Since its invention at TWI in 1991, Friction Stir Welding (FSW) has become a major joining process in the aerospace, railway and ship building industries especially in the fabrication of aluminium alloys. In an attempt to optimize the friction stir welding process of Al alloys for extrusion Aluminium carbody of HEMU-400X (Extrusion Aluminum 6xxx series), effects of joining parameters such as tool rotating speed, plunging depth and dwelling time on the weld joints properties were evaluated. Experimental tests were carried out for butt joined Al plates. A wide range of joining conditions could be applied to join Al alloys for Extrusion Aluminum 6xxx series without defects in the weld zone except for certain welding conditions with an insufficient heat input. The microstructures of welds have dynamic-recrystallized grain similar to stir zone in FSW weld. For sound joints without defects, at the rotation speed of 700 rpm with different welding speeds, the tensile strengths of the Stir Zone(SZ) were almost the same, 80% of those of the base metal. (JIS Z 2201)
Among various welding parameters, the welding current which is inversely proportional to the tip-to-workpiece distance in GMAW is an essential parameter to monitor the GMAW process of horizontal fillet joints. For the case of weld defect such as overlap in horizontal fillet welding, therefore, the signal processing for process monitoring or automatic seam tracking should be modified by considering the weld pool surface geometry including the corresponding weld defect. In other words, the adequate signal processing algorithm is indispensible to improve the performance of the arc sensor. However, arc sensor algorithm already developed usually focus on weld seam tracing but do not considering the weld qualities. In this paper, various experiments were carried out to investigate the tendencies of the weld defects when weaving motion is added, and the experimental method based on 2$^n$ factorial design was proposed for deriving the mathematical model between the leg length and the various welding conditions. Moreover, a signal processing method based on the artificial neural network(Adaptive Resonance Theory) was proposed far discriminating the current signal of sound weld beads from that of weld beads with overlap. Finally, the algorithm for weld seam tracking combined with the mathematical modeling and the signal processing method was carried out to track the weld line in conjunction with the improvement of the weld qualities. The reliability of the proposed algorithms were evaluated through various experiments, which showed that the proposed algorithms could be effectively used for arc welding automation.
GMA welding process is a production process to improve productivity for the provision of higher welding quality of material. These includes numerous process variables that could affect welding quality, productivity and cost savings. Recently, the welding part of construction equipment had frequent failure of major components in the welding part of each subsidiary material due to shock which is very poor according to the welding part. Therefore, the implementation of sound welding procedure is the most decisive factor for the reliability of construction machinery. The data generated through experiments conducted in this study has validated its effectiveness for the optimization of bead geometry and process variables is presented. The criteria to control the process parameters, to achieve a good bead geometry. This study has developed mathematical models and algorithms to predict or control the bead geometry in GMA fillet welding process.
유효한 무성음이 시스템 노이즈와 합성됐을 경우 유효한 무성음 추출에 많은 어려움이 있으나 본 논문에서는 유효한 무성음 추출에 있어 이산 웨이브렛 변환을 이용한 신호 해석 내용을 기반으로 주파수와 그 위치를 블록별로 머징 규칙으로 유효 여부를 결정하기 때문에 노이즈가 많은 환경에서도 유효한 무성음 추출이 가능하다. 머징 알고리즘은 음성만으로도 처리 매개변수를 결정할 수 있고 시스템 잡음에 대하여서도 독립적이기 때문에 유효한 음성을 추출하는데 매우 효과적이다. 실험 결과를 통하여 유효한 음성 추출 처리 과정에서 보다 향상된 결과를 보이고 있으며 특히 고주파 노이즈에 대한 강한 적응력을 제시하고 시스템 구현에도 용이한 시스템 튜닝을 가능케 한다.
In this paper, an optimal identification method using Multi-FNN(Fuzzy-Neural Network) is proposed for model ins of nonlinear complex system. In order to control of nonlinear process with complexity and uncertainty of data, proposed model use a HCM clustering algorithm which carry out the input-output data preprocessing function and Genetic Algorithm which carry out optimization of model. The proposed Multi-FNN is based on Yamakawa's FNN and it uses simplified inference as fuzzy inference method and Error Back Propagation Algorithm as learning rules. HCM clustering method which carry out the data preprocessing function for system modeling, is utilized to determine the structure of Multi-FNN by means of the divisions of input-output space. Also, the parameters of Multi-FNN model such as apexes of membership function, learning rates and momentum coefficients are adjusted using genetic algorithms. Also, a performance index with a weighting factor is presented to achieve a sound balance between approximation and generalization abilities of the model, To evaluate the performance of the proposed model, we use the time series data for gas furnace and the numerical data of nonlinear function.
This paper is based on our comments and proposed amendments to the documents, Annex A, Phantom for determining Maximum Depth of Penetration, and Annex B, Local Dynamic Range Using Acoustical Test Objects 87/400/CDV. IEC 61391-2 Ed. 1.0 200X, prepared by IEC technical Committee 87; Ultrasonics. The documents are concerned with the influence of microstructure of reference target material on the ultrasonic backscattering. Previous works on the attenuation due to backreflection and backscattering of reference target materials are reviewed. The drawback to the use of ungraded stainless steel and metallic materials without microstructural data such as, crystal structure, basic acoustic data of sound velocity and attenuation, grain size, roughness and elastic constants has been discussed. The analysis suggested that the insightful conclusion can be made by differentiating the influence arising from target size and microstructure on the backscattering measurements. The microstructural parameters are associated with physical, geometrical, acoustical and mechanical origins of variation with frequency. Further clarification of such a diverse source mechanisms for ultrasonic backscattering would make the target material and its application for medical diagnosis and therapy simpler and more reliable.
Finozzi, Irene Barbara Nina;Berto, Luisa;Saetta, Anna
Computers and Concrete
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제15권3호
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pp.411-436
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2015
In this work, a comprehensive approach to model the structural behaviour of Reinforced Concrete (RC) beams subjected to reinforcement corrosion is proposed. The coupled environmental - mechanical damage model developed by some of the authors is enhanced for considering the main effects of corrosion on concrete, on composite interaction between reinforcement bars and concrete and on steel reinforcement. This approach is adopted for reproducing a set of experimental tests on RC beams with different corrosion degrees. After the simulation of the sound beams, the main parameters involved in the relationships characterizing the effects of corrosion are calibrated and tested, referring to one degraded beam. Then, in order to validate the proposed approach and to assess its ability to predict the structural response of deteriorated elements, several corroded beams are analyzed. The numerical results show a good agreement with the experimental ones: in particular, the proposed model properly predicts the structural response in terms of both failure mode and load-deflection curves, with increasing corrosion level.
In the super slow speed die casting process, the casting defects due to melt flow should be controlled in order to obtain sound casting products. The casting defects that are caused by molten metal were cold shut formation, entrapment of air, gas, and inclusion. But the control of casting defects has been based on the experience of the foundry engineers. The calculation of simulation can produce very useful and important results. The calculation data of die casting process condition from the computer simulation by the Z-CAST is made to insure that the liquid metal is injected at the right velocity range and that the filling time is small enough to prevent premature solidification. The parameters of runner shape that affected on the optimized conditions that was calculated with simple equation were investigated. These die casting process control techniques of automobile valve body mid-plate have achieved good agreement with the experimental data of tensile strength, hardness test, and material structure photographies satisfactory results.
본 논문은 특정목적의 수행을 위해 설계될 임베디드 플랫폼의 효율적인 선택에 관하여 다룬다. 특히, 영상 및 음향 신호 처리를 통해 실시간 상황인지를 목적으로 하는 차량 시스템을 예로 들어 설명한다. 실험을 위하여 검증된 성능평가 프로그램들 중에서 응용목적에 맞는 프로그램을 선택한 후 시뮬레이터를 사용하여 ARM7, ARM9, ARM10 프로세서 코어를 기준으로 코드 및 데이터 메모리 크기, 명령어 수, 실행 사이클을 측정하였다. 이 연구에서 제안된 방법으로 특정목적을 수행하기 위한 하드웨어 최소사양이 측정 가능하였으며, 이 결과는 설계 및 구현에 많은 시간이 소요되는 임베디드 시스템의 설계단계에서 시스템의 목적 수행에 필요한 플랫폼 사양을 도출하여 효율적인 플랫폼선택의 기준을 제시하는 것이 가능함을 보였다.
Image processing systems have been used to measure the plant parameters such as size, shape and structure of plants. There are yet some limited applications for evaluating plant colors due to illumination conditions. This study was focused to present adaptive methods to analyze plant leaf color regardless of illumination conditions. Color patches attached on the calibration bars were selected to represent leaf colors of lettuces and to test a possibility of health monitoring of lettuces. Repeatability of assigning leaf colors to color patches was investigated by two-tailed t-test for paired comparison. It resulted that there were no differences of assignment histogram between two images of one lettuce that were acquired at different light conditions. It supported that use of the calibration bars proposed for leaf color analysis provided color constancy, which was one of the most important issues in a video color analysis. A health discrimination equation was developed to classify lettuces into one of two classes, SOUND group and POOR group, using the machine vision. The classification accuracy of the developed health discrimination equation was 80.8%, compared to farmers' decision. This study could provide a feasible method to develop a standard color chart for evaluating leaf colors of plants and plant health monitoring system using the machine vision.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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