In this paper, a new application method of the Kalman filter to desigin a gyro is proposed. The role of a gyro is the estimation of an input rate with minimal error covariance. The size of the error covariance depends on gyro's parameters, which makes it possible to use the parameters of gyro to minimze the estimation error covariance. Numerical analysis shows that the error covariance becomes smaller as the spin axis momentum becomes larger and the damping coefficient smaller, but production cost must be considered. Through numerical analysis the parameter set for an acceptable - performance gyro with small cost can be selected.
The comprehensive system analysis for contour milling operation and its error has performed in this study. The obtained experimental results were from the practical points of view. In down-milling operation the contour error curve illustrates bigger thean actual workpiece radius. The contour error increased when the cutter loads increased. Through the procedural evaluation, it could ascertain the characteristics of generation mechanics in circular contour machining error, and the weight of each factors.
This paper aims to analyze design errors prevented by building information modeling (BIM)-based design validation to identify consideration factors for successfully implementing BIM-based design validation in the architecture, engineering, and construction (AEC) projects. More than 1,300 design errors detected by BIM-based design validation in three BIM-based projects in South Korea are categorized according to its causes, work types, and likelihoods to cause project delay and cost overrun. Each design error is analyzed by conducting face-to-face interviews with practitioners in the three projects.
This paper reports that the Lambert W function applies to a non-iterative design of minimum mean square-error scalar quantizers for a Laplacian source. The contribution of the paper is in the reduction of the time needed for the design and the increased accuracy in resulting quantization points and thresholds, because the algorithm is non-iterative and the Lambert W function can be evaluated as accurately as desired.
Dynamic resistance equalization is a viable technique to balance SOC of cells in a parallel-connected battery configuration due to high equalization performance, simplicity and low-cost. However, an inappropriate design of the equalization resistor can degrade the equalization performance and increase the power loss. This paper proposes an optimization process to design the equalization resistors to minimize power loss and equalization error. The simulation results show that the optimally designed resistor significantly enhance the performance in comparison with the conventional fixed-resistor equalization.
Consider an additive regression model of Y on X = (X$_1$,X$_2$,. . .,$X_p$), Y = $sum_{j=1}^pf_j(X_j) + $\varepsilon$$, where $f_j$s are smooth functions to be estimated and $\varepsilon$ is a random error. If $X_j$s are fixed design points, we call it the fixed design additive model. Since the response variable Y is observed at fixed p-dimensional design points, the behavior of the nonparametric regression estimator depends on the design. We propose a fixed design called permutation fixed design, and fit the regression function by the kernel method. The estimator in the permutation fixed design achieves the univariate optimal rate of convergence in mean squared error for any p $\geq$ 2.
This paper proposes an error compensation method that improves accuracy with geometry information of injection molding parts. Geometric information can give an improved accuracy in reverse engineering. Measuring data can not lead to get accurate geometric model, including errors of physical parts and measuring machines. Measuring data include errors which can be classified into two types. One is molding error in product, the other is measuring error. Measuring error includes optical error of laser scanner, deformation by probe forces of CMM and machine error. It is important to compensate these in reverse engineering. Least square method(LSM) provides the cloud data with a geometry compensation, improving accuracy of geometry. Also, the functional shape of a part and design concept can be reconstructed by error compensation using geometry information.
In most case of previous research about vehicle control system, external error occurred by unexpected environmental situation was hardly considered. However, in this paper, to have more accurate position control of differential derive vehicle, we separate the error as an internal error and external error. To calculate the vehicle position in real time, we introduced the Dead-Reckoning algorithms and the simulation result show that the proposed internal and external error control system has fast and accurate position tracking with remarkable diminishment of orientation error. The results reported here can easily be extended to the control of similar type vehicle.
In this paper, design of an error model is presented in which the bias characteristic of the MEMS IMU is taken into consideration for performance enhancement of the MEMS IMU-based GPS/INS integrated navigation system. The drift bias of the MEMS IMU is modeled as a 1st-order Gauss-Markov (GM) process, and the autocorrelation function is obtained from the collected IMU data, and the correlation time is estimated from this. Prior to obtaining the autocorrelation function, the noise of IMU data is eliminated based on wavelet. As a result of simulation, it is represented that the parameters of error model can be estimated correctly only when a proper denoising is performed according to dynamic behavior of drift bias, and that the integrated navigation system based on error model, in which the drift bias is considered, provides more correct navigation performance compared to the integrated navigation system based on error model in which the drift bias is not considered.
This paper describes the design of a smart three-axis force sensor for measuring forces Fx, Fy and Fz. The smart three-axis force sensor is composed of a three-axis force sensor, a force-measuring device, housing and a cover, where the three-axis force sensor and the force-measuring device are inside the housing and the cover. The measuring device measures forces Fx, Fy and Fz from the three-axis force sensor, and calculates the resultant force using the measured forces, and then sends the resultant force and forces to a PC or other controller using RS-485 communication. The repeatability error and the non-linearity error of the smart three-axis force sensor are less than 0.03%, and the interference error of the sensor is less than 0.87%. It is thought that the sensor can be used for measuring forces in a robot, automatic systems and so on.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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