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2차원 열간 단조에서의 변형과 온도의 연계 해석과 비연계 해석 비교
조종래,박치용,천명식,윤정호,양동열 대한기계학회 1990 대한기계학회논문집 Vol.14 No.4
본 연구에서는 위와 같은 열 점소성 해석의 여러 수치해석 기법을 첫째, 변형 과 온도 해석을 연계 방식과 비연계 방식으로 계산한 후 결과를 검토하고, 둘째, 온도 해석을 유한 요소법과 유한 차분법으로 계산한 후 각각의 장단점과 효율적 방법을 검 토하는데 목적이 있다.또한 이 결과로 계속적인 3차원 열 점소성 해석 연구수행의 기초를 마련하고자 한다.
조종래,양동열 대한기계학회 1987 대한기계학회논문집 Vol.11 No.3
본 연구에서는 냉간 축대칭 전방 압출에 가중잔류항법을 적용하여 재료의 가 공 경화 및 강소성 경계를 고려하는 프로그램을 개발하여 변형도, 응력, 변형력, 강소 성 경계등을 FEM과 동일한 조건에서 비교 해석하고 다른 공정에 적용할 수 있게 하고 또한 곡면다이와 원추형다이를 설계 제작하여 다이의 형상과 단면 감소율이 변형도와 응력 분포에 미치는 영향을 검토하고 압출된 제품의 성질을 분석하여 실제 공정에 이 바지하며 이론 계산과 실험을 비교함이 목적이다. The paper is concerned with the analysis of axisymmetric forward extrusion by using the method of weighted residuals. In the method of weighted residuals, the flow function and the stress functions are assumed so as to cover the global control volume. The derived stress and strain components are used to formulate a constitutive equation in the error form, so that the error is minimized to determine the stress and strain components. The method of least squares is then chosen for the minimization of errors. The distribution of stresses and strains and the forming load are determined for the workhardening material considering the frictional effect at the die surface. The computed results are very similar to those obtained by the finite element method. The method is simpler in application and requires less computational time than the finite element method. Experiments are carried out for aluminum and steel specimens using curved dies. It is found that the experimental observation is mostly in agreement with the computed results by the method of weighted residuals.
C^(++)과 신경망을 이용한 In-process 감시 시스템의 구축
조종래,정운교 한국공작기계학회 2002 한국공작기계학회 추계학술대회논문집 Vol.2002 No.-
Monitoring of the cutting trouble is necessarily required to do Factory Automation and Intelligent manufacturing system. Therefore, we constructed a monitoring system using neural network in order to monitor of the cutting trouble. From obtained result, it is shown that the cutting trouble can be monitored effectively by neural network