The powder blasting process has become an important machining technique for the cost effective fabrication of micro devices. This process is similar to sand blasting, and effectively removes hard and brittle materials. A large number of investigations on the abrasive jet machining with such output parameters as material removal rate, penetration and surface roughness have been carried out and reported by various authors. To achieve higher surface roughness, to increase material removal rate and to identify the influence of blasting parameters on the output parameters, we use the taguchi method which is one of the design methods of experiments. We can select process parameters to optimize the blasting process of glass. Experimental results indicate that the taguchi method is useful as a robust design methodology for the powder blasting process.
This paper proposes a pose-graph based SLAM method using an upward-looking camera and artificial landmarks for AGVs in factory environments. The proposed method provides a way to acquire the camera extrinsic matrix and improves the accuracy of feature observation using a low-cost camera. SLAM is conducted by optimizing AGV's explored path using the artificial landmarks installed on the ceiling at various locations. As the AGV explores, the pose nodes are added based on the certain distance from odometry and the landmark nodes are registered when AGV recognizes the fiducial marks. As a result of the proposed scheme, a graph network is created and optimized through a G2O optimization tool so that the accumulated error due to the slip is minimized. The experiment shows that the proposed method is robust for SLAM in real factory environments.
AAM(Active Appearance Model)은 변형 가능한 형태의 검출에 가장 효과 적인 방법의 하나이며, 수학적으로 최적화 문제이다. 비용함수는 최소자승 함수이어서 볼록 함수이나, 탐색 공간이 볼록공간이 아니므로 국소 최소값이 전역 최소값인 것으로 보장 되지 않는다. 즉 초기값이 전역 최소값 근방에서 출발하지 않으면, 지역 최소값에 수렴하여 정확한 얼굴 윤곽 검출이 어려워진다. 본 논문에서는 연속적인 입력영상에 SIFT(Scale Invariant Feature Transform)와 유전자 알고리즘을 사용하여 눈동자를 검출하고 AAM 모델의 초기화 정보로 사용함으로써 조명과 배경에 강인한 AAM 기반의 얼굴 정합 방법을 제안한다. 실험을 통하여 제안한 AAM 기반 얼굴 정합 방법이 자세, 얼굴 배경 등에 대해 기존의 AAM 기반 얼굴 정합 방법보다 더 강인한 것으로 확인 되었다.
Co Evolutionary Structural Design(CESD) Framework is presented, which can deal with the load design and structural topology design simultaneously. The load design here is the exploration algorithm that finds the critical load patterns of the given structure. In general, the load pattern is a crucial factor in determining the structural topology and being selected from the experts어 intuition and experience. However, if any of the critical load patterns would be excluded during the process of problem formation, the solution structure might show inadequate performance under the load pattern. Otherwise if some reinforcement method such as safety factor method would be utilized, the solution structure could result in inefficient conservativeness. On the other hand, the CESD has the ability of automatically finding the most critical load patterns and can help the structural solution evolve into the robust design. The CESD is made up of a load design discipline and a structural topology design discipline both of which have the fully coupled relation each other. This coupling is resolved iteratively until the resultant solution can resist against all the possible load patterns and both disciplines evolve into the solution structure with the mutual help or competition. To verify the usefulness of this approach, the 10 bar truss and the jacket type offshore structure are presented. SORA(Sequential Optimization & Reliability Assessment) is adopted in CESD as a probabilistic optimization methodology, and its usefulness in decreasing the computational cost is verified also.
자동차 부품기업들은 플랫폼 기반 대량맞춤형 제품개발과 생산을 통해 비용절감과 아시아 신흥시장 수주 확대를 목표로 하고 있다. 그러나 신흥시장은 수주량이 적고, 변동성이 높아 목표 달성이 어렵다. 본 연구는 부품기업 관점에서 신흥시장의 수주량 변동성 위험을 적정 수준으로 관리하면서, 영업이익을 극대화할 수 있는 제품 포트폴리오 최적화 방법을 제안한다. 기존 제품 포트폴리오 최적화 접근법과의 차별점은 세가지다. 첫째, 플랫폼 기반 대량맞춤형 생산에 의한 비용 절감효과를 반영한다. 둘째, 수주량 변동성을 고려한다. 셋째, 최소 영업이익률 유지라는 강건성 조건을 반영한다. 실무적으로는 신흥시장 개척의 재무 위험을 최소한도로 유지하면서, 점진적으로 시장점유율을 높여가는 동적 제품개발 전략 수립의 토대를 제공한다. 북미, 유럽, 아시아 18개 업체에 납품하는 다국적 부품제조기업의 파워리프트게이트 제품을 대상으로 실증연구를 수행했다.
International Journal of Reliability and Applications
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제2권3호
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pp.209-240
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2001
Computer-based simulation and analysis is used extensively in engineering for a variety of tasks. Despite the steady and continuing growth of computing power and speed, the computational cost of complex high-fidelity engineering analyses and simulations limit their use in important areas like design optimization and reliability analysis. Statistical approximation techniques such as design of experiments and response surface methodology are becoming widely used in engineering to minimize the computational expense of running such computer analyses and circumvent many of these limitations. In this paper, we compare and contrast five experimental design types and four approximation model types in terms of their capability to generate accurate approximations for two engineering applications with typical engineering behaviors and a wide range of nonlinearity. The first example involves the analysis of a two-member frame that has three input variables and three responses of interest. The second example simulates the roll-over potential of a semi-tractor-trailer for different combinations of input variables and braking and steering levels. Detailed error analysis reveals that uniform designs provide good sampling for generating accurate approximations using different sample sizes while kriging models provide accurate approximations that are robust for use with a variety of experimental designs and sample sizes.
An electromagnetic launching system presents a viable projectile propulsion alternative with low cost and minimal environmental drawbacks. A coil gun system propels a projectile using an electromagnetic force and the system is mainly employed in military weapon systems and space launch systems. In this paper, we perform optimization design to improve the muzzle velocity by analyzing the sensitivity. The muzzle velocity, which is the most important design function variable, is affected by design variables including the number of axial turns in the electromagnetic coil, number of radial turns in the electromagnetic coil, initial distance between the projectile and the coil, inner radius of the electromagnetic coil, and length of the projectile. An orthogonal arrays matrix is configured, and a finite element analysis is performed utilizing the commercial electromagnetic analysis software MAXWELL. The muzzle velocity of the optimal design is 62.4% greater than that of the initial design.
Viscoelastic damping materials are widely used to reduce noise and vibration because of its low cost and easy implementation, for examples, on the body structure of passenger cars, air planes, electric appliances and ships. To design the damped structures, the material property such as elastic modulus and loss factor is essential information. The four-parameter fractional derivative model well describes the nonlinear dynamic characteristics of the viscoelastic damping materials with respect to both frequency and temperature with fewer parameters than conventional spring-dashpot models. However the identification procedure of the four-parameter is very time-consuming one. An efficient identification procedure of the four-parameters is proposed by using an FE model and a gradient-based numerical search algorithm. The identification procedure goes two sequential steps to make measured FRFs coincident with simulated FRFs: the first one is a peak alignment step and the second one is an amplitude adjustment. A numerical example shows that the proposed method is efficient and robust in identifying the viscoelastic material parameters of fractional derivative model.
Kim, Donghwan;Kim, Younhwan;Jung, Joon-Ha;Sohn, Seokman
KEPCO Journal on Electric Power and Energy
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제4권2호
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pp.89-99
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2018
Downtime and malfunction of industrial rotor machines represents a crucial cost burden and productivity loss. Fault diagnosis of this equipment has recently been carried out to detect their fault(s) and cause(s) by using fault classification methods. However, these methods are of limited use in detecting rotor faults because of their hypersensitivity to unexpected and different equipment conditions individually. These limitations tend to affect the accuracy of fault classification since fault-related features calculated from vibration signal are moved to other regions or changed. To improve the limited diagnosis accuracy of existing methods, we propose a new approach for fault diagnosis of rotor machines based on the model generated by supervised learning. Our work is based on feature residual values from vibration signals as fault indices. Our diagnostic model is a robust and flexible process that, once learned from historical data only one time, allows it to apply to different target systems without optimization of algorithms. The performance of the proposed method was evaluated by comparing its results with conventional methods for fault diagnosis of rotor machines. The experimental results show that the proposed method can be used to achieve better fault diagnosis, even when applied to systems with different normal-state signals, scales, and structures, without tuning or the use of a complementary algorithm. The effectiveness of the method was assessed by simulation using various rotor machine models.
This paper proposes a composite form of fuzzy adaptive control plan based on a robust observer. The fuzzy 2D control gains are regulated by the parameters in the LMIs. Then, control and learning performance indices with weight matrices are constructed as the cost functions, which allows the regulation of the trade-off between the two performance by setting appropriate weight matrices. The design of 2D control gains is equivalent to the LMIs-constrained multi-objective optimization problem under dual performance indices. By using this proposed smart tracking design via fuzzy nonlinear criterion, the data link can be further extended. To evaluate the performance of the controller, the proposed controller was compared with other control technologies. This ensures the execution of the control program used to track position and trajectory in the presence of great model uncertainty and external disturbances. The performance of monitoring and control is verified by quantitative analysis. The goals of this paper are towards access to adequate, safe and affordable housing and basic services, promotion of inclusive and sustainable urbanization and participation, implementation of sustainable and disaster-resilient buildings, sustainable human settlement planning and manage. Therefore, the goal is believed to achieved in the near future by the ongoing development of AI and control theory.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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