목표로 고도 550km의 저궤도에 위치하게 될 것이다. 다목적실용위성-5호의 임무인 고정밀 SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상을 처리하기 위해서는 정확한 위성의 위치(20cm) 와 속도(0.03cm/s)가 결정되어야 한다. 이러한 요구 조건은 한국 전자통신연구원에서 개발한 ETRI GNSS Precise Orbit Determination(EGPOD) 소프트웨어로 검증하였다. 0.1Hz 수신 주기의 SAC-C 위성 반송파위상 데이터로 정밀궤도결정을 수행하였다. 이중 주파수 GPS 데이터를 사용하여 수신 선호의 전리층 오차를 대부분 제거하고 이중 차분된 데이터를 생성함으로써 GPS 위성과 수신기의 공통된 시계 오차를 없앴다. 동역학 모델 접근 방법을 이용하였고, Batch Least Square Estimator(BLSE) 필터로 각 데이터 아크(arc) 에 해당하는 위성의 위치와 속도, 대기저항 계수, 태양풍 계수를 추정하였다. 또한 정밀한 동역학 모델을 위하여 모델 되지 않은 부정확한 가속도 항을 보충하는 경험 가속도를 추가하였다. 경험 가속도는 위성의 공전 주기(revolution) 당 한번씩 시선방향(radial), 진행방향(along-track), 수직방향(cross-track)으로 추정하고, 수직방향의 상수 항에 대해서는 해당 데이터 아크에 관하여 부가적으로 추정하였다. 정밀궤도결정 결과 검증을 위하여 EGPOD 소프트웨어에서 얻어진 결과와 JPL에서 제공하는 정밀궤도력(Precise Orbit Ephemeris)을 비교하였다.
플라즈마 진단법 중 손쉽고 구동이 용이한 장점으로 인해 범용 플라즈마 진단 장치로 사용되는 랑뮤어 (Langmuir) 탐침법은 탐침이 직접 플라즈마 내에 삽입됨으로써 플라즈마를 간섭하기 때문에 플라즈마 고유의 특성을 변형시키는 약점이 있다. 본 연구에서는 대기압 아르곤 자유 연소 아크 (free-burning arc)에 삽입된 랑뮤어 탐침에 의한 교란 영향을 고찰하기 위하여 탐침 유무에 따른 열플라즈마 상태를 수치계산 하였고, 온도장과 속도장이 왜곡된 정도를 비교 분석하였다. 열플라즈마를 모델링하기 위하여 열유동장과 전자기장에 관한 두 종류의 지배방정식을 상용 CFD 프로그램과 자체 제작한 서브루틴을 이용하여 연계 계산하였다. 삽입된 탐침에 의해 열플라즈마 온도장은 탐침의 앞뒤에서 모두 플라즈마 축의 수직 방향으로 큰 변화를 나타내는 열적 교란이 발생되었다. 속도장에서는 탐침 선단의 정체 영역과 후단 후류 영역에서 유동 교란이 발생되었으며, 삽입 된 탐침의 영향이 국부적인 것이 아닌 플라즈마 유동장 대부분 영역에 영향을 미침을 확인할 수 있었다. 따라서 탐침법의 신뢰성을 높이기 위해서는 탐침 삽입에 의한 플라즈마의 열유체역학적 교란을 고려해야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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