clustering
در نشریات گروه مکانیک-
Data can enhance equipment maintenance and asset management by providing predictive insights and minimizing downtime. Implementing data gathering and predictive maintenance systems is essential for improving reliability and cost efficiency. However, addressing challenges such as high implementation costs, data integration issues, and the need for skilled personnel is crucial for maximizing their benefits. Maintenance managers at a steel holding company in Iran, as a case study aimed to implement predictive maintenance but faced high costs for full implementation. Selecting a subset of equipment parts posed a complex decision-making problem, as eligibility needed to be based on maintenance criteria rather than traditional factors like price and location. To address this, we proposed a framework using machine learning to cluster equipment parts based on maintenance-related criteria. While clustering simplifies decision-making, it introduces uncertainty. To mitigate this, we represent each cluster with a trapezoidal fuzzy number. The Silhouette method is employed to determine the optimal number of clusters, followed by the K-means++ method for clustering. Our approach successfully grouped 201 equipment parts into seven clusters based on criteria such as importance, maintenance period, and daily working hours. Fuzzy logic is used to interpret the clusters, reducing uncertainty and ensuring that no equipment is overlooked.Keywords: Clustering, Condition Monitoring, Maintenance, Trapezoidal Fuzzy Numbers, Unsupervised Machine Learning
-
هر چرخه رانندگی به منظور بررسی مصرف سوخت، آلاینده های خودرویی، الگوی رانندگی ویژه هر منطقه برای برنامه ریزی بهتر و بهبود استانداردهای مربوطه در منطقه مدنظر تهیه می شود. در این پژوهش از روش چرخه رانندگی واقعی (RDE) که می توان گفت یکی از دقیق ترین روش ها برای استخراج چرخه رانندگی به حساب می آید استفاده شده است. برای جمع آوری داده های موردنظر از GPS گوشی های همراه و به صورت سوار بر اتوبوس های شهری در خیابان های شهر کرمانشاه استفاده شده است. این داده ها در طول مسیر حرکت اتوبوس از مبدا تا مقصد مقدار سرعت، شتاب گیری، مدت زمان سرعت ثابت، مقدار کاهش شتاب، ارتفاع از سطح دریا، تعداد فرایند ترمزگیری و مدت زمان توقف خودرو را در مسیر ثبت می کنند. در این پژوهش با استفاده از روش خوشه بندی داده های واقعی گرفته شده در سطح شهر و روش میانگین کی (K-means) به استخراج چرخه رانندگی اتوبوس های شهری کرمانشاه پرداخته شده است. با تحلیل داده های گرفته شده سوار بر اتوبوس دیده می شود که رانندگان اتوبوس در شهر کرمانشاه تمایلی به شتاب گیری و حرکت با سرعت ثابت تند را ندارند که این امر مصرف سوخت را در چرخه اتوبوس شهری کاهش می دهد، که می توان گفت این کار به صورت آگاهانه و به همین منظور توسط راننده ها صورت می گیرد.کلید واژگان: چرخه رانندگی، خوشه بندی، روش میانگین کی، اتوبوس شهری، شهر کرمانشاهEach driving cycle designed to monitor fuel consumption, vehicle emissions, and the specific driving patterns of a region is created to facilitate better planning and enhancement of local standards. In this study, the Real Driving Emissions (RDE) method, regarded as one of the most precise techniques for determining driving cycles, was employed. To gather the necessary data, GPS from mobile phones was utilized while traveling on city buses through the streets of Kermanshah. This data collection included recording speed, acceleration, duration of constant speed, deceleration, altitude, number of braking events, and the duration of stops along the route from origin to destination. The research employed the clustering of real city data and the K-means method to derive the driving cycle for Kermanshah’s city buses. Analyzing the collected data reveals that bus drivers in Kermanshah tend to avoid rapid acceleration and high constant speeds, leading to reduced fuel consumption in the city bus cycle, indicating that this behavior is intentional and aimed at this goal.Keywords: Driving Cycle, Clustering, K-Means Algorithm, City Bus, Kermanshah City
-
اهمیت تاثیر اقلیم جغرافیایی بر متغیرهای عملکردی خودروها، انجام مطالعات و پژوهش های جامعی را در این زمینه ایجاب می کند، به ویژه در کشور ایران که تنوع شرایط اقلیمی در آن کاملا مشهود است. امتیازات عاملی هر یک از مولفه های تاثیرگذار در تعیین اقلیم، کشور ایران را به چهار دسته اقلیمی تقسیم بندی می کند، که عبارتند از: (1) خشک، (2) مرطوب پربارش، (3) نیمه مرطوب نیمه خشک و (4) مرطوب کم بارش. لذا در این تحقیق، تاثیر اقلیم جغرافیایی بر مشخصه های داده های آماری و چرخه رانندگی، مورد بررسی قرار گرفته است. بدین منظور، چهار شهر اراک (نیمه خشک تا نیمه مرطوب)، تهران (خشک)، اهواز (مرطوب کم بارش) و رشت (مرطوب پر بارش)، به عنوان نماینده اقلیم خود انتخاب شدند. سپس با کاهش ابعاد داده ها از 12 به 2 مشخصه داده آماری، با استفاده از تحلیل حساسیت و در ادامه با خوشه بندی داده ها به روش میانگین کی، و استخراج چرخه های رانندگی هر شهر تحت شرایط اقلیمی متفاوت، تاثیر اقلیم جغرافیایی بر مشخصه های داده های آماری و چرخه های رانندگی بررسی شد، و همچنین داده های شهر رشت در روزهای بارانی و غیر بارانی از یکدیگر تفکیک و بررسی شد که در نتایج بررسی ها مشاهده شد شرایط اقلیمی می تواند تاثیرات قابل توجهی بر روی میانگین سرعت رانندگی (حدود 21%)، مدت زمان سفر (حدود 18%) و همچنین میانگین سرعت سفر (حدود 22%) و توقف خودرو (حدود 84%) داشته باشد. در نتیجه می توان بیان کرد که اقلیم جغرافیایی یکی از تاثیرگذارترین عوامل بر چرخه های رانندگی است.کلید واژگان: اقلیم جغرافیایی، شرایط آب و هوایی، مشخصه های آماری، چرخه رانندگی، روش میانگین کی، خوشه بندیThe importance of the effect of geographic climate on the performance parameters of cars requires comprehensive studies and research in this field, especially in Iran, where the diversity of climatic conditions is clearly evident. The factor scores of each of the influential components in determining the climate divide Iran into four climatic categories, which are: (1) dry, (2) humid with heavy rainfall, (3) semi-humid, semi-dry and (4) humid with little rainfall. Therefore, in this research, the effect of geographic climate on the characteristics of statistical data and driving cycle has been investigated. For this purpose, four cities of Arak (semi-arid to semi-humid), Tehran (dry), Ahvaz (humid with low rainfall) and Rasht (humid with high rainfall) were selected as representatives of their climate. Then, by reducing the dimensions of the data from 12 to 2 statistical data characteristics, using PCA analysis, and then by clustering the data using the chemical mean method, and extracting the driving cycles of each city under different climatic conditions, the effect of the geographic climate on the characteristics of the statistical data and the driving cycles of the case was investigated, and also the data of the city of Rasht on rainy and non-rainy days were separated and analyzed, and in the results of the investigations, it was observed that climatic conditions can have significant effects on the average driving speed (about 21 percent), travel time ( about 18 percent) as well as average travel speed (about 22 percent) and car stopping percentage (about 84.4 percent). As a result, it can be said that geographical climate is one of the most influential factors on driving cycles.Keywords: Geographical climate, weather conditions, statistical characteristics, Driving Cycle, K-means, Clustering
-
در این تحقیق مدلی برای تشخیص اهداف و دسته بندی پالس های دریافتی توسط سیستم رادار 6 آنتی با استفاده شبکه های عصبی مصنوعی بهینه سازی شده توسط الگوریتم ژنتیک ارایه شده است. مدل پیشنهادی از دو بخش کلی خوشه بندی و دسته بندی تشکیل شده است. در فرآیند خوشه بندی، پالس های مختلفی که توسط هر یک از آنتن های رادار دریافت می شوند به نحوی خوشه بندی می گردند که پالس های مربوط به هر هدف در خوشه مربوط به همان هدف قرار می گیرند و در انتها نتایج حاصل از خوشه بندی با الگوریتم های مختلف، توسط شاخص دان مورد ارزیابی قرار گرفته اند. در فرآیند دسته بندی نیز به کمک شبکه عصبی به پیش بینی زاویه هدفی که ویژگی های آن توسط آنتن ها دریافت شده، پرداخته شده است که وزن ها و بایاس های شبکه عصبی توسط الگوریتم ژنتیک بهینه سازی شده اند. برای تنظیم پارامترها نیز از روش تاگوچی استفاده شده است که به کمک آن بهترین مقادیر پارامترها انتخاب شده و شبکه عصبی با کمک این مقادیر آموزش داده شده است و در پی آن دقت پیش بینی زاویه پالس دریافتی تا 55%/98 افزایش پیدا کرده است.کلید واژگان: رادار، شبکه عصبی، الگوریتم ژنتیک، دسته بندی، خوشه بندیIn this research, a model for detecting targets and classifying the pulses received by the 6-antenna radar system using artificial neural networks optimized by genetic algorithm is presented. The proposed model consists of two main parts: clustering and classification. In the clustering process, the different pulses received by each of the radar antennas are clustered in such a way that the pulses of each target are placed in the cluster of the same target, and finally the results of clustering with different algorithms are evaluated by Dunn index. In the classification process, using the neural network, the target angle is predicted, the characteristics of which are received by the antennas, and the weights and biases of the neural network are optimized by a genetic algorithm. To adjust the parameters, Taguchi method has been used to select the best values of the parameters and the neural network has been trained with these values, and as a result, the accuracy of predicting the received pulse angle has increased to 98.55%.Keywords: RADAR, Neural Network, Genetic Algorithm, Classification, Clustering
-
Recognizing a driver’s braking intensity plays a pivotal role in developing modern driver assistance and energy management systems. Therefore, it is especially important to autonomous and electric vehicles. This paper aims at developing a strategy for recognizing a driver’s braking intensity based on the pressure produced in the brake master cylinder. In this regard, a model-based, synthetic data generation concept is used to generate the training dataset. This technique involves two closed-loop controlled models: an upper-level longitudinal vehicle dynamics model and a lower-level brake hydraulic dynamic model. The adaptive particularly tunable fuzzy particle swarm optimization algorithm is recruited to solve the optimal K-means clustering. By doing so, the best number of clusters and positions of the centroids can be determined. The obtained results reveal that the brake pressure data for a vehicle traveling the new European driving cycle can be best partitioned into two clusters. A driver’s braking intensity may, therefore, be clustered as moderate or intensive. With the ability to automatically recognize a driver’s pedal feel, the system developed in this research could be implemented in intelligent driver assistance systems as well as in electric vehicles equipped with intelligent, electromechanical brake boosters.Keywords: Vehicle safety systems, Clustering, K-means Algorithm, Hydraulic brake system
-
در این مقاله الگوریتم جدیدی جهت تعیین چگالی داده های پراکنده بر روی سطح کره ارایه و سپس از الگوریتم پیشنهادی به همراه روش خوشه بندی Geodesic Weighted K-Means و مثلث بندی دلونی جهت تولید کاتالوگ ستارگان یکنواخت استفاده شده است. مقایسه نتایج با نتایج حاصل از سایر مقالات مرتبط نشان داد که الگوریتم پیشنهادی منجر به کاهش قابل توجه در احتمال مشاهده تعداد زیاد ستاره ها در تمام میدان دیدهای شبیه سازی شده حس گر ستاره شده است. این بهبود، نتیجه افزایش یکنواختی کاتالوگ ستاره علی الخصوص در قطبین کره سماوی ناشی از الگوریتم تعیین چگالی پیشنهادی است. از سوی دیگر، استفاده از الگوریتم تعیین چگالی داده مناسب، منجر به افزایش احتمال مشاهده چند ستاره (مانند 3 یا 5) در همه میدان های دید مورد استفاده در شبیه سازی مونت کارلو شده است.
کلید واژگان: حس گر ستاره، کاتالوگ ستاره یکنواخت، تعیین چگالی داده های پراکنده، خوشه بندیIn this paper, a new algorithm for determining the density of scattered data at the surface of the sphere is presented and then the proposed algorithm along with Geodesic Weighted K-Means clustering and Deluany triangulation are used to make uniform star catalogs. Comparison of the results with the results of other related articles shows that the proposed algorithm resulted in a significant decrease in the probability of observing a large number of stars in all simulated star sensor fields of view. This improvement is due to the uniformity of the star catalog, especially in the celestial sphere poles due to the proposed density determination algorithm. On the other hand, the use of a proper data density algorithm has increased the likelihood of observing a few stars (such as 3 or 5) in all fields of view used in the Monte Carlo simulation.
Keywords: star sensor, uniform star catalog, density of scattered data, Clustering -
Recent developments in condition monitoring technology have delivered important opportunities for condition-based maintenance. Although condition-based maintenance allows for more effectively planned maintenance actions, its relative performance depends on the behavior of the deterioration process. The objective of this paper is to develop a clustering model of maintenance activities and analyze the effect of perfect, imperfect, and hybrid maintenance on the cost. We consider a two-component system that experiences three degradation states before a complete failure. The components are equipped with a monitoring system that signals before each state change, on which our clustering is based. Actually, we have three types of clustering aiming at cost minimization. The results provide a general insight into when and how the activities are clustered and what kind of maintenance is selected such that the cost is minimized. Moreover, The results showed that clustering with a more degree of the clusters is more appropriate and produced cost savings about 70%, if the fixed cost exceeds a certain amount.Keywords: Imperfect maintenance, Condition-based Maintenance, Clustering, Condition Monitoring, Prediction signal
-
چرخه رانندگی یکی از مهمترین ابزارها برای بررسی مصرف سوخت خودروها و سطح آلایندگی در محدودههای شهری و بین شهری است. همچنین در راستای تصمیمات کلان زیست محیطی، مدیریت آمد و شد و راهسازی، چرخههای رانندگی جزو ملزومات است. بر همین اساس، تحقیق حاضر الگوی رانندگی شهری خودرویی با موتور پرخوران با هدف استخراج چرخه رانندگی را بررسی و تحلیل میکند. بدین منظور با استفاده از روش خوشه بندی ریزسفرها، چرخه رانندگی این خودرو از دادههای اندازه گیری شده طی آزمون خودرویی استخراج شد. نتایج نشان داد در این چرخه رانندگی که حدودا 1063 ثانیه به طول می انجامد، متوسط سرعت خودرو، شتاب گیری و ترمزگیری به ترتیب حدودا 29کیلومتر بر ساعت، 0.45 و 0.41- متر بر مجذور ثانیه است. همچنین خودرو در این چرخه استخراج شده، حدودا 15 درصد از کل زمان رانندگی را در توقف با دور درجا سپری می کند. به علاوه متوسط سرعت موتور برای خودرو در این چرخه رانندگی، 1337 د.د.د. است. همچنین نتایج نشان داد که از میان بازههای مختلف سرعت-شتاب، بیشترین مدت زمان رانندگی متعلق به بازه سرعت 0 تا 0.1 کیلومتر بر ساعت و شتاب 0.1- تا 0.1 متر بر مجذور ثانیه با سهم 13.5 درصد از کل زمان چرخه رانندگی است. در رتبههای دوم و سوم، 7.5 درصد از زمان رانندگی در سرعت 0.1 تا 10 کیلومتر بر ساعت و شتاب 1- تا 0.1- متر بر مجذور ثانیه ، و 7 درصد از زمان رانندگی در سرعت 30 تا 40 کیلومتر بر ساعت و شتاب 0.1 تا 1 متر بر مجذور ثانیه سپری میشود.
کلید واژگان: چرخه رانندگی، موتور پرخوران، محدوده غربی شهر تهران، خوشه بندیDriving cycle is one of the important tools to study fuel consumption and emission level of vehicles in urban and intercity. Also, driving cycles are vital for environmental major decision, traffic and road construction managements. On this basis, the present research is to study and analyze the city driving pattern for a car with turbocharged engine in order to extract driving cycle. To this end, the driving cycle was extracted using clustering method from the data measured during real vehicle testing. The results showed that in this driving cycle which lasts almost 1063 sec, the average speed, acceleration, deceleration of this car is 29 km/h, 0.45 and 0.41 m/s2, respectively. Moreover, the car spends 15% of whole driving time in idle stop. The average engine speed is 1337 rpm during the extracted driving cycle. Also, the results showed that among different speed-acceleration ranges, the maximum driving time was belonged to the speed range of 0 to 0.1km/h and the acceleration range of -0.1 to 0.1 m/s2 with the 13.5% contribution of whole driving cycle time. In second and third ranks, 7.5% of driving time is in the speed range of 0.1 to 10 km/h and acceleration range of -1 to -0.1 m/s2, and 7% of driving time spends in the speed range of 30 to 40 km/h and acceleration range of 0.1 to 1 m/s2.
Keywords: Driving cycle, Turbocharged engine, West region of Tehran city, Clustering -
Journal of Modern Processes in Manufacturing and Production, Volume:7 Issue: 4, Autumn 2019, PP 17 -30The purpose of this paper is to identify and clustering strategic risks in the outsourcing field of partmanufacturing projects of aviation products, that whit survey carried out through the study of literature and experts opinion, meanwhile, identification risk groups in this area through interview, identified cases and factors of risks through FMEA technique, finally, 50 strategic risks identified in 7 titles. In the following to resolve problems of traditional FMEA method, with definition three indicators risk include, risk intensity, occurrence probability, and confrontation frequency by a questionnaire and considering from three factors outsourcing assess contain cost, time and quality, risks of this area were clustered to K-means clustering and using SPSS software in 4 cluster include of significant risks, high level of risks, medium level of risks and low level of risks. Thus, the clustering of risks for decision-making and planning of suggested actions at the time of their occurrence, basis for future improvements will be provided to carry out the continuous improvement process at appropriate intervals with assessment of actions taken, the rate of improvement identified and therefore appropriate decisions are achieved.Keywords: Data mining, Clustering, K- means Method, Risk, Aviation Industries, Manufacturing Project
-
Inability to timely detection of pre-engineered attacks are the most obvious weaknesses in cyber defense. The possession and efficient indigenous methods of intrusion detection in computer networks, defense against cyber attacks will increase. In this study, by using intrusion detection system based on the combination of data mining and clustering methods and artificial neural network is presented. Learning and assessment method using the training data set of Cambridge and by using software and Matlab been Weka. The results show that the three criteria of article Precision, Recall, F- value works better than other methods.Keywords: Data mining, intrusion detection systems, clustering, neural network, cyber attack
- نتایج بر اساس تاریخ انتشار مرتب شدهاند.
- کلیدواژه مورد نظر شما تنها در فیلد کلیدواژگان مقالات جستجو شدهاست. به منظور حذف نتایج غیر مرتبط، جستجو تنها در مقالات مجلاتی انجام شده که با مجله ماخذ هم موضوع هستند.
- در صورتی که میخواهید جستجو را در همه موضوعات و با شرایط دیگر تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مجلات مراجعه کنید.