Arc pressure is one of important factors in understanding physical arc phenomena. Especially it affects on the penetration, size and shape of TIG welding. Some researches were reported on the effect of arc pressure in low and middle current region. But there are not any research in high current region. The purpose of this study is to investigate the arc pressure distribution with mixing ratio of shield gas such as Ar and He gases. A Cu block with water cooling was specifically designed and used as an anode electrode in order to measure the arc pressure in high current region. Then, the arc pressure distribution was measured with change in welding current and mixing ratio of shield gases. The arc force was obtained by numerically integrating the measured results. As the results, it was shown that the arc pressure was concentrated at the central part of the arc in middle and high current regions when a pure Ar gas was used. In case of Ar + He mixing gas, the arc pressure was much lower than that of pure Ar gas. In addition, it was widely distributed to radial direction.
Kim, Yong;Park, Pyeong-Won;Park, Ki-Young;Ryu, Jin-Chul
Journal of Welding and Joining
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v.33
no.2
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pp.23-31
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2015
Stainless steel is used in automobile muffler and exhaust systems. However, in comparison with other steels it has a high thermal expansion rate and low thermal conductivity, and undergoes excessive thermal deformation after welding. To address this problem, we evaluated the use of arc brazing in place of welding for the processing of an exhaust system, and investigated the parameters that affect the joint characteristics. Muffler parts STS439 and hot-dipped Al coated steel were used as test specimens, and CuAl brazing wire was used as the filler metal for the cold metal transfer (CMT) welding machine, which is a low heat input arc welder. In addition, a Box-Behnken design of experiment was used, which is a response surface methodology. The main process parameters (current, speed, and torch angle) were used to determine the appropriate welding quality and the mechanical properties of the brazing part was evaluated at the optimal welding condition. The optimal processing condition for arc brazing was 135A current, 51cm/min speed and $74^{\circ}$ torch angle. The process was applied to an actual exhaust system muffler and the prototype was validated by thermal fatigue, thermal shock, and endurance limit tests.
Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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v.16
no.2
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pp.1-7
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2007
Active magnetic bearing has been adopted to support the rotor by electomagnetic force without mechanical contact and lubrication process. A property of the control system for magnetic bearing is improved in accordance with making higher system gain. If the control system has integral part, an excessive overshoot response is shown by making higher integral gain. Therefore, this paper suggests a PID control system in order to eliminate the overshoot at the first stage and improve response characteristics to an impact disturbance at the status of levitation. The control gain was obtained by LQR design method which has the structure of I-PD control system in the state space. The PID control system containing prefilter has the same structure as the I-PD control system. Therefore, the PID control system adopted is able to be tuned by LQR design method. Finally, this paper shows the effect of the prefilter on the active magnetic bearing system through response experiments for levitation responses.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.18
no.8
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pp.96-106
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2001
As the drilling depth increases, the cutting torque increases and fluctuates, which can lead to the machine tool vibration, severe tool wear, and catastrophic tool breakage. Hence, cutting torque control is very important to improve productivity in drilling. In this paper, a PID controller was designed to control the drilling torque. The plant including the feed drive system, cutting process and spindle drive system was modeled for controller design. The Ziegler-Nichols method was used to determine the controller gain and control action times and the root locus plot was used to tune the controller gain for a certain cutting condition. Also, suggested was a simple method to obtain the tuned controller gain for an arbitrary cutting condition not using the Ziegler-Nichols method and the root locus plot. The performance of the designed controller and the effect of controller gain tuning were verified from experiments.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2004.10a
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pp.261-264
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2004
This paper presents the design and test of elliptical vibration assisted cutting tool post. It is actuated by two piezoelectric actuators which are connected to the moving part through the elastic hinge with its role of imposing the preliminary pressures. These two actuators are located at right angles so that the resulting tool tip moves like a two-dimensional ellipse. Also, the tool post is activated within the region of linear actuation in order to overcome the distorted elliptical motion. For the precise measurement of the displacement of the tool tip, three-dimensional experimental apparatus was designed and the strokes of the tool post in major and minor axes were measured. The results show that the tool post can produce the variety of vibration locus from a circle with a radius of 5 ${\mu}{\textrm}{m}$ to an ellipse with a major axis, a =10 ${\mu}{\textrm}{m}$, and a minor axis, b =2.5 ${\mu}{\textrm}{m}$
The technique of sequential pattern mining means generating a set of inter-transaction patterns residing in time-dependent data. This paper proposes a new method for generating sequential patterns with the use of Hellinger measure. While the current methods are generating single dimensional sequential patterns within a single attribute, the proposed method is able to detect multi-dimensional patterns among different attributes. A number of heuristics, based on the characteristics of Hellinger measure, are proposed to reduce the computational complexity of the sequential pattern systems. Some experimental results are presented.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.16
no.2
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pp.135-147
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1990
A nuclear power plant can be viewed as a large complex man-machine system where high system reliability is obtained by ensuring that sub-systems are designed to operate at a very high level of performance. The chance of severe accident involving at least partial core-melt is very low but once it happens the consequence is very catastrophic. The prediction of risk in low probability, high-risk incidents must be examined in the contest of general engineering knowledge and operational experience. Engineering knowledge forms part of the prior information that must be quantified and then updated by statistical evidence gathered from operational experience. Recently, Bayesian procedures have been used to estimate rate of accident and to predict future risks. The Bayesian procedure has advantages in that it efficiently incorporates experts opinions and, if properly applied, it adaptively updates the model parameters such as the rate or probability of accidents. But at the same time it has the disadvantages of computational complexity. The predictive distribution for the time to next incident can not always be expected to end up with a nice closed form even with conjugate priors. Thus we often encounter a numerical integration problem with high dimensions to obtain a predictive distribution, which is practically unsolvable for a model that involves many parameters. In order to circumvent this difficulty, we propose a method of approximation that essentially breaks down a problem involving many integrations into several repetitive steps so that each step involves only a small number of integrations.
Electricity price prediction plays a crucial part in making the schedule and managing the risk to the competitive electricity market participants. However, it is a difficult and challenging task owing to the characteristics of the nonlinearity, non-stationarity and uncertainty of the price series. This study proposes a hybrid improved strategy which incorporates data preprocessor components and a forecasting engine component to enhance the forecasting accuracy of the electricity price. In the developed forecasting procedure, the Seasonal Adjustment (SA) method and the Ensemble Empirical Mode Decomposition (EEMD) technique are synthesized as the data preprocessing component; the Coupled Simulated Annealing (CSA) optimization method and the Least Square Support Vector Regression (LSSVR) algorithm construct the prediction engine. The proposed hybrid approach is verified with electricity price data sampled from the power market of New South Wales in Australia. The simulation outcome manifests that the proposed hybrid approach obtains the observable improvement in the forecasting accuracy compared with other approaches, which suggests that the proposed combinational approach occupies preferable predication ability and enough precision.
Sewing is an important process in clothes-making. It is directly or indirectly connected to a factor of fitness, as is the case of pattern making and design. The purpose of this study is to compare and analyze the sewing methods for tight skirts currently being sold by twelve clothing companies on the market. For the purpose, the skirts, which was released in 2002 Fall season, was physically disassembled and then every sewing detail was closely investigated. The major findings are as follows: All sorts of the skirts show different sewing methods in hemlines, back slits, and zipper. Hemlines and zippers, hand-sewn, are often used by high-price brands. Brands that emphasize trends usually use machine sewing. Specifically, the sewing methods applied in the allowances at the upper part of the back slit show significant differences among brands. One method leaves allowances enough in both sides for the stability of the skirts, another trims both allowances very closely, and the other trims only left-side allowance down to the edge of the back slit. This study findings will be helpful not only in understanding sewing techniques for skirts and improving its quality, but also in offering more comfortable and superior clothes for consumers.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.15
no.7
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pp.1531-1536
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2011
We propose an automatic swearword filter system for online game chatting by using Support Vector Machines(SVM). We collected chatting sentences from online games and tagged them as normal sentences or swearword included sentences. We use n-gram syllables and lexical-part of speech (POS) tags of a word as features and select useful features by chi square statistics. Each selected feature is represented as binary weight and used in training SVM. SVM classifies each chatting sentence as swearword included one or not. In experiment, we acquired overall 90.4% of F1 accuracy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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