Enriching step-based product information models to support product life-cycle activities
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 778416
- Danışmanlar: PROF. DR. UTPAL ROY
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2012
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Syracuse University
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 183
Özet
Ürün bilgilerinin kullanım ömrü boyunca temsili ve yönetimi, standartlaştırılmış veri alışverişi protokolleri gerektirir. Ürün Modeli Verilerinin Değişimi Standardı (STEP), endüstriler tarafından yaygın olarak kullanılan bir standarttır. STEP tabanlı ürün modelleri iyi tanımlanmış ve sözdizimsel olarak doğru olsa da, ürün verilerini bu modellere göre doldurmak kolay değildir çünkü çok büyük ve düzensizdirler. Veri alışverişi tanımlamaları (DEX'ler) ve şablonlar, çeşitli işletmeler için belirli faaliyetlerin veri alışverişinde gerekli olan yeniden düzenlenmiş bilgi modellerini sağlar. DEX'ler, ürün yaşam döngüsünün çeşitli aşamalarında farklı mühendislik faaliyetlerini desteklemek için STEP tabanlı ürün modellerini düzenlemenin mümkün olacağını bize göstermektedir. Bu çalışmada, STEP tabanlı modeller iki mühendislik faaliyetini desteklemek için zenginleştirilmiş ve düzenlenmiştir: malzeme bilgi bildirimi ve tolerans analizi. Yeni çevre düzenlemeleri nedeniyle, ürünlerdeki madde ve malzeme bilgilerinin imalat sanayileri tarafından yakından taranması gerekmektedir. Bu, bir tedarik zincirinin üyeleri arasında hızlı, net ve eksiksiz bir ürün bilgisi alışverişi gerektirir. Tolerans analizi faaliyeti ise parça/montaj boyutları için en kötü durum (yani maksimum ve minimum) koşulları dikkate alınarak bir montajın işlevsel gereksinimlerini doğrulamak için kullanılır. STEP tabanlı ürün modelleriyle ilgili diğer bir sorun da, ürün verilerinin semantiğinin dolaylı olarak temsil edilmesidir. Bu nedenle, çeşitli uygulama alanları için farklı ürün yaşam döngüsü aşamaları için verilerin anlamını yorumlamak zordur. NIST'de geliştirilen OntoSTEP, OWL dilinde anlamsal olarak zenginleştirilmiş ürün modelleri sağlar. Bu tezde, OntoSTEP'i kullanarak tolerans analizi için STEP'teki GD & T tanımlamalarının nasıl yorumlanacağını sunmak istiyoruz.
Özet (Çeviri)
The representation and management of product information in its life-cycle requires standardized data exchange protocols. Standard for Exchange of Product Model Data (STEP) is such a standard that has been used widely by the industries. Even though STEP-based product models are well defined and syntactically correct, populating product data according to these models is not easy because they are too big and disorganized. Data exchange specifications (DEXs) and templates provide re-organized information models required in data exchange of specific activities for various businesses. DEXs show us it would be possible to organize STEP-based product models in order to support different engineering activities at various stages of product life-cycle. In this study, STEP-based models are enriched and organized to support two engineering activities: materials information declaration and tolerance analysis. Due to new environmental regulations, the substance and materials information in products have to be screened closely by manufacturing industries. This requires a fast, unambiguous and complete product information exchange between the members of a supply chain. Tolerance analysis activity, on the other hand, is used to verify the functional requirements of an assembly considering the worst case (i.e., maximum and minimum) conditions for the part/assembly dimensions. Another issue with STEP-based product models is that the semantics of product data are represented implicitly. Hence, it is difficult to interpret the semantics of data for different product life-cycle phases for various application domains. OntoSTEP, developed at NIST, provides semantically enriched product models in OWL. In this thesis, we would like to present how to interpret the GD & T specifications in STEP for tolerance analysis by utilizing OntoSTEP.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme ağları kullanılarak 3B tıbbi görüntü tanımlanması
3D medical image recognition using deep learning networks
ROUBA OMAR ALAHMAD ALOSMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Mühendislik BilimleriSakarya ÜniversitesiBilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL HAKKI CEDİMOĞLU
- Amaca yönelik pazarlama değerlendirmesi ve bir ölçek geliştirme denemesi
An evaluation of cause-related marketing and a scale development application
YAKUP AKGÜL
- Konya İnlice epitermal altın cevherlerinin zenginleştirilmesi
Enrichment of Konya Inlice epitermal gold ores
AYŞE NUR DÖĞME
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Maden Mühendisliği ve Madencilikİstanbul Teknik ÜniversitesiCevher Hazırlama Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ GÜNEY
- Çelik üzerinde titanyum karbür katmanlarının katodik ark FBB temelli yayındırma yöntemi ile üretilmesi
Production of titanium carbides on steel via diffusion based cathodic arc PVD method
ERKAN KAÇAR
Doktora
Türkçe
2022
Metalurji Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMalzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA KAMİL ÜRGEN
- K-TDA sözlük öğrenmesi ile görüntü zenginleştirerek iris tanıma
Iris recognition based on image enhancement using K-SVD dictionary learning
ALİ BİRCAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NURDAN BAYKAN