This paper describes a research work of developing a computer-aided design and machining of irregular shaped-sheet metal product for blanking or piercing operation. An approach to the CAD/CAM system is based on the knowledge-based rules. Knowledge for the CAD/CAM system is formulated from plasticity theories, experimental results and the empirical knowledge of field experts. The system has been written in AutoLISP on the AutoCAD and in customer tool kit on the SmartCAM with a personal computer and is composed of nine modules, which are input and shape treatment, flat pattern-layout, production feasibility check, blank-layout, strip-layout, die-layout, data conversion, modelling, and post-processor module. Based on knowledge-based rules, the system is designed by considering several factors, such as material and thickness of product, complexities of blank geometry and punch profile, diameter and material of a wire, and availability of press. This system is capable of generating NC data automatically according to drawings of die-layout module. Results which are carried out in each module will provide efficiencies to the designer and the manufacturer of blanking or piercing die in this field.
Zhang, Jing;Pan, Jianhan;Cai, Zhicheng;Li, Min;Cui, Lin
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권1호
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pp.77-92
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2020
When automatic speech recognition (ASR) is provided as a cloud service, it is easy to collect voice and application domain data from users. Harnessing these data will facilitate the provision of more personalized services. In this paper, we demonstrate our transfer learning-based knowledge service that built with the user-generated data collected through our novel system that deliveries personalized ASR service. First, we discuss the motivation, challenges, and prospects of building up such a knowledge-based service-oriented system. Second, we present a Quadruple Transfer Learning (QTL) method that can learn a classification model from a source domain and transfer it to a target domain. Third, we provide an overview architecture of our novel system that collects voice data from mobile users, labels the data via crowdsourcing, utilises these collected user-generated data to train different machine learning models, and delivers the personalised real-time cloud services. Finally, we use the E-Book data collected from our system to train classification models and apply them in the smart TV domain, and the experimental results show that our QTL method is effective in two classification tasks, which confirms that the knowledge transfer provides a value-added service for the upper-layer mobile applications in different domains.
In dynamic management environment, CEO must make an efficient decision with information & knowledge management systems based on IT(Information Technology). As a key component to cope with this current, we suggest the business performance analysis system based on KDD(Knowledge Discovery in Databases). We consider the theoretical model that is composited both Value-Added in respect of stakeholder and Economic Value-Added in respect of shareholder. Additionally we use DBMS and data mining method using Genetic Algorithms as physical model. To demonstrate the performance of the business performance analysis system, we analyse a domestic motors industry. The empirical case is based on the financial data of KISFAS(Korea Investors Services Financial Analysis System) database. The samples included in the study consist of H motors/S motors industry over the 16-year from 1981 to 1996.
This paper proposes a knowledge-based expert system. which is assembled into hardware organized with sensor module. AID converter, USB. data acquisition PC and software composed of monitoring and diagnosis module combined with a frame-based method using Sohre's chart and a rule-based method. Vibration signals using various sensors are acquired by AID converter. transferred into PC and processed to obtain a continuous monitoring of the machine status displayed into several plots. Through combining frame-base which covers wide vibration causes with rule-base which gives relatively specified diagnosis results, high accuracy of fault diagnosis can be guaranteed and knowledge base can be easily extended by adding new causes or symptoms. Some examples using experimental data show the good feasibility of the proposed algorithm for condition monitoring and diagnosis of industrial rotating machinery.
There have been many attempts to find knowledge from data using conventional statistics, data mining, artificial intelligence, machine learning and pattern recognition. In those research areas, knowledge is approached in two ways. Firstly, researchers discover knowledge represented in general features for universal recognition, and secondly, they discover exceptional and distinctive features. In process mining, an instance is sequential information bounded by case ID, known as process instance. Here, an exceptional process instance can cause a problem in the analysis and discovery algorithm. Hence, in this paper we develop a method to detect the knowledge of exceptional and distinctive features when performing process mining. We propose a method for anomaly detection named Distance-based Anomaly Process Instance Detection (DAPID) which utilizes distance between process instances. DAPID contributes to a discovery of distinctive characteristic of process instance. For verifying the suggested methodology, we discovered characteristics of exceptional situations from log data. Additionally, we experiment on real data from a domestic port terminal to demonstrate our proposed methodology.
This paper describes a web-based design review system as a knowledge management system relating reliability and safety system design. Since people's consciousness for safety and security become sensitive and increases the need of establishing a proactive prevention method for internal failures and relating risks in products. It also means that prevailing tacit knowledge in retired workers, in order to transform them to be easily used to support new system development, become more important. When considering safety and reliability design, at least two data sheet are necessary; Failure Modes and Effects Analyses (FMEA) and Risk Assessment (RA). These two data are practically made separately. However, it includes the concerns that a risk by failures during long-term use may not be noticed. To overcome this insufficiency, a support tool for integrating reliability evaluation and risk assessment data simultaneously is expected to be revealed. The authors have then developed a web-based design review system for reliability and safety system design. The system include various profitable functions; making FMEA and RA sheet, retrieving past data sheet for engineering change management and new product development and web-based discussion to increase the efficiency of discussion. The system is applied to one practical development works in order to demonstrate its effectiveness that is to be made clear by interviewing user's qualitative comment.
Journal of information and communication convergence engineering
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제7권4호
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pp.539-544
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2009
An estimation of 3D velocity field including occluded parts without maxing tracer to the fluid had not only never been proposed but also impossible by the conventional computer vision algorithm. In this paper, we propose a new method of three dimensional optical flow of the fluid based on physical model, where some boundary conditions are given from a priori knowledge of the flow configuration. Optical flow is obtained by minimizing the mean square errors of a basic constraint and the matching error terms with visual data using Euler equations. Here, Navier-Stokes motion equations and the differences between occluded data and observable data are employed as the basic constrains. we verify the effectiveness of our proposed method by applying our algorithm to simulated data with partly artificially deleted and recovering the lacking data. Next, applying our method to the fluid of observable surface data and the knowledge of boundary conditions, we demonstrate that 3D optical flow are obtained by proposed algorithm.
Advances in the technology of computational design are giving architects and engineers the opportunity to analyze buildings with complex geometries. This study explores the optimization and automation process using the parametric design method, and uses digital tools to achieve surface representation and panelization for curved shaped office buildings. In this paper, we propose parametric algorithms of dimensional and geometric constraints using the Knowledge-ware scripts embedded in Gehry Technologies' Digital Project. The knowledge-based design methods proposed in this study can be used to systemize the knowledge possessed by experts in the form of data. Such knowledge is required to promote collaboration between designers and engineers in the process of CAD/CAE/CAM. The aim of this study is to integrate the process into design, which establishes an integrated process. This integration enables two-way feedback between design and construction data by combining the methods used in designing, engineering, and construction.
Journal of information and communication convergence engineering
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제9권3호
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pp.287-294
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2011
This paper proposes a search system using the topic maps that it extends XMDR into Knowledge based XMDR for solving of the problems of the heterogeneity of distributed data on a network and integrate data by an efficient way. The proposed system combined Topic Maps and the extended metadata registry effectively. The Topic Maps represent related knowledge and reasoning relationship by associations of topic. And the extended metadata registry standards and manages the metadata of the local systems through registration and certification on the distributed environment. We also proposed a meta layer, include the meta topic and meta association to achieve semantic classification grouping of topics and to define relationship between Topic Maps and extended metadata registry.
Information systems development entails planning, analysis, design and construction phases. The analysis phase identifying user requirements is the most important of these phases. Since unidentified defects in the early phase causes increased work and costs as development proceeds, the quality of analysis results affects the quality of the resultant system. Major tasks in the analysis phase are data modeling and process modeling. Research on building a knowledge-based system for data modeling have been conducted much, however, not sufficiently for process modeling. As a system environment with high user interaction increases, research on process modeling methods and knowledge- based systems considering such environment are required. In this research, a process modeling framework for information systems with high user interaction is suggested and a knowledge-based system for supporting the suggested framework is implemented. A proposed model consists of the following tasks: event analysis, process analysis, and event/process interaction analysis. Event analysis identifies business events and their responses. Process analysis break down the processes of an enterprise into progressively increasing details. Decomposition begins at the function level and ends when the elementary process level is reached. Event/process interaction analysis verifies the results of process analysis and event analysis. A knowledge-based system for supporting a proposed process modeling framework is implemented in a web-based environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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