In this paper, we have proposed a wear growth prediction method on the surface of rubber pad of track assembly installed in high-speed battle tank i.e. the automatic model updating code interfacing with commercial finite element simulation software. Also, simple and resonable geometrical, material finite element model was established to be easily updated based on the empirical threshold value of contact pressure on the contact surface. From the iterative model update and analysis results, we discovered a weak point on rubber pad surface and suggested a new design concept for improving the wear performance of track assembly.
This paper considers the sequencing of products in mixed model assembly lines under Just-In-Time (JIT) systems. Under JIT systems, the most important goal for the sequencing problem is to keep a constant rate of usage every part used by the systems. The sequencing problem is solved using Genetic Algorithm Genetic Algorithm is a heuristic method which can provide a near optimal solution in real time. The performance of proposed technique is compared with existing heuristic methods in terms of solution quality. Various examples are presented and experimental results are reported to demonstrate the efficiency of the technique.
This paper presents a fast sequencing algorithm for a mixed model assembly line with multiple workstations which minimize the total utility work and idle time. We compare the proposed algorithms with another heuristic, the Tsai-based heuristic, for a sequencing problem that minimizes the total utility works. Numerical experiments are used to evaluate the performance and effectiveness of the proposed algorithm. The Tsai-based heuristic performs best in terms of utility work, but the fast sequencing algorithm performs well for both utility work and idle time. However, the computational complexity of the fast sequencing algorithm is O (KN) while the Tsai-based algorithm is O (KNlogN). Actual computational time of the fast sequencing heuristic is 2-6 times faster than that of the Tsai-based heuristic.
The evaluation of the indoor environment of the Assembly Hall in the University, which is designed to be a large space, requires efficient design of its heating system that takes into consideration natural convection and the characteristics of the occupant's spaces. Indoor thermal environment was measured in the field and simulated with CFD code. The estimations of temperature distribution and indoor airflow distribution must be carried out simultaneously, as the thermal stratification is induced by natural convection flows. In order to simulate the even distribution of factors affecting the indoor environment, including temperature and airflow, Phoenics is used. The turbulent flow model adopted is the RNG k- model. The inlets and outlets of the air-conditioning systems, material and thermal properties, and the size of the test room ($35m{\times}18m{\times}10m$) are used for the simulation. Since the Assembly Hall is symmetric, half of the space is simulated. A Cartesian grid is used for calculation and the number of grids are respectively $60{\times}45{\times}35$. The results of the computer simulation during winter conditions are compared with the measurements at the typical points in the assembly hall with the heating system. After evaluating the results of the computer simulations, the methods of the heating system and layout are suggested.
Since spent nuclear fuel assemblies (SFA) are transported to interim storage or final disposal facility after cooling the decay heat, finite element analysis (FEA) with simplification is widely used to show their integrity against cladding failure to cause dispersal of radioactive material. However, there is a lack of research addressing the comprehensive impact of shape and element simplification on analysis results. In this study, for the optimization of a typical pressurized water reactor SFA, different types of finite element models were generated by changing number of fuel rods, fuel rod element type and assembly length. A series of FEA in use of these different models were conducted under a shock load data obtained from surrogate fuel assembly transportation test. Effects of number of fuel rods, element type and length of assembly were also analyzed, which shows that the element type of fuel rod mainly affected on cladding strain. Finally, an optimal finite element model was determined for other practical application in the future.
With respect to the researches of the optical flying head(OFH) , the head-gimbal assembly should be analyzed to guarantee the stable fabrication and the characteristics of shock resistance. The suitable design is proved through the Probabilistic analysis of the design parameters and material properties of the model. Probabilistic analysis is a technique that be used to assess the effect of uncertain input parameters and assumptions on your analysis model. Using a probabilistic analysis you can find out how much the results of a finite elements analysis are affected by uncertainties in the model. Another factor is analysis of the dynamic shock analysis. For the mobile application, one of the important requirements is durability under severe environmental condition, especially, resistance to mechanical shock. An important challenge in the disk recording is to improve disk drive robustness in shock environments. If the system comes in contact with outer shock disturbance. the system gets critical damage in head-gimbal assembly or disk. This paper describes probabilistic and dynamic shock analysis of head-gimbal assembly in micro MO drives using OFH slider.
Hur Cheol-Goo;Kim Sunny;Kim Chang-Hoon;Yoon Sung-Ho;In Yong-Ho;Kim Cheol-Min;Cho Hwan-Gue
Journal of Microbiology and Biotechnology
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제16권5호
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pp.683-688
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2006
We have developed a program for generating shotgun data sets from known genome sequences. Generation of synthetic data sets by computer program is a useful alternative to real data to which students and researchers have limited access. Uniformly-distributed-sampling clones that were adopted by previous programs cannot account for the real situation where sampled reads tend to come from particular regions of the target genome. To reflect such situation, a probabilistic model for biased sampling distribution was developed by using an experimental data set derived from a microbial genome project. Among the experimental parameters tested (varied fragment or read lengths, chimerism, and sequencing error), the extent of sequencing error was the most critical factor that hampered sequence assembly. We propose that an optimum sequencing strategy employing different insert lengths and redundancy can be established by performing a variety of simulations.
본 논문에서는 드노보 전사체 어셈블리의 수행시간을 단축하기 위해 RNA-seq 서열을 유전자계 정보를 활용하여 여러 노드로 분산이 가능한 방법을 제시한다. 제안하는 전사체 서열 데이터 분산기법의 성능을 측정하기 위해 애기장대의 리드를 4개의 데이터 셋(전체 비분류 리드, 완전 분류 리드, 모델 분류 리드, 무작위 분류 리드)으로 구성하여 실험을 수행하였다. 전체 비분류 데이터와 비교하여 생성된 유전자 콘티그(Contig)는 95% 일치하였고 동일한 리소스들을 사용하는 단일 노드에 비해 본 연구에서 제시하는 분산환경분산 환경 기반의 어셈블리 수행시간은 4.2배 단축되었다.
본 논문에서는 프리팹 구조물의 품질관리를 위한 딥러닝 및 비전센서 기반의 조립 성능 평가 모델을 개발하였다. 조립부 검출을 위해 인코더-디코더 형식의 네트워크와 수용 영역 블록 합성곱 모듈을 적용한 딥러닝 모델을 사용하였다. 검출된 조립부 영역 내의 볼트홀을 검출하고, 볼트홀의 위치 값을 산정하여 k-근접 이웃 기반 모델을 사용하여 조립 품질을 평가하였다. 제안된 기법의 성능을 검증하기 위해 조립부 모형을 3D 프린팅을 이용하여 제작하여 조립부 검출 및 조립 성능 예측 모델의 성능을 검증하였다. 성능 검증 결과 높은 정밀도로 조립부를 검출하였으며, 검출된 조립부내의 볼트홀의 위치를 바탕으로 프리팹 구조물의 조립 성능을 5% 이하의 판별 오차로 평가할 수 있음을 확인하였다.
In this paper a new two-arm cooperative assembly(or insertion) algorithm is proposed. As a force-guided control method for the cooperative assembly the adaptive accommodation controller is adopted since it does not require any complicated contact state analysis nor depends of the geometrical complexity of the assembly parts. Also the RMRC(resolved motion rate control) method using a relative jacobian is used to solve inverse kinematics for two manipulators. By using the relative jacobian the two cooperative redundant manipulators can be formed as a new single redundant manipulator. Two arms can perform a variety of insertion tasks by using a relative motion between their end effectors. A force/torque sensing model using an approximated penetration depth calculation a, is developed and used to compute a contact force/torque in the graphic assembly simulation . By using the adaptive accommodation controller and the force/torque sensing model both planar and a spatial cooperative assembly tasks have been successfully executed in the graphic simulation. Finally through a cooperative assembly task experiment using a humanoid robot CENTAUR which inserts a spatially bent pin into a hole its feasibility and applicability of the proposed algorithm verified.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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