This paper proposes an efficient algorithm for deriving inverse kinematics equation of 5-axis machine. Because the joint order and direction of 5-axis machine are different for each type of machine, each type of machine needs its own inverse kinematics equation for post-processing of NC data. Also derived inverse kinematics equation may cause problems of indeterminate and inconsistent solution. In order to resolve these problems, we have developed a generic method to derive direct kinematics equation by considering orthogonal joints of 5-axis machines. Using this method, we also have proposed a general algorithm for deriving inverse kinematics equation for various types of 5-axis machines.
Ion flotation is an efficient method to remove metal ions from aqueous solution. In this work, ion flotation was applied to calcium removal from aqueous solution. The parameters used included sodium stearate (SS) and sodium dodecyl sulfate (SDS) as collectors, 1-butanol and 1-propanol as frothers, pH, and air-flow rate. An L16 orthogonal array was chosen according to the mentioned factors and levels, and experimental tests were conducted according to the Taguchi orthogonal array. The results showed that all of the factors except one had significant effect on the flotation performance. The percentage contribution of parameters showed that type of frother and type of collector made the greatest (43.14%) and the lowest (9.86%) contribution, respectively. In optimal conditions, the recovery of Ca (II) ion was 45.67%. Also, the results illustrated that the Taguchi method could predict calcium removal from aqueous solution by ion flotation with 2.63%. This study showed that the use of ion flotation was an effective method for Ca (II) ion removal from aqueous solution.
As Light-Emitting Diodes(LEDs) continue to advance in performance, their application in automotive lamps is increasing. Automotive LEDs utilize light guides not only for aesthetics but also to control light quantity and direction. Light guides employ patterns of a few hundred micrometers(㎛) to regulate the light, and the surface roughness(Ra) of these patterns can reach tens of nanometers(nm). Given that these light guides are produced through injection molding, mold processing technology with high surface quality micro-patterns is required. This study serves as a preliminary investigation into the development of high surface quality micro-pattern processing technology. It examines the surface roughness of the workpiece based on the cutting direction of the pattern and the cutting fluid type when cutting micro-patterns on STAVAX steel using cubic Boron Nitride(cBN) tools. The experiments involved machining a step-shaped micro-pattern with a height of 60 ㎛ and a pitch of 400 ㎛ in a 22×22 mm area under identical cutting conditions, with only the cutting direction and cutting fluid type being varied. The machining results of four cases were compared, encompassing two cases of cutting direction(parallel to the pattern, orthogonal to the pattern) and two cases of cutting fluid type (flood, mist). Consequently, the Ra value was found to be the highest(Ra 128.33 nm) when machining with the flood type in parallel to the pattern, while it was the lowest(Ra 95.22 nm) when machining with the mist type orthogonal to the pattern. These findings confirm that there is a difference of up to 25.8 % in the Ra value depending on the cutting direction and cutting fluid type.
This study presents a mode analysis of 3D turbulent velocity data around a square-section building model to identify the dynamic system for Kármán-type vortex shedding. Proper orthogonal decomposition (POD) was first performed to extract the significant 3D modes. Magnitude-squared coherence was then applied to detect the phase consistency between the modes, which were roughly divided into three groups. Group 1 (modes 1-4) depicted the main vortex shedding on the wake of the building, with mode 2 being controlled by the inflow fluctuation. Group 2 exhibited complex wake vortexes and single-sided vortex phenomena, while Group 3 exhibited more complicated phenomena, including flow separation. Subsequently, a third-order polynomial regression model was used to fit the dynamics system of modes 1, 3, and 4, which revealed average trend of the state trajectory. The two limit cycles of the regression model depicted the two rotation directions of Kármán-type vortex. Furthermore, two characteristic periods were identified from the trajectory generated by the regression model, which indicates fast and slow motions of the wake vortex. This study provides valuable insights into 3D mode morphology and dynamics of Kármán-type vortex shedding that helps to improve design and efficiency of structures in turbulent flow.
In this study, approximate design optimization using various meta-models was performed for the structural design of active type deck support frame. The active type deck support frame was newly developed to facilitate both transportation and installation of 20,000 ton class offshore plant topside. Structural analysis was carried out using the finite element method to evaluate the strength performance of the active type deck support frame in its initial design stage. In the structural analysis, the strength performances were evaluated for various design load conditions that were regulated in ship classification organization. The approximate optimum design problem based on meta-model was formulated such that thickness sizing variables of main structure members were determined by achieving the minimum weight of the active type deck support frame subject to the strength performance constraints. The meta-models used in the approximate design optimization were response surface method, Kriging model, and Chebyshev orthogonal polynomials. The results from approximate design optimization were compared to actual non-approximate design optimization. The Chebyshev orthogonal polynomials among the meta-models used in the approximate design optimization represented the most pertinent optimum design results for the structure design of the active type deck support frame.
Structural optimization has been carried out in continuous design space or in discrete design space. Generally, available designs are discrete in design practice. However, the methods for discrete variables are extremely expensive in computational cost. An iterative optimization algorithm is proposed for design in a discrete space, which is called a sequential algorithm using orthogonal arrays (SOA). We demonstrate verifying the fact that a local optimum solution can be obtained from the process with this algorithm. The local optimum solution is defined in a discrete design space. Then the search space, which is a set of candidate values of each design variables formed by the neighborhood of a current design point, is defined. It is verified that a local optimum solution can be found by sequentially moving the search space. The SOA algorithm has been applied to problems such as truss type structures. Then it is confirmed that a local solution can be obtained by using the SOA algorithm
본 논문에서는 HIPERLAN/2(HIgh PErformance Radio Local Area Network type 2)의 랜덤 액세스 과정에서 채널 환경을 고려함으로 처리 성능을 높이고 전송 지연을 개선한 적응적 랜덤 액세스 기법(ARAH : Adaptive Random Access algorithm for HIPERLAN/2)을 제안하고 기존 방식에 비해 성능이 향상됨을 검증하였다. 본 논문에서는 HIPERLAN/2에서 채널의 상태에 따라 OFDM(Orthogonal frequency Division Multiplexing) modulation scheme을 기반으로 제공하는 7가지 PHY(Physical) mode를 Good 그룹과 Bad 그룹으로 양분하고, Good 그룹에 속하는 단말들에게 랜덤 액세스 과정에서 우선순위를 갖게 함으로써 처리율을 높이도록 하는 방식을 취하고 있다. ARAH 방식에 대하여 성능을 평가한 결과, 처리율과 전송 지연에 대해 성능이 향상됨을 보이고 있다.
As a result of vehicle maintenance of rocker arm shaft for 4-cylinder SOHC engine, failure analysis of rocker arm shaft is needed. Because more than $30\%$ of vehicles investigated have been fractured. Failure analysis is classified into an naked eyes, microscope and X-ray fractography etc. It can predict applied load as well as load type. These methods are applicable to components with simple boundary condition but aren't applicable to components with complex boundary condition. The existing fractography don't catch hold of failure boundary condition quantitatively. Especially, in case that the components isn't fractured at same position. We must determine the most dangerous failure boundary condition to evaluate their operation mechanism. The effect of various factors on response should be estimated to solve this statical problem. This study presents the most dangerous failure boundary condition of rocker arm shaft using orthogonal array and ANOVA in order to assure its robustness.
Electromagnetic forming is a type of high-speed forming process to deform a workpiece through a Lorentz force. As the high strain rate in an electromagnetic-forming simulation causes infeasibility in determining constitutive parameters, we employed inverse parameter estimation in the previous study. However, the inverse parameter estimation process required us to spend considerable time, which leads to an increase in computational cost. To overcome the computational obstacle, in this research, we applied two types of surrogate modeling methods and compared them to each other to evaluate which model is best for the electromagnetic-forming simulation. We exploited an artificial neural network and we reduced-order modeling methods. During the construction of a reduced-order model, we extracted orthogonal bases with proper orthogonal decomposition and predicted basis coefficients by utilizing an artificial neural network. After the construction of the surrogate models, we verified the artificial neural network and reduced-order models through training and testing samples. As a result, we determined the artificial neural network model is slightly more accurate than the reduced-order model. However, the construction of the artificial neural network model requires a considerably larger amount of time than that of the reduced-order model. Thus, a reduced order modeling method is more efficient than an artificial neural network for estimating the electromagnetic forming and for the rapid approximation of structural simulations which needs repetitive runs.
The structural optimization has been carried out in the continuous design space or in the discrete design space. Generally, available designs are discrete in design practice. But methods for discrete variables are extremely expensive in computational cost. In order to overcome this weakness, an iterative optimization algorithm was proposed for design in the discrete space, which is called as a sequential algorithm using orthogonal arrays (SOA). We focus to verify the fact that the local solution can be obtained throughout the optimization with this algorithm. The local solution is defined in discrete design space. Then the search space, which is the set of candidate values of each design variables formed by the neighborhood of current design point, is defined. It is verified that a local solution can be founded by moving sequentially the search space. The SOA algorithm has been applied to problems such as truss type structures. Then it is confirmed that a local solution can be obtained using the SOA algorithm
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[게시일 2004년 10월 1일]
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