In this paper, multiple gate locations and process conditions under concern are automatically optimized by considering robustness to minimize the injection pressure required to mold an automotive dashboard. Computer simulation-based experiments using orthogonal arrays(OA) and a design-range reduction algorithm are consolidated into an iterative search scheme, which is then used as a tool for the optimization process. The robustness of a design is evaluated using an OA-based simulation of process fluctuations due to noise as well as the signal-to-noise ratio. The optimal design solution for the automotive dashboard shows that the robustness of the injection pressure is significantly improved when compared to the initial design. As a result, both the die clamping force and the pressure distribution in the part cavity are also much improved in terms of their robustness.
본 연구에서는 고장력강판(SPFH590)을 이용하여 1차 일반전단가공의 클리어런스가 2차 셰이빙 공정에 미치는 영향에 대하여 실험을 통하여 고찰하였다. 실험 결과 일반전단가공의 클리어런스 15%의 경우에서는 셰이빙에 의해 파단면이 완전하게 제거되지 못하여 일부 잔존하였으며, 일반전단가공 10%로 전단한 제품의 셰이빙 가공에 의한 전단면의 크기가 넓게 되는 것을 알 수 있었다. 일반전단가공 10%로 하고, 셰이빙 클리어런스 2%의 경우에는 93%의 전단면이 발생하였으며, 클리어런스 3%에서는 87%의 전단면이 발생하는 것으로 나타났다.
Information integration of heterogeneous digital parts libraries or electronic pars catalogs is one of issues in B2B procurements. We need to provide an integrated view for multiple information sources. Utilization of ontologies as the metadata descriptions of the information sources can provide an integrated view. However, in order to integrate independently developed ontologies, the mismatches among them should be resolved. In this paper, we propose an ontology of meta-concepts, i.e. meta-ontology. The meta-concepts play the role of vocabulary to describe the parts library ontologies and provide well-established ontological semantics that helps the ontology modelers to consistently identify parts library concepts and systematically structure them. Consequently, the meta-ontology reduces the differences in the way the parts knowledge is interpreted and ensures the mismatches are confined to manageable mis matches, so that a software program can merge automatically. Modeling ontologies of mold and die parts libraries for B2B e-commerce is taken as an example to show how to use the meta-ontology. We also discuss how a parts library mediation system can automatically merge the well-structured parts library ontologies.
Development of a feed drive-system with high speed, positioning accuracy and thrust has been an important issue in modern automation systems and machine tools. Linear motors can be used as an efficient system to achieve such technical demands. By eliminating mechanical transmission mechanisms such as ball screw or rack-pinion, much higher speeds and greater acceleration can be achieved without backlash or excessive friction. However, due to great power loss and magnetic attraction of the linear motors heating and deflection problems occur. Therefore, it is necessary to design strong structure, cooling device with high efficiency and light weight construction in designing stage of linear motors. This paper presents an investigation into a structural design of linear motor system. In this research, a new concept of moving table with high stiffness and of cooling plate is also introduced. Structure analyses are performed by using a commercial code ANSYS in order to evaluate the design safety.
This study deals with the method of post-processing in the automatic tool path generation for 5-axis NC machining. The 5-axis NC machining cannot only cope with the manufacturing of complicated shapes, but also offers numerous advantages such as reasonable tool employment, great reduction of set-up process and so on. Thus 5-axis NC machining has been used fur aircraft parts, mold and die as well as for complicated shapes such as impeller, propeller and rotor. However, most of the present CAM systems for 5-axis NC machining have limited functions in terms of tool collision, machine limits and post-processing. Especially 5-axis machine configurations are various according to the method which the rotational axes are adapted with the table and spindle. For that reason, in many cases the optimal numerical control (NC) data cannot be obtained or considerable time is consumed. To solve this problem, we applied a general post-processor fur 5-axis NC machining. The validity of this post-processor should be experimentally confirmed by successfully milling to a helix shaped workpiece.
Pure copper is widely used for base material for electrical and electronic parts because of its good electrical conductivity. However, it has such a low strength that various alloying elements are added to copper to increase its strength. Nevertheless, alloying elements which exist as solid solution elements in copper matrix severely reduce the electrical conductivity. The reduction of electrical conductivity can be minimized and the strengthening can be maximized by TMT(Thermo-Mechanical Treatment) in copper alloys. In this research, the effects of TMT on mechanical and electrical properties of Cu-Ni-Al-Si-P, Cu-Ni-Al-Si-P-Zr and Cu-Ni-Si-P-Ti alloys aged at various temperatures were investigated. The Cu alloy with Ti showed the hardness of Hv 225, electrical conductivity of 59.8%IACS, tensile strength of 572MPa and elongation of 6.4%.
The specimen for laser hardening have been carried out using SM45C which is coated with black paint or graphite for better absorption. Segmented mirror was used in order to produce a square beam ($10{\times}10mm$) at the surface with a homegeneous intensity distribution across the beam. $CO_2$-Laser power was changed from 2kW to 4kW and transfer velocity was varied from 0.1m/min to 2.0m/min. The maximum hardness and case depth of SM45C steel are 790Hv and 1.5mm by laser hardening. When the surface of specimens was melted during laser hardening. the surface hardness of SM45C steel was decreased. The surface hardness of 2 layer coated specimen(black paint: $15.4{\mu}m$, graphite coating: $9.5{\mu}m$) was increased than that of 1 layer coated specimen. It is desirable to prepare 2 or more coating layer on the steel surface in order to sufficient case depth and hardness in laser hardening. The graphite coating on the specimen surface was obtained more uniform temperature distribution than black paint coating in laser hardening process.
In this study, laser-induced periodic surface structure (LIPSS) was fabricated on Ni, Si, and GaAs samples using a flat-top beam with a uniform energy distribution that was fabricated using a Gaussian femtosecond laser with a mechanical slit and tube lens. Unlike the Gaussian beam, the flat-top beam has a uniform beam profile, therefore the center and the periphery of the fabricated LIPSS have similar line periodicity. In addition, LIPSS was obtained not only in metals but also in metalloids and metals and metalloid compounds by using the narrow pulse width characteristic of a femtosecond laser.
An artificial neural network model based on a deep learning algorithm is known to be more accurate than humans in image classification, but there is still a limit in the sense that there needs to be a lot of training data that can be called big data. Therefore, various techniques are being studied to build an artificial neural network model with high precision, even with small data. The transfer learning technique is assessed as an excellent alternative. As a result, the purpose of this study is to develop an artificial neural network system that can classify burr images of light guide plate products with 99% accuracy using transfer learning technique. Specifically, for the light guide plate product, 150 images of the normal product and the burr were taken at various angles, heights, positions, etc., respectively. Then, after the preprocessing of images such as thresholding and image augmentation, for a total of 3,300 images were generated. 2,970 images were separated for training, while the remaining 330 images were separated for model accuracy testing. For the transfer learning, a base model was developed using the NASNet-Large model that pre-trained 14 million ImageNet data. According to the final model accuracy test, the 99% accuracy in the image classification for training and test images was confirmed. Consequently, based on the results of this study, it is expected to help develop an integrated AI production management system by training not only the burr but also various defective images.
Solar power generation, which is one of the methods of using solar energy, has a high possibility of practical implementation compared to other renewable energy power generation, and it has the characteristic that it can generate as much power as needed in necessary places. In addition, maintenance is easy, unmanned operation is possible, and power management can be performed more efficiently if operated in a hybrid method with existing electric energy. Therefore, in this study, numerical analysis using a computer program was performed to analyze the efficient operation and performance improvement of solar energy of the rotating condensing type solar LED street lamp. As a result, the two-axis tracking type could obtain 15.23 % more electricity per year than the fixed type, and additional auxiliary power generation was required for the fixed type by 19 % per year than the tracking type. As a result of computational fluid dynamics(CFD) simulation for PV module surface temperature prediction, the The surface temperature of the Photovoltaics(PV) module incident surface was predicted to be about 10℃ higher than that of the fixed type.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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