현대 제조 공업이 고효율, 고정밀도와 경제적인 방향으로 발전 하면서 금속을 절단하는 띠톱 기계는 이미 철강, 기계, 자동차, 조선, 석유, 광산, 항공 우주 등 다양한 영역에서 광범위 하게 활용 되고 있다. 하지만 기존의 띠톱 기계들은 경험적으로 설계 되어져 왔으며 따라서 낮은 수명, 톱질 동작 상태에서 낮은 정밀도 및 저효율을 문제와 높은 제조원가 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 띠톱의 역학적 해석을 통해 띠톱 톱대의 설계 파라미터를 개선하는 방법을 제시 하였다. 실제로 빈번하게 사용 되고 있는 띠톱 기계를 모델링 하여 응력 분석, 피로해석을 시행 하였으며 이에 따라 톱대의 상세한 설계 파라미터를 도출 하였다. 그 결과 피로 강도가 피로 요구 사항을 만족 시키고 띠톱 기계의 정밀도와 효율이 크게 향상 되는 것을 확인할 수 있었다.
강관은 물, 유류, 천연 가스 등을 운송하는 배관용 및 건물의 골조, 유압 및 공압 실린더, 가이드 레일 등 의 기계적 부품으로도 널리 사용되기도 한다. 이렇게 사용되는 강관의 70% 이상은 고주파 전기저항용접(High Frequency Electrical Resistance Welding,이하 ERW)으로 제조되고 있다. 아파트 등 실제 현장에서 ERW 강관에 흐르는 유체는 비드가 제거된 내면 부위에서 와류 (vortex)를 일으켜 기계적 침식(erosion)을 수반할 가능성이 있으며, 수격현상으로 인해 부식 부위에서 반복피로 하중을 받아 부식의 전파속도가 증가되어 최종적 으로 파손되는 경우도 예상할 수 있다. 이에 본 연구에서는 입열량을 달리하여 제조된 ERW 강관을 대상으로 강관 내부에서의 유속에 따라 홈부식 감수성에 미치는 영향을 확인하고자 하였다. 이를 위해 실제 사용 환경을 모사할 수 있는 장치를 제작하고 경계 조건을 선정하여 실험을 실시하였다. ERW 강관의 내부에서 유속이 빨라질 경우 부식속도는 증가를 하였고, 입열을 많이 받은 강관의 경우 부식속도가 감소하는 경향을 가졌다. 이러한 결과를 바탕으로 하여 ERW 강관에서 발생하고 있는 결함발생에 의한 피해를 극소화시킴으로서 안전하고 효율적인 관리에 기여하고자 한다.
본 연구에서는 다양한 재료의 시트(Sheet)를 각각 절단하여 적층하는 방법으로 기존 적층조형법과는 다른 쾌속 임의형상제작 시스템인 CAFL/sup VM/(Computer Aided Fabrication of Lamination for Various Material)을 제안한다. 이러한 조형 방법은 가공 속도를 빠르게 하며 복잡한 후처리 과정을윽 대폭 줄일 수 있고, 여러 가지 재료가 사용 가능한 장점을 지니고 있다. 이러한 목적으로 개발된 2자유도의 X-Y테이블 형태의 CAFL/sup VM/은 레이저빔으로 시트(Sheet)를 절단, 적층하여 조형물을 완성하는 새로운 고속적층 시스템으로 가능성을 검증하였다. 하지만 2자유도 시스템은 X-Y 평면을 이동하는 작업공간에 수직으로 레이저 가공이 이루어지는 방법으로, 조형된 사물의 표면에 계단 형상이 나타나는 표면정밀도상의 문제점을 드러낸다. 이러한 문제점을 해결하고자 2자유도에 3자유도를 추가한 5자유도 시스템을 제안하여 레이저의 경사절단이 가능하게 함으로서 조형된 사물의 표면 정밀도를 높이고, 일정한 패턴의 모양을 갖는 조형물 가공의 경우 여러 시트(Sheet)가 적층되는 부분을 한번에 가공할 수 있도록 하여 보다 빠르고 정밀한 5자유도 매니퓰레이터 CAFL/sup VM/ 시스템을 설계한다. 즉, 정속경로제어와 경사각절단제어를 구현하고 그 외에 수반된 자동화 CAFL/sup VM/ 시스템을 구현하는 것이 본 논문의 목적이다.
최근 들어 강화 학습은 심층 신경망 기술과 결합되어 바둑, 체스와 같은 보드 게임, Atari, StartCraft와 같은 컴퓨터 게임, 로봇 물체 조작 작업 등과 같은 다양한 분야에서 매우 놀라운 성공을 거두었다. 하지만 이러한 심층 강화 학습은 행동, 상태, 정책 등을 모두 벡터 형태로 표현한다. 따라서 기존의 심층 강화 학습은 학습된 정책의 해석 가능성과 일반성에 제한이 있고, 도메인 지식을 학습에 효과적으로 활용하기도 어렵다는 한계성이 있다. 이러한 한계점들을 해결하기 위해 제안된 새로운 관계형 강화 학습 프레임워크인 dNL-RRL은 센서 입력 데이터와 행동 실행 제어는 기존의 심층 강화 학습과 마찬가지로 벡터 표현을 이용하지만, 행동, 상태, 그리고 학습된 정책은 모두 논리 서술자와 규칙들로 나타내는 관계형 표현을 이용한다. 본 논문에서는 dNL-RRL 관계형 강화 학습 프레임워크를 이용하여 제조 환경 내에서 운송용 모바일 로봇을 위한 행동 정책 학습을 수행하는 효과적인 방법을 제시한다. 특히 본 연구에서는 관계형 강화 학습의 효율성을 높이기 위해, 인간 전문가의 사전 도메인 지식을 활용하는 방안들을 제안한다. 여러 가지 실험들을 통해, 본 논문에서 제안하는 도메인 지식을 활용한 관계형 강화 학습 프레임워크의 성능 개선 효과를 입증한다.
전기차 수요의 증가로 향후 폐차 혹은 배터리 노후화로 인한 폐배터리 배출량 급증이 예상됨에 따라 이에 대한 적정 관리가 시급한 실정이다. 기술개발 측면에서는 데이터 기반 진단 등 다양한 폐배터리 진단 및 관리 기술이 주목을 받고 있다. 또한 로봇기반 자동 해체 기술은 산업 현장에서의 Test 검증 및 향후 배터리 관련 데이터베이스와의 연동이 필요한 것으로 보인다. 특히 향후 폐배터리 순환과정에서의 효율화와 동시에 안전성/친환경성 제고를 위한 다양하고 선진적인 배터리 진단 및 평가기법 개발 및 보급이 중요하다. 또한 리튬 관련 화학물질 배출이동에 대한 데이터베이스화와 배터리 연소시 가스유출위험 및 소방안전에 관한 평가 및 대처가 중요할 것으로 보인다. 더 나아가 데이터 기반 진단/분류/해체 과정을 재활용/최종폐기와 연계된 다양한 관점에서의 폐배터리 전주기 관리 최적화 등에 향후 더 많은 연구개발이 필요하다고 판단된다. 그리고 일련의 데이터는 차후 배터리 생산 시 환경적 부담을 감소시키고 재이용/재활용이 원활하도록 청정설계 및 제조에 기여해야 한다. 또한 이러한 최적화는 전기차 배터리의 향후 기술 및 시장 변동을 감안하여 추진되어야 한다.
A Macroscopic combination of two or more distinct materials is commonly referred to as a "Composite Material", having been designed mechanically and chemically superior in function and characteristic than its individual constituent materials. Composite materials are used not only for aerospace and military, but also heavily used in boat/ship building and general composite industries which we are seeing increasingly more. Regardless of the various applications for composite materials, the industry is still limited and requires better fabrication technology and methodology in order to expand and grow. An example of this is that the majority of fabrication facilities nearby still use an antiquated wet lay-up process where fabrication still requires manual hand labor in a 3D environment impeding productivity of composite product design advancement. As an expert in the advanced composites field, I have developed fabrication skills with the use of machinery based on my past composite experience. In autumn 2011, the Korea government confirmed to fund my project. It is the development of a composite sanding machine. I began development of this semi-robotic prototype beginning in 2009. It has possibilities of replacing or augmenting the exhaustive and difficult jobs performed by human hands, such as sanding, grinding, blasting, and polishing in most often, very awkward conditions, and is also will boost productivity, improve surface quality, cut abrasive costs, eliminate vibration injuries, and protect workers from exposure to dust and airborne contamination. Ease of control and operation of the equipment in or outside of the sanding room is a key benefit to end-users. It will prove to be much more economical than normal robotics and minimize errors that commonly occur in factories. The key components and their technologies are a 360 degree rotational shoulder and a wrist that is controlled under PLC controller and joystick manual mode. Development on both of the key modules is complete and are now operational. The Korean government fund boosted my development and I expect to complete full scale development no later than 3rd quarter 2012. Even with the advantages of composite materials, there is still the need to repair or to maintain composite products with a higher level of technology. I have learned many composite repair skills on composite airframe since many composite fabrication skills including repair, requires training for non aerospace applications. The wind energy market is now requiring much larger blades in order to generate more electrical energy for wind farms. One single blade is commonly 50 meters or longer now. When a wind blade becomes damaged from external forces, on-site repair is required on the columns even under strong wind and freezing temperature conditions. In order to correctly obtain polymerization, the repair must be performed on the damaged area within a very limited time. The use of pre-impregnated glass fabric and heating silicone pad and a hot bonder acting precise heating control are surely required.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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