This paper presents an estimation scheme of the external torque applied on the motor by using measured motor input current when the IPM(Interior Permanent Magnet) rotor type BLDC motor operates with constant speed. In general, the BLDC motor is controlled by vector control method. If it could be operated at over critical speed, the control scheme must be modified to flux-weakening control method. The external torque applied on the motor using flux-weakening control method could not be calculated by conventional torque equation because the demagnetizing current Id exists in the motor input current. In this paper, the commonly used flux-weakening control method is studied and the modified torque estimation scheme is suggested. The estimation scheme has been verified by the simulations and experimental results.
During the aircraft conceptual design stage, rapid aerodynamic analyses over various configurations are required. Hence, empirical and analytical methods play important roles in predicting the aero-dynamic characteristics. In this study, total drag estimation method based on empirical and analytical approaches is developed. By comparing with the results of the wind tunnel experiment and existing prediction methods, it is demonstrated that the developed method is accurate and useful in predicting total drag for the whole Mach number range.
The HEMP has very short rising time with several tens of kV/m, and very dangerous to almost of the electronics. And the certain level of EMP shielding effectiveness is necessary for mos t of the systems andequipment. In EMP shielding effectiveness, the peak value and the rising time in the system are the most considerable parameters. In order to find out these parameters, we need to estimate the pulse shape in time domain. In this paper, we propose the methods to estimate the penetrated pulse in time domain using measured shielding effectiveness and digital filter modeling technique. The validity of the Digital filter modeling technique is verified by the HFSS.
Current research trends of prediction of possible structures, synthesis and explosive characteristics of polynitrogen molecules(PNs) are reviewed. Theoretically PNs are composed only of nitrogen atoms, in which N-N bonds are either single or double bonds, and thus when these molecules decompose, release of enormous energy is accompanied. From the middle of 20th century energetic material chemists have been seeking possible structures and the methods of synthesis of these new materials. As a results, from $N_4$ to $N_{60}$ together with their ions are predicted, and experimental chemists have been trying to synthesize these materials with a few success, including the famous ${N_5}^+$ ion in 1999. Although experimental successes are very rare beyond $N_5$ until today, the author believes that renovative ideas together with sincere efforts will bring someday next generation of high energy materials such as nitrogen fullerene($N_{60}$) in reality.
In this paper, we have proposed a simple finite element model for separation mode analysis on the roadwheel and track assembly of main battle tank and established a contact stress-based mechanism which could explain the initiation and growth of separation defect occurred during the test of padreplacable track. It was proved that the longitudinal contact shear stress component on the pin hole region of the track shoe body which is parallel to the driving direction is consistent with the crack initiation at the bonding surface between track shoe and wheel-side rubber. The longitudinal shear stress increased locally near the separated region after the separation initiated. So we could assume that the local stress concentration accelerates the separation growth according to the shear mode.
In this paper, we introduced non-parametric statisticals method that could analyse the field data and proposed application ways such as repair-part demand forcasting, MTBF estimation and trend analysis, identity comparison with two populations using the analytical results. In addition, we applied that to real field data which has been collected for about ten years from K series tracked vehicle. After that, we compared the results with those using traditional parametric statistical method, and verified the usability of them.
최근에 녹색 IT의 일환으로 IT 장비에서 소비하는 에너지 크기를 감소시킴으로써 발생하는 탄소발생률을 줄이고, 장비 운용 비용을 낮추는 연구가 각광을 받고 있다. 그에 따라 본 논문에서는 차세대 통신망의 강력한 후보로 예상되는 광 버스트 스위칭 망에서 에너지 절감 기법 중 하나인 저 전력대기 방식을 사용할 때 발생하는 에너지 소비량에 대한 수식 모델을 제안한다. 제안된 수식 모델에서는 입력되는 트래픽 패턴을 고려하여 가져갈 수 있는 상태천이확률을 구하고 이에 따른 에너지 소비량을 예측해 볼 수 있다.
Fully Convolutional Network(FCN)은 기존의 방법보다 뛰어난 성능을 보였지만, FCN은 RGB 정보만을 사용하기 때문에 세밀한 예측이 필요한 장면에서는 다소 부족한 성능을 보였다. 이를 해결하기 위해 인코더-디코더 구조를 이용하여 RGB와 깊이의 멀티 모달을 활용하기 위한 FuseNet이 제안되었다. 하지만, FuseNet에서는 RGB와 깊이 브랜치 사이의 융합은 있지만, 인코더와 디코더 사이의 특징 지도를 융합하지 않는다. 본 논문에서는 FCN의 디코더 부분의 업샘플링 과정에서 이전 계층의 결과와 2배 업샘플링한 결과를 융합하는 스킵 레이어를 적용하여 FuseNet의 모달리티를 잘 활용하여 성능을 개선했다. 본 실험에서는 NYUDv2와 SUNRGBD 데이터 셋을 사용했으며, 전체 정확도는 각각 77%, 65%이고, 평균 IoU는 47.4%, 26.9%, 평균 정확도는 67.7%, 41%의 성능을 보였다.
This study analyzes the correlations between non-point sources and runoff to estimate non-point sources for effective management. From the monitoring results, the correlation factors among pollutant mass loading, EMC, total runoff volume and average flow are calculated. And using correlation factors, the most related two constituents are determined. Also the most appropriate regression between two constituents are determined. Pollutant mass loading and total runoff volume has the highest correlation. Also, compound regression is found to be the most appropriate regression. This shows that pollutant mass loading increases as total runoff volume increases. It is not continuous increase but has some pattern.
The steel wheels of urban railway vehicles gather a lot of data through regular measurements during maintenance. However, limited research has been carried out utilizing this data, resulting in difficulties predicting the maintenance period. This paper studied a machine learning model suitable for mileage prediction by studying the characteristics of mileage change according to diameter and flange thickness changes. The results of this study indicate that the larger the diameter, the longer the travel distance, and the longest flange thickness is at 30 mm, which gradually shortened at other times. As a result of research on the machine learning prediction model, it was confirmed that the random forest model is the optimal model with a high coefficient of determination and a low root mean square error.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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