The design of delivery system is one of the most important subject in injection molding. Delivery system is a channel to flow the polymer melt from the injection molding machine to the mold cavities and affect quality and productivity of the part. The synthesis of delivery system of injection molding has been done empirically, since it requires profound knowledge about the moldability and causal effects on the properties of the part, which are not available to designers through the current CAD systems. A knowledge-based CAD system is constructed by adding the knowledge module to an existing geometric modeler and contains knowledge to permit non-experts ad well as mold design experts to generate the acceptable geometries of gate and runner for injection molded parts.
This paper describes inference architecture of an intelligent CAD system that is to be used for design tasks in which complex and large amount of knowledge is used. In order to investigate the issue of handling huge and complex knowledge, design knowledge is categorized into four types and inference methods for them are identified respectively: original design problems are decomposed into several modules of design processes and finally into sub-problems with the four types of knowledge as basic elements in a top-down manner. We demonstrate the implementation of the architecture with the result of the machining center - a sort of machine tools - design.
It is known that about 15 to 40 percent of total design time is spent on retrieving information such as standard parts handbook data, engineering equations, previous designs. This paper describes a knowledge management system for machine tool design. Product structuring, change management, and complex design knowledge management are possible through the developed system. The system can speed up the design process by making necessary data instantly available as it is needed and keeping track of all the relevant design information and knowledge including individual decisions, design intentions, documents, and drawings.
Journal of information and communication convergence engineering
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제20권2호
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pp.113-124
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2022
News in the form of web data generates increasingly large amounts of information as unstructured text. The capability of understanding the meaning of news is limited to humans; thus, it causes information overload. This hinders the effective use of embedded knowledge in such texts. Therefore, Automatic Knowledge Extraction (AKE) has now become an integral part of Semantic web and Natural Language Processing (NLP). Although recent literature shows that AKE has progressed, the results are still behind the expectations. This study proposes a method to auto-extract surface knowledge from English news into a machine-interpretable semantic format (triple). The proposed technique was designed using the grammatical structure of the sentence, and 11 original rules were discovered. The initial experiment extracted triples from the Sri Lankan news corpus, of which 83.5% were meaningful. The experiment was extended to the British Broadcasting Corporation (BBC) news dataset to prove its generic nature. This demonstrated a higher meaningful triple extraction rate of 92.6%. These results were validated using the inter-rater agreement method, which guaranteed the high reliability.
The management of existing concrete bridges has become a major social concern in many developed countries due to the large number of bridges exhibiting signs of significant deterioration. This problem has increased the demand for effective maintenance and renewal planning. In order to implement an appropriate management procedure for a structure, a wide array of corrective strategies must be evaluated with respect to not only the condition state of each defect but also safety, economy and sustainability. This paper describes a new performance evaluation system for existing concrete bridges. The system evaluates performance based on load carrying capability and durability from the results of a visual inspection and specification data, and describes the necessity of maintenance. It categorizes all girders and slabs as either unsafe, severe deterioration, moderate deterioration, mild deterioration, or safe. The technique employs an expert system with an appropriate knowledge base in the evaluation. A characteristic feature of the system is the use of neural networks to evaluate the performance and facilitate refinement of the knowledge base. The neural network proposed in the present study has the capability to prevent an inference process and knowledge base from becoming a black box. It is very important that the system is capable of detailing how the performance is calculated since the road network represents a huge investment. The effectiveness of the neural network and machine learning method is verified by comparing diagnostic results by bridge experts.
The purpose of this paper is to develop a CAD/CAM system for generation of designing and manufacturing information such as total drawing sub-assembly drawing, part drawing detail drawing part list and NC data for machining by CNC lathe were CUT machining center. Through this study the CAD/CAM system for deep drawing transfer die in mechanical press process has been developed The developed CAD system can generate the drawings of transfer die in mechanical press. Using these results from CAD system. it can generate NC data to machine die's elements on the CAD system. This system can reduce design man-hours and human errors. In order to construct the system it is used to automate the design process using knowledge base system. The developed system is based on the knowledge base system which is involved a lot of expert's empirical knowhow in the practice field. Using AutoLISp language under the Auto CAD system. CTK customer language of SmartCAM is used as the overall CAD/CAM environment. Results of this system will be provide effective aids to the designer and manufacturer in this field
Discrete Event Simulation은 기존에 생산 분야에서 적용되어지는 이론중의 하나로 생산에서 발생되는 작업을 Event 기반으로 분류하고 각각의 경우를 기초로 Simulation하여 평가하는 기법이다. 철도차량의 중정비는 핵심부품의 정비를 단계별로 세분화하여 이루어지는데 틸팅차량을 포함하는 신형 철도차량의 경우 주요 정비부품이 많은 제어장치와 전자장치로 구성되어 있다 대차의 경우 많은 주요부품이 중복되어 이것을 체계적이며 효율적으로 유지 보수하는 것이 절실한 것이다. 이러한 부품의 상태를 점검하고 평가하는 것은 유지보수에 관련된 인력이 아닌 이와 관련된 분석기계일 것이고 틸팅차량의 경우 다량의 주요 부품에 대한 유지보수기계의 성능의 평가가 요구될 것이다. 본 논문은 이러한 필요성에 기초하여 작성되었다. 우선 Discrete Event Simulation의 개념을 간략히 소개하였고 Discrete Event Simulation의 5단계 알고리즘을 철도차량 유지보수기계 기반으로 수정하였다 그리고 유지보수 요구 조건에 기초하여 Simulation 알고리즘을 적용하였다. 본 논문은 Discrete Event Simulation의 이론을 이전에 적용된 사례가 없는 철도차량유지보수 분야에 소개하여 유지보수 효율의 극대화를 위한 기법을 적용하였으며 향후 철도차량 유지보수관련 기계의 성능 평가 및 적용에 있어 도움이 될 수 있는 참고 자료로 활용 가능할 것이다.
본 연구는 사람, 사물, 그리고 서비스 사이의 통신과 원활한 서비스 운용을 위한 다면적(multi-aspect) Social IoT 플랫폼에 관한 개념을 소개하고, 이러한 다면적 Social IoT 플랫폼상에서 기존 특정 도메인을 위해 구성된 데이터 표현들을 온톨로지 표현으로 재구성할 수 있는 온톨로지 스키마 변환 프로세스들 제안한다. 현재, 많은 연구들이 센서 온톨로지나 디바이스 온톨로지 등과 같이 사물에 기반한 서비스 상호운영성을 위한 인프라 구성에 초점을 둔 표준화된 시맨틱 모델 개발에 집중하고 있으나, 사람과 사물, 그리고 서비스 사이의 최적화된 상호 운용을 위해서는 사람과 사물, 그리고 서비스가 갖는 다양한 특성이 반영된 시맨틱 모델에 관한 연구는 미흡한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 IoT를 구성하는 각 도메인들의 표현 체계를 온톨로지 기반 표현체계로 변환할 수 있도록 기존 소셜 네트워크 구성 요소들을 확장하여 다면적 소셜 네트워크 온톨로지 스키마를 구축하고, 이를 기반으로 IoT내 도메인 지식들을 온톨로지로 자동 변환할 수 있는 프로세스를 개발하였다.
This paper presents a tuning-free conditional integration anti-windup strategy for induction machine with Proportional-Integral (PI) type speed controller. The on/off condition of integral action is determined by the frequency domain analysis of machine torque command without a prior knowledge of set-point changes. There are no tuning parameters to be selected by users for anti-windup scheme. In addition, the dynamic performance of the proposed scheme assures a desired tracking response curve with minimal oscillation and settling time even in the change of operating conditions. This algorithm is useful in many high performance induction machine applications not to allow the oscillation and overshoot of speed/torque responses. The main idea can be extended to general applications such as chemical processes and industrial robots.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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