In this study, the material characterization and the dynamic behavior of 3D orthogonal woven composite materials has been studied under transverse central low-velocity impact condition by means of the micromechanical model using finite elements. To build up the micromechanical model considering tow spacing and waviness, an accurate unit structure is stacked in x-y-z direction repeatedly. First, the mechanical properties of 3D orthogonal woven composites arc obtained by means of virtual experiment using full scale Finite Element Analysis based on the DNS concepts, and the computed elastic properties arc validated by comparison to available experimental results. Second, using the implementation of this validated micromechanical model, 3D transient finite-clement analysis is performed considering contact and impact, and the impact behavior of 3D orthogonal woven composite is investigated. A comparison study with the homogenized model will be carried out in terms of global and local behaviors.
일반적으로 비선형 시스템에서 particle filter가 Kalman Filter보다 표적추적 성능이 뛰어나다고 알려져 있다. 그러나 particle filter는 많은 연산량을 요구하는 단점이 있다. 본 논문에서는 particle filter 보다 적은 particle의 수, 즉 적은 연산량으로 동일한 성능을 가지는 Rao-Blackwellized particle filter의 모델의 민감성을 줄인 Rao-Blackwellized Multiple Model Particle Filter(RBMMPF)의 알고리즘을 소개하고 이에 다중센서 정보를 융합하는 자료융합 기법을 적용하였다. 시뮬레이션을 통해 단일센서 정보를 이용한 RBMMPF 표적추적 성능과 다중센서정보를 융합한 RBMMPF의 표적추적 성능을 비교, 분석하였다.
First lactation records of 683 Murrah buffaloes maintained at National Dairy Research Institute, Karnal, were used for comparing the sire evaluation for age at first calving, first lactation 305-day or less milk yield and first service period. The sires were evaluated using Simple daughters average, Contemporary comparison, Least-squares and BLUP methods. The BLUP evaluations were obtained under single-, two- and three-trait individual animal models. The results revealed that for taking a decision regarding the method of sire evaluation to be used for selecting sires with high breeding values, criteria of the rank correlation could be misleading and comparison of the selected sires is likely to give a veritable picture. The Best Linear Unbiased Prediction method under multi-trait animal model incorporating first lactation milk yield with first service period as a covariable and age at first calving in the model was found to be more efficient and accurate for sire selection in Murrah buffaloes.
Nowadays an HMM-based text-to-speech system (HTS) has been very widely studied because it needs less memory and low computation complexity and is suitable for embedded systems in comparison with a corpus-based unit concatenation text-to-speech one. It also has the advantage that voice characteristics and the speaking rate of the synthetic speech can be converted easily by modifying HMM parameters appropriately. We implemented an HMM-based Korean text-to-speech system using a small size Korean speech DB and proposes a method to increase the naturalness of the synthetic speech by controlling duration model parameters in the HMM-based Korean text-to speech system. We performed a paired comparison test to verify that theses techniques are effective. The test result with the preference scores of 73.8% has shown the improvement of the naturalness of the synthetic speech through controlling the duration model parameters.
Different model formulations in available models were compared with Microplankton-Detritus (MPB) model, and well documented FDM and ERSEM models were the candidate for these comparison. Different formulations in both candidate models were expressed in terms of MPD parameterization. Even though there are differences in the control of autotroph growth among models, it was found that some of the more important microplankton parameters expressed incomparable terms have broadly similar values in all the models. However, an important difference was proved to be the direct contribution of microheterotrophs to the Detritus compartment in FDM and ERSEM, whereas in MPD microplankton biomass passes to Detritus only by way of mesozooplankton grazing.
대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.122-127
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1998
This paper presents the neuro-fuzzy classifier derived from the generic model of a 3-layer fuzzy perceptron and developed the classification software based on the neuro-fuzzl model. Also, a comparison of the neuro-fuzzy and maximum-likelihood classifiers is presented in this paper. The Airborne Multispectral Scanner(AMS) imagery of Tae-Duk Science Complex Town were used for this comparison. The neuro-fuzzy classifier was more considerably accurate in the mixed composition area like "bare soil" , "dried grass" and "coniferous tree", however, the "cement road" and "asphalt road" classified more correctly with the maximum-likelihood classifier than the neuro-fuzzy classifier. Thus, the neuro-fuzzy model can be used to classify the mixed composition area like the natural environment of korea peninsula. From this research we conclude that the neuro-fuzzy classifier was superior in suppression of mixed pixel classification errors, and more robust to training site heterogeneity and the use of class labels for land use that are mixtures of land cover signatures.
Mathematical model has been developed for determination of temperature field in multilayer pavement and subgrade, which considers transfer of heat by conduction and convection, receiving of heat from total solar radiation and atmosphere emission, output of heat due to the emission from the surface of pavement. The developed model has been realized by the finite element method for two dimensional problem using two dimensional second order finite element. Calculations for temperature field have been made with the programme realized on the standard mathematical package MATLAB. Accuracy of the developed model has been evaluated by comparison of temperatures, obtained theoretically and experimentally. The results of comparison showed high accuracy of the model. Long-term calculation (within three months) has been made in pavement points in accordance with the data of meteorological station for air temperature. Some regularities have been determined for variation of temperature field.
본 연구에서는, 가우시안 잡음에 의해 교란된 평면 오실레이터의 위상 천이의 시변 분산을, 기존 3개 위상천이 모델이 얼마나 정확하게 추정할 수 있는지를 몬테카를로 시뮬레이션을 통하여 비교한다. 비교 결과, Kaertner 모델이 ISF 모델이나 PP 모델 보다 약 1000배 높은 정확도를 가지고 위상 천이의 시변 분산을 추정한다는 것을 알 수 있다. 또한, PP 모델의 추정 정확도는 ISF 모델 보다 다소 높다는 것을 알 수 있다.
This paper presents the Multi Criteria Decision Making (MCDM) to evaluate water resources plan for agricultural reservoir. Preference Ranking Organization METHod for Enrichment Evaluations (PROMETHEE) and Analytic Hierarchy Process (AHP) were used to estimate weight and priority of alternatives to find out the most reasonable and efficient way of water resources assessment. The 6 criteria that both decision maker and beneficiary are satisfied have been identified to secure agricultural water resources and then the priority of 10 subcriteria was set. An enhanced PROMETHEE-AHP model was used to perform pairwise comparison and find out the priority of each alternative because the existing decision making model have uncertainty and ambiguity. Comparison analysis of decision making models was carried out to find a way of suitable decision making and validity of PROMETHEE-AHP model was suggested.
In this paper MIP(mean inventory period) Model and OMMIP decision flow have been developed. MIP model can calculate mean inventory period which is subject to the order quantity alternative plan. OMMIP decision flow leads how can decide the most minimized order quantity in mean inventory period among various order quantity alternatives. This paper also suggests how to select the order quantity with minimum inventory period as optimal order quantity by means of comparison each mean inventory period with other mean inventory period, after simulating EOQ and order quantity of OMMIP calculated in MIP model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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