This paper proposes the robot inverse calibration method using a neural networks. A highorder networks called Pi-Sigma networks has been used. The Pi-Sigma networks uses linear summing units in the hidden layer and product unit in output layer. The inverse calibration model which compensates the difference of joint variables only between measuring value and analytic value about the desired pose(position orientation) of a robot is proposed. The compensated values are determined by using the weights obtained from the learning process of the neural networks previously. To prove the reasonableness the SCARA type direct drive robot(4-DOF) and anthropomorphic robot(6-DOF) are simulated. It shows that the proposed calibration method can reduce the errors of the joint variables from $\pm$3 to $\pm$0.1.
The purpose of this study was to analyze the purchasing behavior related factors of Small Store User in Yhasi street of Dong-Sung Ro, Daegu. Frequency, $X^2$-test MANOVA, ANOVA and Duncan multiple range test were used to analyze the sample. The results of this study were as follows: 1) The largest sample were as follows: un married female, college students of twenties, 101-200 thousand won for salaries. 2) The factors of purchasing behavior were classified into 8 factors, enjoy shopping, store image, unique goods, culture space, salesperson, low price, information seeking, value via price orientation. 3) There were significant differences found between attitude on information source, number of seeking store, music in shop, music sound, size, display, price, street, in their factors of purchasing behavior (unique goods, value via price, low price, store image, enjoy shopping) 4) There were significant differences found between demographic characteristics (personal sales, location, transportation) in their factors of purchasing behavior (salesperson, cultural space, store image).
This paper proposes the robot inverse calibration method using a neural networks. A highorder networks called Pi-Sigma networks has been used. The Pi-Sigma networks uses linear summing units in the hidden layer and product unit in output layer. The inverse calibration model which compensates the difference of joint variables only between measuring value and analytic value about the desired pose(position, orientation) of a robot is proposed. The compensated values are determined by using the weights obtained from the learning process of the neural networks previously. To prove the reasonableness, the SCARA type direct drive robot(4-DOF) and anthropomorphic robot(6-DOF) are simulated. It shows that the proposed calibration method can reduce the errors of the joint variables from $\pm$2$^{\circ}$to $\pm$ 0.1$^{\circ}$.
We have designed a novel single cell gap transflective display associated with dual orientation of the liquid crystal. Owing to hybrid alignment in reflective part, the effective cell retardation value becomes half of cell retardation value in transmissive part where the LCs are homogeneously aligned. This study shows the possibility to manufacture the transflective display with a single gamma curve for reflective and transmissive region. The new device shows a high image quality with relatively easy fabrication.
The Pb(Zr,Ti)O$_3$ thin films were fabricated with Pb(La,Ti)O$_3$ buffers in-situ onto Pt/Ti/SiO$_2$/Si substrates by pulsed laser deposition method. We have observed the increase of the remanent polarization using PLT buffers. The remanent polarization value of 33.4 $\mu$C/$\textrm{cm}^2$ and the coercive field value of 66.4 kV/cm were obtained when the PLT tufter was deposited for 15 seconds. Enhancement of the polarization is resulted from the enhanced orientation of PZT thin film because of the PLT buffet layer.
In this paper, the (Sr$_{1-x}$ Ca$_{x}$)TiO$_3$(SCT) thin films were deposited at various substrate temperature using RF magnetron sputtering method on optimized Pt-coated electrodes (Pt/TiN/SiO$_2$/Si). An influence of substrate temperature and annealing temperature on the structural and dielectric properties are investigated. The substrate temperature changed from 100[$^{\circ}C$] to 500[$^{\circ}C$] and crystalline SCT thin films were deposited abode 400[$^{\circ}C$]. All thin films had (111) preferred orientation, the (100) oriented films were obtained at the substrate temperature above 400[$^{\circ}C$]. The dielectric constant changes almost linearly in the temperature region of -80~+90[$^{\circ}C$], the temperature characteristics of the dielectric loss exhibited a stable value within 0.1, then not affected by substitutional contents. The capacitance characteristics appears a stable value within $\pm$5[%].
The robot inverse calibration method using a neural networks is proposed in this paper. A high-order networks has been used in this study. The Pi-Sigma networks uses linear summing units in the hidden layer and product unit in output layer. The inverse calibration model which compensates the difference of joint variables only between measuring value and analytic value about the desired pose(position orientation) of a robot is proposed. The compensated values are determined by using the weights obtained from the learning process of the neural networks previously. To prove the reasonableness, the selected compliance automatic robot arm type direct drive robot and anthropomorphic robot are simulated. It shows that the proposed calibration method can reduce the errors of the joint variables from ${\pm}$0.15$^{\circ}$to ${\pm}$0.12$^{\circ}$.
The effect of characteristic of surface roughness and roughness patterns on friction and sliding wear was studied experimentally under reciprocating boundary lubricant sliding conditions. The test was conducted with specimens which have various arithmetic mean value and roughness pattern under the condition of different normal load. The experimental results show that the friction coefficient is decreased because of oxidation mass and valley effect as the normal loads increasing It was found that the specimens with surface roughness with a transverally oriented pattern have a smaller firction coefficient than the other two roughness patterns under the condition of the roughness values of Ra=0.5 and Ra=0.2 .
This paper proposes the robot inverse calibration method using a neural networks. A high-order networks called Pi-Sigma networks has been used. The Pi-Sigma networks uses linear summing units in the hidden layer and product unit in output layer. The inverse calibration model which compensates the diff- erence of joint variables only between measuring value and analytic value about the desired pose(position, orientation) of a robot is proposed. The compensated values are determined by using the weights obtained from the learning process of the neural networks previously. To prove the reasonableness, the SCARA type direct drive robot(4-DOF) and anthropomorphic robot(6-DOF) are simulated. It shows that the proposed calibration method can reduce the errors of the joint variables from .+-. 5 .deg. to .+-. 0.1 .deg. .
In this study, the characteristics of transmitted vibration on HAS(hand-arm system) were identified to evaluate physical load due to the work surface orientation, tool weight and push force during powered drilling tasks. The characteristics of transmitted vibration on work surface orientation showed that the acceleration of transmitted vibration on horizontal work surface was higher than that on the vertical work surface. Regarding the characteristics of transmitted vibration on tool weight, the vibration acceleration level becomes lower as the tool weight becomes heavier. The amount of transmitted vibration on hand-arm system was decreased down to the tool weight of 2.4kg. However, as the tool weight becomes heavier than 2.8kg, the amount of transmitted vibration was increased and had peak value at 3.2kg of tool weight. Regarding the characteristics of transmitted vibration on push force, the vibration acceleration level goes higher, as the push force becomes larger. The characteristics of transmitted vibration on the axis of vibration showed that the direction of $Z_h$ had the highest acceleration compared to the direction of $X_h$, and $Y_h$. The direction of $X_h$, $Y_h$ and $Z_h$ had the highest acceleration of transmitted vibration on the hand, wrist and elbow, respectively. The results of this study showed that the condition which affect the lowest physical load to the subject on the powered drilling task would be working with the 2.4kg of tool weight on the vertical work surface.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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