As collaborative design and configuration design are of increasing importance in product development, it becomes essential to exchange the feature and parametric CAD models among participants. A history-based parametric method has been proposed and implemented. But each translator which exchanges the feature and parametric information tends to be heavy because to implement duplicated functions such as the identification of the selected geometries, mapping between features which have different attributes. Furthermore. because the history-based parametric translator uses the procedural model as the neutral format, which is the XML macro file, the history-based parametric translators need a geometric modeling kernel to generate an internal explicit geometric model. To ease the problem, we implemented a shared integration platform, the TransCAD. The TransCAD separates translators from the XML macro files. The translators for various CAD systems need to communicate with only the TransCAD. To support the communication with the TransCAD, we exposed the functions of the TransCAD by using the Automation APIs, which is developed by Microsoft. The Automation APIs of the TransCAD consist of the part modeling functions, the data extraction functions, and the utility functions. Each translator uses these functions to translate a parametric CAD model from the sending CAD system into the XML format, or from the in format into the model of the receiving CAD system This paper introduces what the TransCAD is and how it works for the exchange of the feature and parametric models.
Parametric semiconductor model을 이용하여 $In_{\chi}Ga_{1-\ch}As \;(0\leq\chi\leq1)$ 화합물 반도체 박막의 유전함수를 얻었다. Parametric model은 Gaussian-broadened polynomial들의 합으로 임계점에 대한 모델 유전 함수를 묘사하여 InGaAs 화합물의 광학 상수들을 재현할 수 있는 parameterized 함수를 제공하였다. 이러한 parametric 모델을 통하여 임의의 성분비 $\chi$에 대한 파라미터 값들을 얻었고, 이렇게 얻어진 파라미터들로부터 $In_{\chi}Ga_{1-\ch}As \;(0\leq\chi\leq1)$ 화합물 박막의 임의의 성분비에 대한 유전 함수를 얻을 수 있었다.
A parametric body model generation system has been developed. Using various mathematic and geometric algorithms of this system, a three-dimensionally scanned human body can be converted into a resizable body model. Once a parametric body model is formed, its size and shape can be modified instantaneously by providing appropriate anthropometric data. To facilitate the subsequent pattern arrangement process for garment drape simulation, a bounding box generation algorithm has been developed in this study. Also the model can be converted into a set of parametric surfaces that it can also be used for three-dimensional garment pattern design system.
Most commercial CAD systems provide parametric modeling functions, and by using these capabilities designers can edit a CAD model in order to create design variants. It is necessary to transfer parametric information during a CAD model exchange to modify the model inside the receiving system. However, it is not possible to exchange parametric information of CAD models based on the cur-rent version of STEP. The designer intents which are contained in the parametric information can be lost during the STEP transfer of CAD models. This paper introduces a hybrid CAB model translator, which also uses the feature tree of commercial CAD systems in addition to the macro file to allow transfer of parametric information. The macro-parametric approach is to exchange CAD models by using the macro file, which contains the history of user commands. To exchange CAD models using the macro-parametric approach, the modeling commands of several commercial CAD systems are analyzed. Those commands are classified and a set of standard modeling commands has been defined. As a neutral fie format, a set of standard modeling commands has been defined. Mapping relations between the standard modeling commands set and the native modeling commands set of commercial CAD systems are defined. The scope of the current version is limited to parts modeling and assemblies are excluded.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제17권2호
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pp.401-409
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2006
We consider a generalized partly-parametric additive risk model which generalizes the partly parametric additive risk model suggested by McKeague and Sasieni (1994). As an estimation method of this model, we propose to use the weighted least square estimation, suggested by Huffer and McKeague (1991), for Aalen's additive risk model by a piecewise constant risk. We provide an illustrative example as well as a simulation study that compares the performance of our method with the ordinary least squares method.
This study was designed to generate briefs pattern for women in their twenties using 3D parametric body model. 151 women in their 20's were random sampled and measured using Martine's anthropometry. And one subject was chosen as the representative subject for 3D scanning. Parametric model was generated of using CATIA P3, Unigraphics NX4.0, Rapidform 2006. And the 3D surface of parametric body model was flattened onto the 2D plane. 3 downscale ratios(0%, 10%, 15%) were applied to generated pattern to figure out what downscale ratio was suitable to make briefs with stretch fabric. 4 kinds of experimental briefs were made with stretch fabrics(0%, 10%, 15% downscale) and worn on the dressform. Subjective evaluation on the appearance was done and the data was analyzed by ANOVA with post-hoc test. Briefs pattern was generated through the process of flattening the parametric surface and arranging the patches to make briefs pattern by dart manipulation. The different ration of outline and area between 3D surface and 2D pattern were 0.22% and 0.09% respectively. It showed that a parametric model could provide a desirable pattern with minute size error. The results of subjective evaluation on the appearance of 4 experimental briefs showed that stretch briefs with 15% downscale ratio was evaluated most highly in most items. Findings imply that it is feasible to apply 3D parametric model to generate patterns for various items considering various fabric properties.
As collaborative design and configuration design gain increasing importance in product development, it becomes essential to exchange parametric CAD models among participants. Parametric CAD models can be represented and exchanged in the form of a macro file or a part file that contains the modeling history of a product. The modeling history of a parametric CAD model contains feature specifications and each feature has selection information that records the name of the referenced topological entities. Translating this selection information requires solving the problems of how to identify the referenced topological entities of a feature (persistent naming problem) and how to convert the selection information into the format of the receiving CAD system (naming mapping problem). The present paper introduces the problem of exchanging parametric CAD models and proposes a solution to naming mapping.
In preliminary ship design, a parametric study is a more realistic way to explore design space and analyze design problem than an optimization technique due to time-consuming computational work or a difficulty in incorporating all constraints into the optimization formulation. In the parametric study, feasible alternatives are examined in various aspects; the best one can be selected. Among the aspects, the strength assessment by FE analysis is an essential process in the ship design. This paper proposes a system to facilitate a parametric study for FE model based on design of experiment (DOE). It works on a FE pre-processor environment and assists a user to define a parametric study by interacting with FE model. It also provides an interface module with a FE solver in order to control the input file and extract predefined FE results from the output file. Based on the proposed system, a better understating and a better design are expected to be achieved.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제21권4호
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pp.285-296
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2014
The quantile residual life function has been effectively used to interpret results from the analysis of the proportional hazards model for censored survival data; however, the quantile residual life function is not always estimable with currently available semi-parametric regression methods in the presence of heavy censoring. A parametric regression approach may circumvent the difficulty of heavy censoring, but parametric assumptions on a baseline hazard function can cause a potential bias. This article proposes a Bayesian semi-parametric regression approach for inference on an unknown baseline hazard function while adjusting for available covariates. We consider a model-based approach but the proposed method does not suffer from strong parametric assumptions, enjoying a closed-form specification of the parametric regression approach without sacrificing the flexibility of the semi-parametric regression approach. The proposed method is applied to simulated data and heavily censored survival data to estimate various quantile residual lifetimes and adjust for important prognostic factors.
온도와 일장을 예측변수로 하는 2차원 non-par-ametric model을 개발하여, 건답직파재배에서 파종기 이동 및 단일처리 (26개품종, 4월 10일부터 2주 간격으로 8회 파종, 해지기 직전 1시간 차광)를 하여 얻은 자료로부터 출아에서 출수까지의 일평균발육속도(DVR)를 추정하였다. 또한 여기서 추정한 DVR을 이용 독립자료에 대하여 모델을 검증하였다. 1. 발육 예측정도는 온도와 일장에 대한 smoothing parameter λ$_{T}$ 와 λ$_{L}$에 따라서 단조적으로 변하였으며 예측정도를 가장 높게하는 λ$_{T}$ 와 λ$_{L}$이 존재하였다. 2. 최적 λ$_{T}$와 λ$_{L}$은 품종에 따라서 달랐으며 5~100,000의 범위내에 있었다 3. 최적 λ$_{T}$와 λ$_{L}$에서 구한 DVR을 이용하여 발육을 예측하는 경우 C.V는 품종에 따라 0.5-2.6% 였으며 기존의 함수모델들 보다 예측 정도가 높았다 4. DVR을 계산하는데 이용되지 않은 독립자료를 이용하여 11개 품종을 대상으로 출수기를 예측한 결과 예측오차는 0-3일로 추정 정도가 높았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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