32 research outputs found

    Virtual Product Development Using Simulation Methods and AI

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    Optimisation of manufacturing process parameters for variable component geometries using reinforcement learning

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    Tailoring manufacturing processes to optimum part quality often requires numerous resource-intensive trial experiments in practice. Physics-based process simulations in combination with general-purpose optimisation algorithms allow for an a priori process optimisation and help concentrate costly trials on the most promising variants. However, considerable computation times are a significant barrier, especially for iterative optimisation. Surrogate-based optimisation often helps reduce the computational effort but surrogate models are typically case-specific and cannot adapt to different manufacturing situations. Consequently, even minor problem variations e.g. geometry adaptions invalidate the surrogate and require resampling of data and retraining of the surrogate. Reinforcement Learning aims at inferring optimal actions in variable situations. In this work, it is used to train a neural network to estimate optimal process parameters (“actions”) for variable component geometries (“situations”). The use case is fabric forming in which pressure pads are positioned to optimise the material intake. After training, the network is found to give meaningful parameter estimations even for new geometries not considered during training. Thus, it extracts reusable information from generic process samples and successfully applies it to new, non-generic components. Since data is reused rather than resampled, the approach is deemed a promising option for lean part and process development

    Pitch Accent and Morphology in Japanese and Korean Dialects : Toward a Typology

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    早稲田大学Waseda University日本語と韓国・朝鮮語は共に高低アクセント方言が存在し,その中には類型論的に見てよく似たアクセント体系がある。しかし,両言語の諸方言における形態構造とアクセントの関係の類似点と相違点についてはまだ詳細に解明されていない。本稿では,その解明の第一歩として,日本語の東京方言,京阪方言,韓国・朝鮮語の慶尚道方言,咸鏡道方言を取り上げ,複合語と接辞・助動詞・助詞などの付属形式のアクセント上のふるまいを中心に形態構造とアクセントの関係を比較し,それぞれのアクセント体系に見られる共通点と相違点について考察する。主な相違点として,次の点が挙げられる。まず,韓国・朝鮮語の方言に比べて,日本語の方言においてアクセント・トーンに関わる形態音韻過程の種類が多い。また,これに関連して,韓国・朝鮮語の二方言ではアクセント型の決定において句と語の区別がほとんどされていないのに対し,日本語の二方言では句と語の区別がはっきりとされており,形態構造や接辞の種類等によって様々な過程が見られる。この相違点を説明するにあたり,類型・機能論的観点の議論を進める。Japanese and Korean \u27pitch accent\u27 systems have been shown to have a number of striking similarities, but also some notable differences. The aim of this paper is to zoom in on similarities and differences in the interaction between accent and morphology in four varieties of Japanese and Korean with \u27multi-pattern\u27 accent systems: Tokyo Japanese, Kyoto Japanese, Kyŏngsang Korean, and Hamgyŏng Korean. It will be shown that although the surface pitch patterns that can be observed in the dialects of the two languages are highly similar, there are clear differences in the interaction between pitch and morphology. More concretely, the two Japanese dialects show a considerably wider range of accentual and tonal processes than the two Korean dialects. Related to this, in the Korean dialects general phrasal patterns also apply at the word level, whereas in the Japanese dialects word-level constructions tend to have their own distinctive patterns. A number of possible explanations for these differences are discussed from typological and functional perspectives

    日本語の語レベルの韻律構造 : 通方言的な視点から

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    学位の種別: 課程博士審査委員会委員 : (主査)東京大学准教授 田中 伸一, 東京大学教授 伊藤 たかね, 東京大学教授 矢田部 修一, 国立国語研究所教授 バンス ティモシー, 神戸大学准教授 田中 真一University of Tokyo(東京大学

    Zeit- und kosteneffiziente Prozess- und Produktentwicklung für den Hochleistungs-Faserverbundleichtbau mittels Nasspresstechnologie

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    Großserientaugliche Produktionsprozesse von Hochleistungs-Faserverbundkunststoffen stellen aufgrund der gewünschten Prozesseffizienz bei gleichzeitiger Realisierung herausragender gewichtsspezifischer Materialeigenschaften ein wichtiges, zukunftsträchtiges Themenfeld dar. Im Automotive-Bereich kommen diese Prozesse verstärkt zur Anwendung, insbesondere bei Premiumfahrzeugen und im Rahmen der E Mobilität. Der erheblichen Gewichtseinsparung und hohen Energieeffizienz von Leichtbaustrukturen stehen bisher jedoch noch hohe Entwicklungs- und Stückkosten (Material, Prozessaufwand) gegenüber. Neben den verschiedenen Varianten der Resin Transfer Moulding (RTM) Technologie bietet sich zur Herstellung leichter, komplex geformter Strukturbauteile das Nasspressverfahren als Großserienanwendung an. Durch Parallelisierung von Prozessschritten in Verbindung mit hochreaktiven Harzsystemen können niedrigere Zykluszeiten erreicht werden als beim RTM-Verfahren. Da für den Nasspressprozess bisher weder ein umfassendes physikalisch-basiertes Prozessverständnis, noch Methoden zur virtuellen Prozesssimulation und -optimierung existieren, besteht ein erheblicher Forschungsbedarf für eine ressourceneffiziente Prozess- und Bauteilentwicklung [1]. Die Forschungsbrücke „KIT – Uni Stuttgart“ baut auf der langjährigen wissenschaftlichen und strategischen Zusammenarbeit der Leichtbau-Institute des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT-FAST) und der Universität Stuttgart (IFB Stuttgart) auf und widmet sich der Erforschung und Weiterentwicklung des Nasspressprozesses (vgl. Abbildung 1). Dabei werden zwei unterschiedliche Prozessrouten grundlegend untersucht, modelliert, optimiert und bewertet. Besondere Herausforderungen sind die fundierte Material- und Prozessanalyse der Nasspresstechnologie sowie die Methodenentwicklung zur effizienten, virtuellen Prozess- und Bauteilentwicklung und die ganzheitliche Optimierung

    Mobile HTS SQUID System for Eddy Current Testing of Aircraft

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    In Non-Destructive Evaluation (NDE), eddy current techniques are commonly used for the detection of hidden material defects in metallic structures. Conventionally, one works with an excitation coil generating a field at a distinct frequency. The eddy currents are deviated by materials flaws and the resulting distorted field is sensed by a secondary coil. Because of the law of induction, this technique has its limitations in the low frequency range. This leads to a decrease of the Probability of flaw Detection (POD) in larger depths

    Identification of 12 new susceptibility loci for different histotypes of epithelial ovarian cancer.

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    To identify common alleles associated with different histotypes of epithelial ovarian cancer (EOC), we pooled data from multiple genome-wide genotyping projects totaling 25,509 EOC cases and 40,941 controls. We identified nine new susceptibility loci for different EOC histotypes: six for serous EOC histotypes (3q28, 4q32.3, 8q21.11, 10q24.33, 18q11.2 and 22q12.1), two for mucinous EOC (3q22.3 and 9q31.1) and one for endometrioid EOC (5q12.3). We then performed meta-analysis on the results for high-grade serous ovarian cancer with the results from analysis of 31,448 BRCA1 and BRCA2 mutation carriers, including 3,887 mutation carriers with EOC. This identified three additional susceptibility loci at 2q13, 8q24.1 and 12q24.31. Integrated analyses of genes and regulatory biofeatures at each locus predicted candidate susceptibility genes, including OBFC1, a new candidate susceptibility gene for low-grade and borderline serous EOC
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