The morpholgies of the wear particles are directly indicative of wear processes occuring in machinery and their severity. The neural network was applied to identify wear debris generated from the machine driving system. The four parameters(50% volumetric diameter, aspect, roundness and reflectivity) of wear debris are used as inputs to the network and learned the friction condition of five values(material 3, applied load 1, sliding distance 1). It is shown that identification results depend on the ranges of these shape parameters learned. The three kinds of the wear debris had a different patter characteristic and recognized the friction condition and materials very well by artificial neural network. We discussed how the network determines differencee in wear debris feature, and this approach can be applied to foreseeability and decisio for moving condition of the Machine driving system.
The manufacturing process of the semiconductor is guided by the controller, which is supposed to sense the unexpected shocks and/or vibrations to shutdown the hard disk and the whole system in order to prevent the malfunction. This feature of controller would shutdown the system due to the instability of the controller itself as well as the instability of the manufacturing system. And consequently will cause significant losses. In this study the structure of a controller has been investigated to find ways to suppress the vibrations from the structure. The frequency response test and the computer simulation has been implemented to find the structure with improved stability. The result of the study shows that the relatively simple design alterations can eliminate most of the vibrations.
한국정보디스플레이학회 2005년도 International Meeting on Information Displayvol.I
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pp.808-810
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2005
Inexpensive large area arrays of thin film transistors (TFTs) on flexible substrates will enable many new display products that cannot be cost effectively manufactured by conventional means. This paper presents a new approach for low cost manufacturing of electronic devices using roll-to-roll (R2R) processes exclusively. It was developed in partnership by Hewlett Packard Laboratories and Iowa Thin Film Technologies (ITFT), a solar cell manufacturer. The approach combines ITFT's unique processes for vacuum deposition and etching of semiconductors, dielectrics and metals on continuous plastic webs with a method HP has invented for the patterning and aligning the multiple layers of a TFT with sub-micron accuracy and feature size.
The world-wide various nations is doing the development competition of marine resources for solving supply and non balance of the resources in compliance with depleting the land resources. Currently for exploring marine resources, After confirming the location of the resources by controlling search equipment and sensor module in research vessel, the method which collects sample of searched resources and analyzes the quality and a contents of the resources in research vessel is been applying. This search method is structure which analyzes an ingredient in ship and decides the quality of the resources. And real-time processing for an effective resources search is been demanding. Therefore in this paper, we have developed a resources identification algorithm that can display the type feature of resources by real-time 3D Graphic.
Monitoring of plasma etch processes for fault detection is one of the hallmark procedures in semiconductor manufacturing. Optical emission spectroscopy (OES) has been considered as a gold standard for modeling plasma etching processes for on-line diagnosis and monitoring. However, statistical quantitative methods for processing the OES data are still lacking. There is an urgent need for a statistical quantitative method to deal with high-dimensional OES data for improving the quality of etched wafers. Therefore, we propose a robust relevance vector machine (RRVM) for regression with statistical quantitative features for modeling etch rate and uniformity in plasma etch processes by using OES data. For effectively dealing with the OES data complexity, we identify seven statistical features for extraction from raw OES data by reducing the data dimensionality. The experimental results demonstrate that the proposed approach is more suitable for high-accuracy monitoring of plasma etch responses obtained from OES.
The finite element analysis of metal forming processes often fails because of severe mesh distortion at large deformation. As the concept of meshless methods, only nodal point data are used for modeling and solving. As the main feature of these methods, the domain of the problem is represented by a set of nodes, and a finite element mesh is unnecessary. This computational methods reduces time-consuming model generation and refinement effort. It provides a higher rate of convergence than the conventional finite element methods. The displacement shape functions are constructed by the reproducing kernel approximation that satisfies consistency conditions. In this research, A meshless method approach based on the reproducing kernel particle method (RKPM) is applied with metal forming analysis. Numerical examples are analyzed to verify the performance of meshless method for metal forming analysis.
Ultrasonic metal welding can be used to weld different metals together safely and precisely, without solder, flux and special preparation. Ultrasonic metal welding machine consists of a power supply, a transducer, a booster and a horn. This paper designed the horn needed for Ultrasonic metal welding. The horn has to be designed and manufactured accurately, because measurements such as the shape, length, mass and etc. have effects on the resonant frequency and the vibration mode. The designed horn has the feature of 40,000Hz of nature frequency, and maximizes vibration range in the Tip by resonance in the frequency of ultrasonic wave machine. In this paper, we calculated and analyzed the natural frequency to find the optimal design of the horn that had the amplitude about $12{\mu}m$ by the modal analysis and harmonic analysis using ANSYS. And we analyzed FFT analysis of the manufactured horn.
In manufacturing processes, manufacturing features always deviate somewhat from their nominal design specifications due to several types of errors. This study suggests a fitting algorithm of the geometric profile parameters of leading and trailing edges for turbine compressor airfoils. In reality, industry personnels inspect the airfoil profile by trial-and-error method to determine the geometric feature parameters. In this study we propose an exploration approach based on factorial design with center point to minimize the effect of measurement errors caused by probe slip. By adopting the fitting method developed in this paper, one can enhance the precision and efficiency of fitting the airfoil edge profile.
Lines and textures are natural properties of the surface of natural objects, and their images can be sparsely represented in suitable frames such as wavelets, curvelets and wave atoms. Based on characteristics that the curvelets framework is good at expressing the line feature and wavesat is good at representing texture features, we propose a model for the weighted sparsity constraints of the two frames. Furtherly, a multi-step iterative fast algorithm for solving the model is also proposed based on the split Bergman method. By introducing auxiliary variables and the Bergman distance, the original problem is transformed into an iterative solution of two simple sub-problems, which greatly reduces the computational complexity. Experiments using standard images show that the split-based Bergman iterative algorithm in hybrid domain defeats the traditional Wavelets framework or curvelets framework both in terms of timeliness and recovery accuracy, which demonstrates the validity of the model and algorithm in this paper.
In the motor manufacturing system with the properties of short delivery and order based production, the process plan is performed individually for each order by the expert of process plan after the completion of the detail design process to satisfy the specification to be required by customer. Also it is hard to establish the standard process plan in reality because part routings and operation times are varied for each order. Hence, the production planner has the problem that is hard to establish the production schedule releasing the job to the factory because there occurs the big difference between the real time to be completed the process plan and the time to be required by the production planner. In this paper, we study the decision supporting system for the process plan based on knowledge base concept. First, we represent the knowledge of process planner as a database model through the modified POI-Feature graph. Then we design and implement the decision supporting system imbedded in the heuristic algorithm in the client/server environment using the ORACLE relational database management system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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