Journal of the military operations research society of Korea
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v.24
no.1
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pp.88-97
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1998
It is critical to determine the appropriate actions for safe landing of an aircraft in an emergency situation. An expert system can be very useful for this purpose. An expert system specifically for jet fighter $F-\bigcirc\bigcirc$ has been developed. Its knowledge base contains the standard procedures provided by various flight manuals and the expertise of human specialists such as pilots and emergency management personnels. Advising procedures are represented by an IF-THEN format in the developed rule-based expert system. Advises are provided in real time during the entire flight processes of ground, takeoff, inflight, and landing. The developed system would significantly increase the survivability of pilots and aircraft, while decreasing operational costs of emergency management personnels. By modifying the knowledge base, the developed system can also be applied to other types of aircrafts including civilian airlines.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2002.10a
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pp.632-635
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2002
There are more than five dozen different RP(rapid prototyping) systems in the world and they are fairly expensive. All those systems have different capabilities and requirements in that each of them gives different tolerance, application field and part strength, etc. This situation may cause a problem of selecting an appropriate RP system. This paper presents an expert system, utilizing an algorithm that is composed up of rules to derive recommendations and answers to queries of the RP users. The expert system incorporates RP machines commercially available and adopts multi-selection criteria, namely, machine price, accuracy, build size, adopted process, etc. In the expert system, forward reasoning method is adopted and external spreadsheet for sub-data of the RP systems is used. The rules and knowledge are obtained from interviews and discussions with RP vendors and users, appropriate research publications and other reference materials.
The paper is concerned with application to develop the expert system, which structural analysis and design process for tower cranes. The system is organized into three groups. One is pre-processor for creating input data files, another is `model former' which combines knowledge-base with inference engine for automatic generating structural analysis models, a third is application group for final analysis checks. In this study, geometric subroutine of `model former' designates node positions, nodes, elements numbers and element types. Load data subroutine computes weight of tower crane and device, slewing force, cargo load, wind force form rules or equations in knowledge-base. Also, Property and boundary subroutine applies element properties and boundary conditions to suitable elements and nodes. Design and analysis expert system for tower crane integrates these subroutine, `model former' and pre-processor. RBR(Rule-Base Reasoning) was adopted for a reasoning strategy of this expert system. And this expert system can produce structural analysis model and data, which can be used in ordinary structural analysis program (SAP, ADINA or NASTRAN, etc.). In this paper, this expert system produces format of the analysis model data, which are used in MSC/NASTRAN. The main discussions included in the paper are introduction of the tower crane and structural analysis, composition of the design expert system for tower crane and structural analysis using the expert system.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.17
no.3
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pp.102-107
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2000
This study describes computer-aided design system for stepped asymmetric forgings. To establish the appropriate process sequence, an integrated approach based on a rule-base system was accomplished. This system has four modules, which are undercut prevention module, shape cognition module, 3D modelling module and corner/fillet correction module. These modules can be used independently or at all. The proposed shape cognition method could be widely used in forging design of asymmetric parts.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.16
no.1
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pp.35-44
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1991
An expert system that diagnoses the malfunction of local area network is developed. The system detects specific devices in the network as the source of thd deta disconnection. These soures are sct to goals in the knowledge base and rules are constructed by uncluding all possible occurrences un thd connection of therminals and host computers. An approach via OR graph is employed for thd systematic rule generation. The system is implemented in a shell and illustrative inference processes are presented.
Comtputer Aided Process Planning(CAPP) has been emerged as playing a key role in Computer Integrated Manufactunng(CIM) as the most critical link to integrate CAD and CAM. A modified variant CAPP system based on process planning rule base is developed in this paper. This CAPP system generates process plans automatically according to the GT code data provided as input. In order to execute process planning, various process planning rules are constructed in the form of decision tree and the inference engine that extracts the process plan based on the tree-structured rules are implemented.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.11
no.3
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pp.231-240
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2001
Conventional expert systems has been criticized due to its lack of capability to adapt to the changing decision-making environments. In literature, many methods have been proposed to make expert systems more environment-adaptive by incorporating fuzzy logic and neural networks. The objective of this paper is to propose a new approach to building a self-evolving expert system inference mechanism by integrating fuzzy neural network and fuzzy rule extraction technique. The main recipe of our proposed approach is to fuzzify the training data, train them by a fuzzy neural network, extract a set of fuzzy rules from the trained network, organize a knowledge base, and refine the fuzzy rules by applying a pruning algorithm when the decision-making environments are detected to be changed significantly. To prove the validity, we tested our proposed self-evolving expert systems inference mechanism by using the bankruptcy data, and compared its results with the conventional neural network. Non-parametric statistical analysis of the experimental results showed that our proposed approach is valid significantly.
Lots of products are made in various working conditions, depending on the size and the shape of them. Usually, at first, the die for new items had been designed on the basis of experience and know-how, and then modified through trial and error. At a die design stage most of drawings have been drawn manually. Recently some forging companies save design time by repeated utilization of standardized parts with registered data base. In this study the automated die design technique for forward extrusion of axisymmetric products is developed. A standardized die system is proposed from the investigation of ones employed frequently in the metal forming field and the design rules for cold extrusion die. A design example of forward extrusion die is given and discussed.
A computer-aided simulation modeling system has been developed to allow the automatic construction of complete discrete simulation models for queueing systems. Three types of knowledge are used in the specification and construction of a simulation modeling: Knowledge of queueing system, simulation modeling, and a target simulation language. This knowledge has been incorporated into the underlying rule base in the form of extraction and construction rule, and implemented via the expert system building tool, OPS5. This paper suggested a knowledge based approach for automatic programming to enable a user who lacks modeling knowledge and simulation language expertize to quickly build executable models.
In most sensor networks, nodes can be easily compromised by adversaries due to hostile environments. Adversaries may use compromised nodes to inject false reports into the sensor networks. Such false report attacks will cause false alarms that can waste real-world response effort, and draining the finite amount of energy resource in the battery-powered network. A dynamic enroute scheme proposed by Yu and Guan can detect and drop such false reports during the forwarding phase. In this scheme, choosing a threshold value is very important, as it trades off between security power and energy consumption. In this paper, we propose a threshold determining method which uses the fuzzy rule-based system. The base station periodically determines a threshold value though the fuzzy rule-based system. The number of cluster nodes, the value of the key dissemination limit, and the remaining energy of nodes are used to determine the threshold value.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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