• Title/Summary/Keyword: CSSA

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Adaptive Multi-class Segmentation Model of Aggregate Image Based on Improved Sparrow Search Algorithm

  • Mengfei Wang;Weixing Wang;Sheng Feng;Limin Li
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • v.17 no.2
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    • pp.391-411
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    • 2023
  • Aggregates play the skeleton and supporting role in the construction field, high-precision measurement and high-efficiency analysis of aggregates are frequently employed to evaluate the project quality. Aiming at the unbalanced operation time and segmentation accuracy for multi-class segmentation algorithms of aggregate images, a Chaotic Sparrow Search Algorithm (CSSA) is put forward to optimize it. In this algorithm, the chaotic map is combined with the sinusoidal dynamic weight and the elite mutation strategies; and it is firstly proposed to promote the SSA's optimization accuracy and stability without reducing the SSA's speed. The CSSA is utilized to optimize the popular multi-class segmentation algorithm-Multiple Entropy Thresholding (MET). By taking three METs as objective functions, i.e., Kapur Entropy, Minimum-cross Entropy and Renyi Entropy, the CSSA is implemented to quickly and automatically calculate the extreme value of the function and get the corresponding correct thresholds. The image adaptive multi-class segmentation model is called CSSA-MET. In order to comprehensively evaluate it, a new parameter I based on the segmentation accuracy and processing speed is constructed. The results reveal that the CSSA outperforms the other seven methods of optimization performance, as well as the quality evaluation of aggregate images segmented by the CSSA-MET, and the speed and accuracy are balanced. In particular, the highest I value can be obtained when the CSSA is applied to optimize the Renyi Entropy, which indicates that this combination is more suitable for segmenting the aggregate images.

Development of Path finder Model and Qualified Model of Coarse Sun Sensor Assembly for Low Earth Orbit Satellite (저궤도 위성용 저정밀 태양센서 선행모델 및 인증모델 개발)

  • Kim, Yong-Bok;Jo, Young-Jun;Yong, Ki-Lyuk;Woo, Hyung-Je
    • Journal of Astronomy and Space Sciences
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    • v.25 no.4
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    • pp.491-504
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    • 2008
  • CSSA (Coarse Sun Sensor Assembly) is the essential sensor for satellite attitude control. CSSA measures the direction of the sun's rays and determines whether the satellite is in the ellipse. The paper shows the development process and test results of Path-finder & Qualified Model CSSA as the preceding development in order to develop the CSSA for low earth orbit satellite. We needs the definite and precision procedure and lots of experience. This paper shows that we can improve those through the development of Path-finder and Qualified Model CSSA. Therefore, we can obtain the results to meet the functional requirement.

Development of Flight Model of Coarse Sun Sensor Assembly for Low Earth Orbit Satellite (저궤도 위성용 저정밀 태양센서 비행모델 개발)

  • Kim, Yong-Bok;Lee, Chun-Woo;Yong, Ki-Lyok
    • Aerospace Engineering and Technology
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    • v.9 no.1
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    • pp.42-49
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    • 2010
  • CSSA(Coarse Sun Sensor Assembly) is the essential sensor for satellite attitude control. CSSA measures the direction of the sun's rays and determines whether the satellite is in the eclipse or not. The paper shows the development process and test results of CSSA flight model for low earth orbit satellite. After analyzing the functional test results, we can make a decision whether the unit meets the requirements. We needs the definite and precision procedure and lots of experience. We could improve those through the development of Qualified Model for CSSA and so obtain the results to meet the functional requirement at the Flight model.

저궤도 위성의 태양 전지판 전개 판단

  • Jeon, Moon-Jin;Kim, Day-Young;Kim, Gyu-Sun
    • The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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    • v.37 no.2
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    • pp.198.2-198.2
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    • 2012
  • 태양 전지판의 전개 여부는 저궤도 위성의 발사 성공 여부를 판단하는 가장 중요한 항목 중 하나이다. 태양 전지판이 성공적으로 전개되어야만 태양 지향 자세제어에 의해 위성 운용에 필요한 전력 생성이 가능하기 때문이다. 그러므로 발사 후 지상국 교신을 통해 최우선적으로 태양 전지판의 전개 여부를 판단한다. 태양 전지판의 전개 여부는 다양한 실패 상황에 가정해 총 5가지 조건을 통해 판단한다. 첫째, SAR1, SAR2의 입력 전류가 모두 0.8A보다 커야 한다. 만약 하나라도 0.8A 미만이라면 한 개 이상의 태양 전지판이 전개되지 않고 1번 태양 전지판이 태양 지향을 하지 못하는 상황이다. 둘째, SAR1 입력 전류와 SAR2 입력 전류의 값이 유사해야 한다. 만약 입력 전류 값이 크게 차이가 난다면 2번과 3번 태양 전지판 중 하나만 태양 지향을 하는 경우이다. 셋째, CSSA#5 출력 전류가 3.2mA보다 커야 한다. 만약 3.2mA보다 작다면 2번과 3번 태양 전지판의 전개가 실패하고 1번 태양 전지판이 태양 지향을 하는 경우 또는 1번 태양 전지판이 전개 실패하고 태양 지향을 하는 경우이다. 넷째, S/C Roll, Pitch, Yaw rate이 모두 0.2 deg/sec 보다 작아야 한다. 만약 body rate이 크다면 1번 태양 전지판의 전개 실패 상황을 예상할 수 있다. 다섯째, 각 태양 전지판의 온도 차이가 $35^{\circ}C$ 보다 작아야 한다. 만약 온도 차이가 크다면 1번 태양 전지판 전개 실패 상황에서 2번과 3번 태양 전지판이 태양 지향을 하는 경우이다. 총 다섯 가지의 조건을 모두 만족해야만 태양 전지판이 성공적으로 전개되었다고 판단한다. 태양 전지판의 전개 판단은 위성이 발사체에서 분리되고 약 4500초 이후 시점에 스발바드 지상국과의 교신을 통해 확인되었다. 이 시점의 SAR1 입력 전류는 약 2.00A, SAR2 입력 전류는 약 1.93A였기 때문에 모두 0.8A보다 크고 서로 유사한 값임을 확인했다. CSSA#5의 출력 전류는 약 3.5mA의 값을 나타냈다. S/C Roll rate은 -0.0084 deg/sec, Pitch rate은 -0.0072 deg/sec, Yaw rate은 -0.0303 deg/sec의 값을 나타냈다. 각 태양 전지판의 최대 온도 차이는 $7.7^{\circ}C$의 값을 나타냈다. 5가지 조건을 모두 만족함으로써 태양 전지판 전개는 성공적으로 수행된 것으로 판단했다.

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Weight optimization of coupling with bolted rim using metaheuristics algorithms

  • Mubina Nancy;S. Elizabeth Amudhini Stephen
    • Coupled systems mechanics
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    • v.13 no.1
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    • pp.1-19
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    • 2024
  • The effectiveness of coupling with a bolted rim is assessed in this research using a newly designed optimization algorithm. The current study, which is provided here, evaluates 10 contemporary metaheuristic approaches for enhancing the coupling with bolted rim design problem. The algorithms used are particle swarm optimization (PSO), crow search algorithm (CSA), enhanced honeybee mating optimization (EHBMO), Harmony search algorithm (HSA), Krill heard algorithm (KHA), Pattern search algorithm (PSA), Charged system search algorithm (CSSA), Salp swarm algorithm (SSA), Big bang big crunch optimization (B-BBBCO), Gradient based Algorithm (GBA). The contribution of the paper isto optimize the coupling with bolted rim problem by comparing these 10 algorithms and to find which algorithm gives the best optimized result. These algorithm's performance is evaluated statistically and subjectively.