International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제6권3호
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pp.29-36
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2005
With the rapid growth of the Internet, the Internet-based robot has been realized by connecting off-line robot to the Internet. However, because the Internet is often irregular and unreliable, the varying time delay in data transmission is a significant problem for the construction of the Internet-based robot system. Thus, this paper is concerned with the development of an Internet-based robot system, which is insensitive to the Internet time delay. For this purpose, the PPS (Position Prediction Simulator) is suggested and implemented on the system. The PPS consists of two parts : the robot position prediction part and the projective virtual scene part. In the robot position prediction part, the robot position is predicted for more accurate operation of the mobile robot, based on the time at which the user's command reaches the robot system. The projective virtual scene part shows the 3D visual information of a remote site, which is obtained through image processing and position prediction. For the verification of this proposed PPS, the robot was moved to follow the planned path under the various network traffic conditions. The simulation and experimental results showed that the path error of the robot motion could be reduced using the developed PPS.
As a class of materials, Ni-base superalloys are among the most difficult metal alloys to forge together with refractory metals and cobalt-base superalloys. The mechanical properties of Ni-base superalloys depend very much on grain size and the strengthening phases, $\gamma$' ($Ni_3$(Al,Ti)-type) and $\gamma$".($Ni_3$Nb-type). Especially, the control of grain size remains as a sole means for the control of mechanical properties. The grain size and distribution changes of the wrought superalloys during hot working and heat treatment are mainly controlled by the recrystallization and grain growth behaviors. In this presentation, prediction technology of grain size through the computer-aided process design, and numerical modeling for predicting the microstructure evolution of Ni-base superalloy during hot working were introduced. Also, some case studies were dealt with actual forming processes of Ni-base superalloys.
A simulation program concerned with multi-surface fatigue cracks which initiated at the semi-circular surface notches has been developed to predict their growth and coalescence behaviors at the elevated temperature. Three kinds of coalescence models such as SPC(surface point connection), ASME and BSI(British Standards Institution) conditions were applied, and the results of the simulation were compared with those of the experiment. This simulation is able to enhance the reliance and integrity of structures especially under the elevated temperature which have lots of difficulties in experiments and applications. This shows that the simulation result has utility for fatigue life prediction. Even though all the specimens were the same shape, the error rate was increased in accordance with the applied stress to the specimen. Among the material constants C and m in the narrow band, the results applied upper values of the band to the simulation has shown quite small error compared with the experiment results.
An elastic-plastic finite element analysis is performed to investigate detailed closure behavior of fatigue cracks and the numerical results are compared with experimental results. The finite element analysis performed under plane stress using 4-node isoparametric elements can predict fatigue crack closure behavior. The mesh of constant element size along crack surface can not predict the opening level of fatigue crack. The crack opening level for the constant mesh size increases linearly from initial crack growth. The crack opening level for variable mesh size, is almost flat after crack tip has passed the monotonic plastic zone. The prediction of crack opening level using the variable mesh size proportioning the reversed plastic zone size with the opening stress intensity factors presents a good agreement with the experimental data regardless of stress ratios.
Prediction of a minimum crack size for growth, which is defined as a crack size that grows fast enough to keep ahead of its removal by contact wear and periodic grinding, is the most demanding work to prevent rail from fatigue failure and develop cost effective railway maintenance strategy In this study, we investigated the wheel load increment due to a rail defect during a train ran over it, and its effect on the minimum crack size for growth. For this purpose, we developed simulation software based on the Fletcher and Kapoor's "2.5D" model and measured wheel load increment during a train passed over a defect. A maximum contact pressure and contact patch size were calculated by 3D FEM and crack growth analyses were performed by varying two of dominant contact contributors; surface friction coefficient(0.1, 0.2, 0.3 and 0.4) and crack aspect ratio. The minimum crack sizes for growth were calculated from 0.29 to 1.44mm depending on the contact conditions. They were decreasing with increasing surface friction coefficient and decreasing with crack aspect ratio(a/b).
유럽과 미국을 중심으로 내연기관 자동차에서 나오는 배기가스를 줄이기 위해 친환경 자동차를 적극적으로 보급하는 정책이 펼쳐지고 있다. 우리나라에서도 '제4차 친환경자동차 기본계획'을 통해 충전인프라 개선과 인센티브제도 확대로 2025년 113만대의 친환경 자동차 보급을 목표하고 있어 전기자동차의 급격한 성장이 예상된다. 따라서 대략적이지만 구체적인 성장규모와 그에 따른 전력수요량을 도출하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 성장모형 중 향후 전기자동차의 보급대수를 잘 설명할 수 있는 모형을 활용하여 전기자동차의 대수를 예측하였다. 그리고 선행연구에서 제시한 전기에너지 산출모형을 활용하여 「제10차 전력수급기본계획」의 목표연도인 2036년까지 전기자동차의 보급대수와 전력수요량을 제시하였다. 본 연구 결과를 토대로 향후 전기자동차 인프라 계획·구축을 위한 기초 연구자료로 활용될 것을 기대된다.
Application of the PWFRM and SRGM for software reliability Prediction offers not only the judging base of model but also themselves with good applicabilty as easy-to-use tool.
Purpose: The purpose of this study was evaluated to compare the predictive power of distress prediction models by using discriminant analysis method and logit analysis method for food service franchise industry in Korea. Research design, data and methodology: Forty-six food service franchise industry with high sales volume in the 2017 were selected as the sample food service franchise industry for analysis. The fourteen financial ratios for analysis were calculated from the data in the 2017 statement of financial position and income statement of forty-six food service franchise industry in Korea. The fourteen financial ratios were used as sample data and analyzed by t-test. As a result seven statistically significant independent variables were chosen. The analysis method of the distress prediction model was performed by logit analysis and multiple discriminant analysis. Results: The difference between the average value of fourteen financial ratios of forty-six food service franchise industry was tested through t-test in order to extract variables that are classified as top-leveled and failure food service franchise industry among the financial ratios. As a result of the univariate test appears that the variables which differentiate the top-leveled food service franchise industry to failure food service industry are income to stockholders' equity, operating income to sales, current ratio, net income to assets, cash flows from operating activities, growth rate of operating income, and total assets turnover. The statistical significances of the seven financial ratio independent variables were also confirmed by logit analysis and discriminant analysis. Conclusions: The analysis results of the prediction accuracy of each distress prediction model in this study showed that the forecast accuracy of the prediction model by the discriminant analysis method was 84.8% and 89.1% by the logit analysis method, indicating that the logit analysis method has higher distress predictability than the discriminant analysis method. Comparing the previous distress prediction capability, which ranges from 75% to 85% by discriminant analysis and logit analysis, this study's prediction capacity, which is 84.8% in the discriminant analysis, and 89.1% in logit analysis, is found to belong to the range of previous study's prediction capacity range and is considered high number.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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