Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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v.16
no.4
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pp.87-92
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2007
The full automation welding has not yet been achieved partly because the mathematical model for the process parameters of a given welding task is not fully understood and quantified. Several mathematical models to control welding quality, productivity, microstructure and weld properties in arc welding processes have been studied. However, it is not an easy task to apply them to the various practical situations because the relationship between the process parameters and the bead geometry is non-linear and also they are usually dependent on the specific experimental results. Practically, it is difficult, but important to know how to establish a mathematical model that can predict the result of the actual welding process and how to select the optimum welding condition under a certain constraint. In this paper, an attempt has been made to develop an neural network model to predict the weld top-bead height as a function of key process parameters in the welding. and to compare the developed models using three different training algorithms in order to select an adequate neural network model for prediction of top-bead height.
Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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2004.10a
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pp.170-174
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2004
Despite the widespread use in the various manufacturing industries, the full automation of the robotic CO$_2$ welding has not yet been achieved partly because the mathematical model for the process parameters of a given welding task is not fully understood and quantified. Several mathematical models to control welding quality, productivity, microstructure and weld properties in arc welding processes have been studied. However, it is not an easy task to apply them to the various practical situations because the relationship between the process parameters and the bead geometry is non-linear and also they are usually dependent on the specific experimental results. Practically, it is difficult, but important to know how to establish a mathematical model that can predict the result of the actual welding process and how to select the optimum welding condition under a certain constraint. In this paper, an attempt has been made to develop an Radial basis function network model to predict the weld top-bead width as a function of key process parameters in the robotic CO$_2$ welding. and to compare the developed model and a simple neural network model using two different training algorithms in order to verify performance. of the developed model.
Son Joon-Sik;Kim In-Ju;Kim Ill-Soo;Jang Kyeung-Cheun;Lee Dong-Gil
Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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2005.05a
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pp.66-70
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2005
The full automation of welding has not yet been achieved partly because the mathematical model for the process parameters of a given welding task is not fully understood and quantified. Several mathematical models to control welding quality, productivity, microstructure and weld properties in arc welding processes have been studied. However, it is not an easy task to apply them to the various practical situations because the relationship between the process parameters and the bead geometry is non-linear and also they are usually dependent on the specific experimental results. Practically, it is difficult, but important to know how to establish a mathematical model that can predict the result of the actual welding process and how to select the optimum welding condition under a certain constraint. In this paper, an attempt has been made to develop an neural network model to predict the weld top-bead height as a function of key process parameters in the welding. and to compare the developed model and a simple neural network model using two different training algorithms in order to select an optimal neural network model.
This study attempted to investigate how to students show high-level mathematical thinking in math classes. This paper describes how to setup the task for lead to a high - level of thinking out students and what efforts are required while a teacher tried to maintaining students's high-level cognition during the tasks implemented. The researcher as teacher analyzed the tasks of length measurement unit in 2-Ga elementary math textbooks, modified and created math tasks demanded students' high-level cognition, made instruction plans, and implemented those tasks maintaining the levels of cognitive demand of tasks. After that, the researcher reflected and analyzed the levels of cognitive demand of tasks of instruction and factors that cause to change intended high-level cognitive demand. After reflection, second roof of action research was conducted to 2-Na length measurement unit. This paper includes those results and reflections of practitioner.
Journal of Elementary Mathematics Education in Korea
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v.20
no.1
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pp.131-148
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2016
Mathematical formal justification may be seen as a bridge towards the proof. By requiring the mathematically gifted students to prove the generalized patterned task rather than the implementation of deductive justification, may present challenges for the students. So the research questions are as follow: (1) What are the difficulties the mathematically gifted elementary students may encounter when formal justification were to be shifted into a generalized form from the given patterned challenges? (2) How should the teacher guide the mathematically gifted elementary students' process of transition to formal justification? The conclusions are as follow: (1) In order to implement a formal justification, the recognition of and attitude to justifying took an imperative role. (2) The students will be able to recall previously learned deductive experiment and the procedural steps of that experiment, if the mathematically gifted students possess adequate amount of attitude previously mentioned as the 'mathematical attitude to justify'. In addition, we developed the process of questioning to guide the elementary gifted students to formal justification.
The purpose of this study is to analyze manifestation examples and effects of group creativity in mathematical modeling and to discuss teaching and learning methods for group creativity. The following two points were examined from the theoretical background. First, we examined the possibility of group activity in mathematical modeling. Second, we examined the meaning and characteristics of group creativity. Six students in the second grade of high school participated in this study in two groups of three each. Mathematical modeling task was "What are your own strategies to prevent or cope with blackouts?". Unit of analysis was the observed types of interaction at each stage of mathematical modeling. Especially, it was confirmed that group creativity can be developed through repetitive occurrences of mutually complementary, conflict-based, metacognitive interactions. The conclusion is as follows. First, examples of mutually complementary interaction, conflict-based interaction, and metacognitive interaction were observed in the real-world inquiry and the factor-finding stage, the simplification stage, and the mathematical model derivation stage, respectively. And the positive effect of group creativity on mathematical modeling were confirmed. Second, example of non interaction was observed, and it was confirmed that there were limitations on students' interaction object and interaction participation, and teacher's failure on appropriate intervention. Third, as teaching learning methods for group creativity, we proposed students' role play and teachers' questioning in the direction of promoting interaction.
The purpose of this study is to develop the assessment rubric of mathematical communication ability by each type: listening, speaking, reading, writing, and graphic. This rubric is qualified in the content-validity and reliability by professional educators' evaluation and correlation coefficient. 16 math educators judged that this involves the results of learning mathematical communication, the results of possible instruction, and the content of scoring mathematical communication by teachers. 170 middle school students were tested by the assessment task according to the types of mathematical communication. After two researchers and two teachers scored the tasks, correlation coefficient was calculated between evaluators. The coefficient is evaluated high in that it is more than 0.70.
Background: Occupational health and safety (OHS) is a significant interest of all governments to prevent workplace hazards. Although appropriate legislation and regulations are essentials for the protection of workers, they are solely not enough. Application of them in practice should be secured by an efficient inspection system. Fundamental components of an inspection system are inspectors and their audit tasks. Maintaining the fair balanced task assignment among inspectors strictly enhances the efficiency of the overall system. Methods: This study proposes a two-phased goal programming approach for OHS inspectors' task assignments and presents a case study. Results: The solution approach gives the balanced assignment of inspectors to the workplaces in different cities of the country in the planning period. The obtained schedule takes into account the distances covered by the work places and the number of the workplaces' employees to be audited and pays attention to the human factors by considering the preferences of the inspectors. The comparisons between the obtained optimal schedule and the implemented one that is produced manually show that the approach not only maintains the technical requirements of the problem, but also provides social and physical balance to the task assignment. Conclusion: Both the approach and the application study are expected to offer fruitful inspirations in the area of safety management and policy and they provide a good guide for social policy and organizational aspects in the field of OHS inspectors' task assignment.
In this paper, we study the asymptotic behavior of the residual empirical process from diffusion processes. For this task, adopting the discrete sampling scheme as in Florens-Zmirou [9], we calculate the residuals and construct the residual empirical process. It is shown that the residual empirical process converges weakly to a Brownian bridge.
We propose a path integral method to construct a time stepwise local volatility for the stock index market under Dupire's model. Our method is focused on the pricing with the Monte Carlo Method (MCM). We solve the problem of randomness of MCM by applying numerical integration. We reconstruct this task as a matrix equation. Our method provides the analytic Jacobian and Hessian required by the nonlinear optimization solver, resulting in stable and fast calculations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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