In this study, a model integration method is pressented as a new method for development of a parametric simulation model. This method enable us to integrate the special simulation models for each production subsystem into a large simulation model. Not only this large simulation model but also each special simulation model for each production subsytem can be used independently. Using this integration method man can reduce the development time and cost for simulation model development. To show the usefulness of this method, a simulation model for a production system with robots is developed by this model integration method. This simulation model is realized by the integration of two special simulation models, one model for a machining subsystem and the other model for a transport subsystem. The modeled production system consists of the robotic cells for machining and a transport subsystem which enable the material flow among the robotic cells. The flow of workpiece in each robotic cell is not fixed. All machines in a robotic cell are only served by robots.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제8권5호
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pp.496-510
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2016
Simulation technology is a type of shipbuilding product lifecycle management solution used to support production planning or decision-making. Normally, most shipbuilding processes are consisted of job shop production, and the modeling and simulation require professional skills and experience on shipbuilding. For these reasons, many shipbuilding companies have difficulties adapting simulation systems, regardless of the necessity for the technology. In this paper, the data model for shipyard production simulation model generation was defined by analyzing the iterative simulation modeling procedure. The shipyard production simulation data model defined in this study contains the information necessary for the conventional simulation modeling procedure and can serve as a basis for simulation model generation. The efficacy of the developed system was validated by applying it to the simulation model generation of the panel block production line. By implementing the initial simulation model generation process, which was performed in the past with a simulation modeler, the proposed system substantially reduced the modeling time. In addition, by reducing the difficulties posed by different modeler-dependent generation methods, the proposed system makes the standardization of the simulation model quality possible.
In this paper, a DEVS(Discrete EVent Systems Specification)-HLA(High Level Architecture) interface was developed in order to perform the simulation using the combined discrete event and discrete time simulation model architecture in a distributed environment. The developed interface connects the combined simulation model with the HLA/RTI(Run-Time Infrastructure) which is an international standard middleware for distributed simulation. The interface consists of an interface model, a model interpreter, and a distributed environment interpreter. The interface model was defined by using the combined simulation architecture in order to easily connect the existing combined simulation model without modification with the HLA/RTI. The model interpreter takes charge of data transmission between the interface model and the combined simulation model. The distributed environment interpreter takes charge of data transmission between the interface model and the HLA/RTI. To evaluate the applicability of the developed interface, it was applied to the diving simulation of a submarine in a distributed environment. The result shows that a simulation result in a distributed environment using the interface is the same to the result in a single computing environment.
Streamline simulation researches have been extensively accomplished due to the swiftness of computation and the reduction of numerical dispersion. In this study, we developed a streamline simulation model using a semianalytical solution of ID transport equation. To validate accuracy of the developed model, we compared simulation results of contaminant transport, which were acquired by streamline simulation models using an analytical solution, a numerical solution, and a semianalytical solution. The developed model using the semianalytical solution matched well with the model using an analytical solution. However, streamline simulation model using a numerical solution showed numerical dispersion. For an advection-dominant flow, there was little difference in the simulation results between the developed model and tile analytical model, but the differences between the analytical model and the numerical model were cleary shown. From the comparison of computing time we know that the streamline simulation using the semianalytical solution is 2-60 times as fast as the streamline simulation using the numerical solution.
Through a simulation experiment, often an experimenter is concerned with estimating the system parameters of the linear model consisting of m design points from the outputs oft the simulation model. To improve the estimation of the system parameters and reliability of these estimators, appropriate simulation techniques have been developed. For the first order linear model, Schruben and Margolin (1978) exploited the random number assignment rules which uses a combination of common random numbers and antithetic streams in a simulation experiment designed to estimate the system parameters when the design matrix of simulation model admits orthogonal blocking into two blocks. Nozari, Arnold and Pegden (1984) developed a method for appliying the method of control variates to the situation of the linear model having multiple design points. This talk deals with a different way of utilizing controls under the correlation induction strategy of Schruben and Margolin's to improve the simulation efficiency, and presents a procedure for obtaining the estimators of the system parameters analytically. Simulation results on a selected simulation model indicate a promising evidence that a proposed method may yield better results than Schruben and Margolin's method.
This paper presents a user-oriented port expansion simulation model that determines the future economic port capacity to meet the projected demand. The model consists of two parts; a physical impact simulation, and an economic impact simulation. The first part of the model simulates the effects caused by the port capacity expansion. The second part evaluates the port economics due to changes in the port capacity. The model was validated by applying it to the actual port expansion followed at the Port of Mobile, Alabama. A case study is then presented to demonstrate the capacity of the model with a coal handling port, the McDuffie Terminals at the Port of Mobile.
The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.579-586
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2009
4D simulation integrates the 3 dimensional model of a building with the construction schedule, and it leads to the possibility of virtually checking the construction process and the building itself in advance. However, the existing problem of 4D simulation is the difference between the demands of architects, engineers, and construction site workers in 4D simulation. This study suggests the possible way to enhance the availability of 4D simulation, considering more the practical demands from the construction site. In order to conduct this study, we build a 3D BIM model of a business-residential complex and link the model with the pre-defined construction schedule in order to make a 4D simulation. This study concludes with the optimized 4D simulation methodology based on BIM model considering the demands in perspective of the construction site. It would contribute to the harmonic collaboration among architects, engineers, and labors in the construction site when using 4D simulation based on BIM model.
한국시뮬레이션학회 1998년도 The Korea Society for Simulation 98 춘계학술대회 논문집
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pp.106-110
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1998
Some successful scheduling systems are based on simulation technique. However, they are relatively expensive. A cost-effective solution is to apply general-purpose simulation software to the scheduling system. This paper is concerned with developing a simulation model for MPS(Master Production Schedule) evaluation system. The target system of the model is PC production system. AIM (Analyzer for Improving Manufacturing system), a well-known manufacturing oriented simulation software, is used for modeling tool. Eventually, the model can be included into an MPS evaluation system as simulation module and a scheduler can use the system to verify the MPS in advance.
In this study, we introduce a 3D simulation model to support the design on ACT(Automated Container Terminal) using 3D animation. The developed simulation model simulate virtual operations of ACT and animate the simulated results with real time. We provide several validation points for the design of ACT. And the developed system applied an object-oriented design and C++ programming to increase the reusability and extensibility. We can perform the various simulation experiment and analyze performances to estimate the required number of equipment using developed simulation model.
In this study, the system level network simulation is considered with adaptive array antenna in CDMA mobile communication system. A network simulation framework is implemented based on IS-95A/B system to consider dynamic handoff, system level network behavior, and deploying strategy into the overall CDMA mobile communication network under adaptive array algorithm. Its simulation model, such as vector channel model, adaptive beam forming antenna model, handoff model, and power control model, are described in detail with simulation block. In order to maximize SINR of received signal at antenna, Maximin algorithm is particularly considered, and it is computed at each simulation snap shot with SINR based power control and handoff algorithm. Graphic user interface in this system level network simulator is also implemented to define the simulation environments and to represent simulation results on real mapping system. This paper also shows some features of simulation framework and simulation results.
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