선형 롤러베어링은 하중이 크고 정밀성이 요구되는 이송장치를 지지하기 위해 광범위하게 사용되는 기계요소이다. 본 논문에서는 외력을 받는 선형 롤러베어링의 변위를 계산하기 위한 새로운 모델링 방법을 제시하였다. 먼저 LM 블록을 강체로 가정하여 롤러와 LM 블록의 지배방정식을 유도하였고 Newton-Raphson법을 이용해 계산하였다. 롤러와 레이스 사이의 접촉하중은 롤러의 형상을 고려하여 슬라이싱 기법을 이용하여 계산하였다. 강체 LM 블록 모델에 의해 계산된 접촉하중을 활용하여 LM 블록의 구조적 변형을 유한요소 모델로부터 계산하였다. 최종적인 변위는 강체 LM 블록을 가정한 모델로부터 계산된 변위와 LM 블록 구조해석 결과를 조합하여 도출하였다. 제안된 방법에 의한 결과와 베어링 제작 업체 프로그램 결과와의 비교를 통해 제안된 방법을 검증하였다.
Linear motion (LM) ball guides have good accuracy and high efficiency. They are widely applied for precision machinery such as machine tools, semiconductor fabrication machines and robots. However, friction force incurs heat between the balls and grooves. Thermal expansion due to the heat deteriorates stiffness and accuracy of the LM ball guides. For accurate estimation of stiffness and accuracy during the linear motion, friction models of LM ball guides are required. To formulate accurate frictional models of LM ball guides according to load and preload conditions, rolling and viscous frictional analyses have been performed in this paper. Contact loads between balls and grooves are derived from Hertzian contact analysis. Contact angle variation is incorporated for the precision modeling. Viscous friction model is formulated from the shear stress of lubricant and the contact area between balls and grooves. Experiments confirm validity of the developed friction model for various external load and feedrate conditions.
본 논문에서는 오차성분을 가지는 패널회귀모형에서 모형의 선형성을 검정 할 수 있는 검 정통계량을 제시하고, 유도한 검정통계량의 계산을 위하여 인공회귀방법을 이용하려한다. 모의실험 결과, Double-Length Artificial Resression(DLR)을 이용한 LM 검정통계량은 명목유의 수준을 잘 유지하고 있는 것으로 나타났으며 검정력에 있어서도 기존의 검정에 비하여 높게 나타났다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제11권3호
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pp.475-484
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2004
This paper consider the testing problem of grouped heteroscedasticity in the linear regression model. We provide the Lagrange Multiplier(LM), Wald, Likelihood Ratio (LR) test statistis for testing of grouped heteroscedasticity. Monte Carlo experiments are conducted to study the performance of these tests.
To position precision machines accurately, linear motion (LM) guides having rolling elements can be used. For ultra-accurate positioning control of the precision machines, the understanding of the dynamic behavior of the LM guide at the macro and/or micro scales is most critical, but the research on this subject is rare. The objective of the present research is to observe the vibration phenomena of the LM guide. Bails are used as the rolling elements in this work. Several experiments show the nonlinear characteristics of the LM guide such as hysteresis behavior and force-dependent natural frequencies phenomena.
Linear motion ( LM) guides having rolling elements have been used to position precision machines accurately. For ultra-accurate Positioning control of Precision machines, the understanding of the dynamic behavior of the LM guide at the macro and/or micro scales is most critical, but the research on this subject is rare. The objective of the present research is to investigate the vibration phenomena of the LM guide where balls are used as the rolling elements. Several experiments show the nonlinear characteristics of the LM guide such as hysteresis behavior and force-dependent natural frequencies phenomena.
LM 볼가이드는 구름접촉을 갖는 이송시스템의 핵심요소로서 공작기계, 반도체 장비, 로봇 등 정밀기계에 널리 사용된다. 그러나 LM 볼가이드에서 발생하는 마찰력은 마찰열을 유발하여 위치 정도를 저하시키고 강성과 예압 변화를 야기한다. 이런 영향을 정확하게 분석하여 정밀 기계설계에 응용하기 위해서는 마찰력 모델의 정식화가 요구된다. 본 논문에서는 구름마찰, 점성마찰, 슬립마찰을 고려한 LM 볼가이드의 정확한 마찰력 모델을 유도한다. 그리고 다양한 조립, 부하 및 속도 조건에서 실험을 수행하여 마찰력 모델의 신뢰성을 검증하고, 마찰력 모델로부터 마찰 성분의 영향력을 분석한다.
Two new methods are proposed for an unsupervised adaptation of a language model (LM) with a single sentence for automatic transcription tasks. At the training phase, training documents are clustered by a method known as Latent Dirichlet allocation (LDA), and then a domain-specific LM is trained for each cluster. At the test phase, an adapted LM is presented as a linear mixture of the now trained domain-specific LMs. Unlike previous adaptation methods, the proposed methods fully utilize a trained LDA model for the estimation of weight values, which are then to be assigned to the now trained domain-specific LMs; therefore, the clustering and weight-estimation algorithms of the trained LDA model are reliable. For the continuous speech recognition benchmark tests, the proposed methods outperform other unsupervised LM adaptation methods based on latent semantic analysis, non-negative matrix factorization, and LDA with n-gram counting.
온라인 저지 시스템 지원하기 위한 표절 검사, 소스코드 분석 및 자동화된 튜터링 기법이 연구되고 있다. 최근 딥러닝 기술 기반의 소스코드 유사도 분석을 통한 표절 감지 기술들이 제안되었으나, 자동화된 튜터링을 지원하기 위한 딥러닝 기반의 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 자바 바이트코드와 문제정보를 결합하여 학습하고, 학습자가 온라인 저지 시스템에 코드를 제출하기 전에 pass/fail 여부를 예측할 수 있는 GRU 기반의 Input / Output side FiLM 모델을 제안한다. 또한 온라인 저지에 수집되는 데이터의 특성상 비대칭이 발생하기 때문에 밸런스 샘플링 기법을 적용하여 데이터를 균등하게 분포시켜 두 상황을 제안한 모델로 학습하였다. 실험 결과 Input side FiLM 모델이 가장 높은 73.63%의 성능을 보였다. 이를 기반으로 학습자들이 온라인 저지의 평가를 받기 전에 pass/faill 여부를 확인하여 소스코드 개선에 대한 피드백 기능에 적용 가능할 것으로 예상된다.
This paper considers a linear regression model with space and time data in where the disturbances follow spatially correlated error components. We provide the best linear unbiased predictor for the one way error components. We provide the best linear unbiased predictor for the one way error component model with spatial autocorrelation. Further, we derive two diagnostic test statistics for the assessment of model specification due to spatial dependence and random effects as an application of the Lagrange Multiplier principle.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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