Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.16
no.6
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pp.26-32
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2008
This research presents a simulation for the fuel economy of parallel diesel hybrid vehicle. Diesel engines compared to gasoline engines have the advantages of higher fuel economy and lower $CO_2$ emission. One of the most ways to meet future fuel economy and emissions regulation is to combine diesel engine technology with a hybrid electric vehicle. The simulation of HEV is growing need for rapid analysis of the many configurations and component options. WAVE, a one-dimensional engine analysis tool, was used to a 2.7L diesel engine. ADVISOR, designed for rapid analysis of the performance and fuel economy of vehicle models, was used to conventional and hybrid electric vehicle by the use of output file from WAVE as the input engine data file for ADVISOR. A parallel diesel HEV is at least $19.7{\sim}36%$ higher fuel economy and improved acceleration ability compared to a conventional diesel vehicle. The energy loss of the parallel diesel HEV is $23{\sim}38%$ less than the conventional vehicle using regeneration.
This study was conducted to investigate the effects of using barley seeder attached to rice harvest combine that could be used in rice harvesting and barley seeding simultaneously on the growth characteristics of barley and labor-saving efficiency. In developed seeding system, burley seeding was earlier about 5 days than in the conventional system, because of conducting rice Harvesting and barley seeding simultaneously. The germination of barley seed after seeding was protected from drought damage by the rice straw covering. Among the growth characteristics of barley using developed seeding system, the number of spikes per m$^2$ was lower than that of conventional system, but others showed longer culm length, hove kernel numbers per spike and heavier 1,000 kernel weight than those of conventional system. Developed seeding system resulted in about 57% labor-saving efficiency compared with conventional system. The cost of whole works from seeding to harvest of barley was saved about 8% compared with conventional system. A total of income increased about 16% than that of conventional system.
Defects exist underneath the fruit skin are not easily discernable by using conventional color imaging technique in the visible wavelength ranges. Development of sensitive detection methods for the defects is necessary to ensure accurate quality sorting of fruits. Hyperspectral imaging techniques, which combine the features of image and spectroscopy to acquire spatial and spectral information simultaneously, have demonstrated good potentials for identifying and detecting anomalies on biological substances. In this study, a high spatial resolution hyperspectral reflectance technique was presented as a tool for detecting bruises on apple. The two-band ratio (494 nm / 952 nm) and simple threshold methods were applied to investigate the feasibility of discriminating the bruises from sound tissue of apple. The pixel wise accuracy of the discrimination was 74%. The resultant images processed with selected wavebands and morphologic algorithm distinctively showed the early stages of bruises on apple which were not discernable by naked eyes as well as a conventional color camera. Results demonstrated good potential of the hyperspectral reflectance imaging for detection of bruises on apple.
Klaynil, P.;Pannil, P.;Chaikla, A.;Julsereewong, P.;Tirasesth, K.
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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2000.10a
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pp.504-504
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2000
The flow ratio in the industrial process is usually accomplished by using PID controller with series type ratio. But always the large overshoot and a long rise time may be achieved from this conventional control. These problems are involved to the inexact flow ratio control. In order to avoid this poor performance. the paper presents a designing of the two controller modes for the flow ratio plants. This proposed controller combine the lookup table technique and the well-known PID controller to obtain the fast response and low overshoot of flow ratio control. The PID controller mode will be operated when the flow ratio reaches the preset value while the lookup table technique mode is applied for initial operation. The data in tile table is calculated by the valve sizing equation and convened to the valve position control signal. The experimental results show that the transient and steady state responses of the control systems using the proposed technique can be efficiently obtained when compared with tile conventional controller.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2002.10a
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pp.575-582
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2002
A new coupling method of Element-Free Galerkin Method(EFGM) and Boundary Element Method(BEM) using the domain decomposition method is presented in this paper. This proposed methodology is that the problem domain is decomposed into sub-domains being modeled by the EFGM and BEM respectively and the respective EFGM and BEM domains share a partially overlapped region over an entire domain. Then, the each sub-domain is separately computed and the variables on common region are iteratively updated until converging. It is an important note that in the developed coupling method, there is no need to combine the coefficient matrices of EFGM and BEM sub-domains, in contrast with the other conventional coupling methods. In the first part of this paper, a theory of EFGM and BEM is summarized, and then a brief introduction of domain decomposition method is described. Then, a new coupling method is presented. Also, patch test and Some numerical examples are studied to verify stability, accuracy and efficiency of the proposed method, in which numerical performance of the method is compared with that of conventional method such as EFGM-BEM variational coupling method, EFGM and BEM.
In this paper, performance improved hole-filling algorithm which includes the boundary noise removing pre-process that can be used for an arbitrary virtual view synthesis has been proposed. Boundary noise occurs due to the boundary mismatch between depth and texture images during the 3D warping process and it usually causes unusual defects in a generated virtual view. Common-hole is impossible to recover by using only a given original view as a reference and most of the conventional algorithms generate unnatural views that include constrained parts of the texture. To remove the boundary noise, we first find occlusion regions and expand these regions to the common-hole region in the synthesized view. Then, we fill the common-hole using the spiral weighted average algorithm and the gradient searching algorithm. The spiral weighted average algorithm keeps the boundary of each object well by using depth information and the gradient searching algorithm preserves the details. We tried to combine strong points of both the spiral weighted average algorithm and the gradient searching algorithm. We also tried to reduce the flickering defect that exists around the filled common-hole region by using a probability mask. The experimental results show that the proposed algorithm performs much better than the conventional algorithms.
During rolling, rolling mill rolls endure wear when shaping metal billets into a desired form, such as bars, plates, and shapes. Such wear affects the lifespan of the rolls and product quality. Therefore, in addition to rigidity, wear performance is a key factor influencing the performance of rolling mill rolls. Conventional methods such as casting and forging have been used to manufacture rolling mill rolls. However, powder alloying methods are increasingly being adopted to enhance wear resistance. These powder manufacturing methods include atomization, canning to shape the powder, hot isostatic pressing to combine the powder alloy with conventional metals, and various wear performance tests on rolls prepared with powder alloys. In this study, numerical simulations and experimental tests were used to develop and elucidate the wear analysis mechanism of rolling mill rolls. The wear characteristics of the rolls under various rolling conditions were analyzed. In addition, experimental tests (wear and surface analysis tests) and wear theory (Archard wear model) were used to evaluate wear. These tests were performed on two different materials in various powder states to evaluate the different aspects of wear resistance. In particular, this study identifies the factors influencing the wear behavior of rolling mill rolls and proposes an analytical approach based on the actual production of products. The developed wear analysis mechanism can serve the future development of rolls with high wear resistance using new materials. Moreover, it can be applied in the mechanical and wear performance testing of new products.
In this paper, we utilize generalized warped filterbanks to improve the performance of speaker recognition systems. At first, the performance of speaker identification systems is analyzed by varying the type of warped filterbanks. Based on the results that the error pattern of recognition system is different depending on the type of filterbank used, we combine the likelihood values of the statistical models that consist of the features extracting from multiple warped filterbanks. Simulation results with TIMIT and NTIMIT database verify that the proposed system shows relative improvement of identification rate by 31.47% and 15.14% comparing it to the conventional system.
It is reported that the segmental feature based recognition system shows better results than conventional feature based system in the previous studies. On the other hand, the various studies of combining neural network and hidden Markov models within a single system are done with expectations that it may potentially combine the advantages of both systems. With the influence of these studies, tandem approach was presented to use neural network as the classifier and hidden Markov models as the decoder. In this paper, we applied the trend information of segmental features to tandem architecture and used posterior probabilities, which are the output of neural network, as inputs of recognition system. The experiments are performed on Auroral database to examine the potentiality of the trend feature based tandem architecture. From the results, the proposed system outperforms on very low SNR environments. Consequently, we argue that the trend information on tandem architecture can be additionally used for traditional MFCC features.
This paper proposes a method to improve the performance of face recognition via super-resolution method using sparse representation and deep learning from low-resolution facial images. Recently, there have been many researches on ultra-high-resolution images using deep learning techniques, but studies are still under way in real-time face recognition. In this paper, we combine the sparse representation and deep learning to generate super-resolution images to improve the performance of face recognition. We have also improved the processing speed by designing in parallel structure when applying sparse representation. Finally, experimental results show that the proposed method is superior to conventional methods on various images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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