This paper formulates the parameter estimation of cornering behavior of a vehicle. Especially some vehicle parameter is very important on stability control of chassis by ECU, but some parameter is so hard to get by sensor which parameter is included the nonlinear characteristic of tire cornering force. So we need to deduce that parameter from used signal and numerical method. In this study, we propose a estimation method and present the simulation by parameter estimation technique.
In cable structure maintenance, particularly for cable-stayed bridges, cable safety assessment relies on estimating cable tension. Conventionally, in Japan, cable tension is estimated from the natural frequencies of the cable using the higher-order vibration method. In recent years, dampers have been installed on cables to reduce cable vibrations. Because the higher-order vibration method is a method for damper-free cables, the damper must be removed to measure the natural frequencies of a cable without a damper. However, cables on some cable-stayed bridges have two dampers: one on the girder side and another on the tower side. Notably, removing and reinstalling the damper on the tower side are considerably more time- and labor-intensive. This paper introduces a tension estimation method for cables with two dampers, using natural frequencies. The proposed method was validated through numerical simulation and experiment. In the numerical tests, without measurement error in the natural frequencies, the maximum estimation error among 100 models was 3.3%. With measurement error of 2%, the average estimation error was within 5%, with a maximum error of 9%. The proposed method has high accuracy because the higher-order vibration method for a damper-free cable still has an estimation error of 5%. The experimental verification emphasizes the importance of accurate damper modeling, highlighting potential discrepancies between existing damper design formula and actual damper behavior. By revising the damper formula, the proposed method achieved accurate cable tension estimation, with a maximum estimation error of approximately 10%.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.328-335
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2022
With the advance of robot capabilities and functionalities, construction robots assisting construction workers have been increasingly deployed on construction sites to improve safety, efficiency and productivity. For close-proximity human-robot collaboration in construction sites, robots need to be aware of the context, especially construction worker's behavior, in real-time to avoid collision with workers. To recognize human behavior, most previous studies obtained 3D human poses using a single camera or an RGB-depth (RGB-D) camera. However, single-camera detection has limitations such as occlusions, detection failure, and sensor malfunction, and an RGB-D camera may suffer from interference from lighting conditions and surface material. To address these issues, this study proposes a novel method of 3D human pose estimation by extracting 2D location of each joint from multiple images captured at the same time from different viewpoints, fusing each joint's 2D locations, and estimating the 3D joint location. For higher accuracy, the probabilistic representation is used to extract the 2D location of the joints, considering each joint location extracted from images as a noisy partial observation. Then, this study estimates the 3D human pose by fusing the probabilistic 2D joint locations to maximize the likelihood. The proposed method was evaluated in both simulation and laboratory settings, and the results demonstrated the accuracy of estimation and the feasibility in practice. This study contributes to ensuring human safety in close-proximity human-robot collaboration by providing a novel method of 3D human pose estimation.
For assessing significance of a defect in a component operating at high (creeping) temperatures, accurate estimation of fracture mechanics parameter, $C^{*}$-integral, is essential. Although the J estimation equation in the GE/EPRl handbook can be used to estimate the $C^{*}$-integral when the creep -deformation behavior can be characterized by the power law creep, such power law creep behavior is a very poor approximation for typical creep behaviors of most materials. Accordingly there can be a significant error in the $C^{*}$-integral. To overcome problems associated with GE/EPRl approach, the reference stress approach has been proposed, but the results can be sometimes unduly conservative. In this paper, a new method to estimate the $C^{*}$-integral for deflective components is proposed. This method improves the accuracy of the reference stress approach significantly. The proposed calculations are then validated against elastic -creep finite element (FE) analyses for four different cracked geometries following various creep -deformation constitutive laws. Comparison of the FE $C^{*}$-integral values with those calculated from the proposed method shows good agreements.greements.
Social costs analysis seeks to reveal the environmental effects of transportation policy. It delivers a sense of the effects of the public's daily travel and the costs that are or would be incurred from individual trips. Moreover, the accumulated total number of trips will uncover the effects of travel on society. This article shows the quantitative analysis of the economic outcomes of travel using social costs estimation methods. In order to support urban planning tasks, this research implemented analysis tool for social costs estimation by travel behavior. For a case study, a jave based application which can convert people's trip data into social costs is developed. the application used for simulating student-housing effects by estimating social costs changes. The analysis included the attributes, building scale and locational changes of the student housing as well as transforms of the students' trips.
Five diffusion models are estimated using three different foreign exchange rates to find an appropriate model for each. Daily spot exchange rates expressed as the prices of 1 euro, 1 British pound and 100 Japanese yen in US dollars, respectively denoted by USD/EUR, USD/GBP, and USD/100JPY, are used. The maximum likelihood estimation method is implemented after deriving an approximate log-transition density function (log-TDF) of the diffusion processes because the true log-TDF is unknown. Of the five models, the most general model is the best fit for the USD/GBP, and USD/100JPY exchange rates, but it is not the case for the case of USD/EUR. Although we could not find any evidence of the mean-reverting property for the USD/EUR exchange rate, the USD/GBP, and USD/100JPY exchange rates show the mean-reversion behavior. Interestingly, the volatility function of the USD/EUR exchange rate is increasing in the exchange rate while the volatility functions of the USD/GBP and USD/100Yen exchange rates have a U-shape. Our results reveal that more care has to be taken when determining a diffusion model for the exchange rate. The results also imply that we may have to use a more general diffusion model than those proposed in the literature when developing economic theories for the behavior of the exchange rate and pricing foreign currency options or derivatives.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권9호
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pp.2170-2190
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2012
There are nowadays strong demands for intelligent surveillance systems, which can infer or understand more complex behavior. The application of crowd density estimation methods could lead to a better understanding of crowd behavior, improved design of the built environment, and increased pedestrian safety. In this paper, we propose a new crowd density estimation method, which aims at estimating not only a moving crowd, but also a stationary crowd, using images captured from surveillance cameras situated in various public locations. The crowd density of the moving people is measured, based on the moving area during a specified time period. The moving area is defined as the area where the magnitude of the accumulated optical flow exceeds a predefined threshold. In contrast, the stationary crowd density is estimated from the coarseness of textures, under the assumption that each person can be regarded as a textural unit. A multilayer neural network is designed, to classify crowd density levels into 5 classes. Finally, the proposed method is experimented with PETS 2009 and the platform of Gangnam subway station image sequences.
Reliable estimation of compressive as well as tensile in-situ stresses is critical in the design and analysis of underground structures and openings in rocks. Kaiser effect technique, which uses acoustic emission from rock specimens under cyclic load, is well established for the estimation of in-situ compressive stresses. This paper investigates the Kaiser effect on marble specimens under cyclic uniaxial compressive as well as cyclic uniaxial tensile conditions. The tensile behavior was studied by means of Brazilian tests. Each specimen was tested by applying the load in four loading cycles having magnitudes of 40%, 60%, 80% and 100% of the peak stress. The experimental results confirm the presence of Kaiser effect in marble specimens under both compressive and tensile loading conditions. Kaiser effect was found to be more dominant in the first two loading cycles and started disappearing as the applied stress approached the peak stress, where felicity effect became dominant instead. This behavior was observed to be consistent under both compressive and tensile loading conditions and can be applied for the estimation of in-situ rock stresses as a function of peak rock stress. At a micromechanical level, Kaiser effect is evident when the pre-existing stress is smaller than the crack damage stress and ambiguous when pre-existing stress exceeds the crack damage stress. Upon reaching the crack damage stress, the cracks begin to propagate and coalesce in an unstable manner. Hence acoustic emission observations through Kaiser effect analysis can help to estimate the crack damage stresses reliably thereby improving the efficiency of design parameters.
본 논문에서는 시각장애인이 안내견과 함께 보행 중 환경적 요소와 상황에 따른 인지를 도와주기 위한 안내견 하네스 행동 알림 시스템을 구현하였다. 이를 위하여 안내견의 하네스 안장에 IMU(inertial measurement unit)모듈 및 가속도센서 다리벨트를 장착하였으며, 이로부터 출력되는 정보를 이용하여 안내견의 보폭추정과 자세판단을 수행하였다. 구현된 시스템의 성능을 평가하기 위하여 안내견이 인지하고 있는 자세를 오르막 계단 자세, 내리막 계단 자세, 오르막길, 내리막길 및 평지와 정지 상태로 나누웠으며 시각장애인의 안전을 위한 행동인 불복종명령 상태을 포함한 7가지의 행동에 대한 판별 실험을 수행하였다. 그 결과 안내견 행동 규칙 인식 성공률은 평균 92.78%로 나타났으며, 안내견 하네스 행동알림 시스템의 실제 적용 시 유용성을 확인하였다.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제10권2호
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pp.41-47
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2006
The Renewal process and the Non-homogeneous Poisson process (NHPP) process are probably the most popular models for describing the failure pattern of repairable systems. But both these models are based on too restrictive assumptions on the effect of the repair action. For these reasons, several authors have recently proposed point process models which incorporate both renewal type behavior and time trend. One of these models is the Modulated Power Law Process (MPLP). The Modulated Power Law Process is a suitable model for describing the failure pattern of repairable systems when both renewal-type behavior and time trend are present. In this paper we propose Bayes estimation of the next failure time after the system has experienced some failures, that is, Mean Time Between Failure for the MPLP model. Numerical examples illustrate the estimation procedure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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