Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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v.18
no.1
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pp.27-41
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2014
In this paper, we present an efficient numerical method for multiphase image segmentation using a multiphase-field model. The method combines the vector-valued Allen-Cahn phase-field equation with initial data fitting terms containing prescribed interface width and fidelity constants. An efficient numerical solution is achieved using the recently developed hybrid operator splitting method for the vector-valued Allen-Cahn phase-field equation. We split the modified vector-valued Allen-Cahn equation into a nonlinear equation and a linear diffusion equation with a source term. The linear diffusion equation is discretized using an implicit scheme and the resulting implicit discrete system of equations is solved by a multigrid method. The nonlinear equation is solved semi-analytically using a closed-form solution. And by treating the source term of the linear diffusion equation explicitly, we solve the modified vector-valued Allen-Cahn equation in a decoupled way. By decoupling the governing equation, we can speed up the segmentation process with multiple phases. We perform some characteristic numerical experiments for multiphase image segmentation.
Composite nature of the masonry structures in general causes complex and non-linear behaviour, especially in intense vibration conditions. The presence of different types and forms of structural elements and different materials is a major problem for the analysis of these type of structures. For this reason, the analysis of the behaviour of masonry structures requires a combination of experimental tests and non-linear mathematical modelling. The famous UNESCO Heritage Old Bridge in Mostar was selected as an example for the analysis of the global behaviour of reinforced stone arch masonry bridges. As part of the experimental research, a model of the Old Bridge was constructed in a scale of 1:9 and tested on a shaking table platform for different levels of seismic excitation. Non-linear mathematical modelling was performed using a combined finite-discrete element method (FDEM), including the effect of connection elements. The paper presents the horizontal displacement of the top of the arch and the failure mechanism of the Old Bridge model for the experimental and the numerical phase, as well as the comparison of the results. This research provided a clearer insight into the global behaviour of stone arch masonry structures reinforced with steel clamps and steel dowels, which is significant for the structures classified as world cultural heritage.
Fault detection and isolation are related to system monitoring, identifying when a fault has occurred, and determining the type of fault and its location. Fault detection is utilized to determine whether a problem has occurred within a certain channel or area of operation. Fault detection and diagnosis have become increasingly important for many technical processes in the development of safe and efficient advanced systems for supervision. This paper presents an integrated technique for fault diagnosis and classification for open- and short-circuit faults in three-phase inverter circuits. Discrete wavelet transform and principal component analysis are utilized to detect the discontinuity in currents caused by a fault. The features of fault diagnosis are then extracted. A fault dictionary is used to acquire details about transistor faults and the corresponding fault identification. Fault classification is performed with a fuzzy logic system and relevance vector machine (RVM). The proposed model is incorporated with a set of optimization techniques, namely, evolutionary particle swarm optimization (EPSO) and cuckoo search optimization (CSO), to improve fault detection. The combination of optimization techniques with classification techniques is analyzed. Experimental results confirm that the combination of CSO with RVM yields better results than the combinations of CSO with fuzzy logic system, EPSO with RVM, and EPSO with fuzzy logic system.
Proposed in the paper is an agent based and object-oriented methodology to create a virtual logistics support system model. The proposed virtual logistics support system model consists of three types of objects: the logistics force agent model(static model), the military supplies transport manager model(function model), the military supplies state manager model(dynamic model). A logistic force agent model consists of two agent: main function agent and function agent. To improve the reusability and composability of a logistics force agent model, the function agent is designed to adapt to different logistics force agent configuration. A military supplies transport manager is agent that get information about supply route, make decisions based on decision variables, which are maintained by the military supplies state manager, and transport military supplies. A military supplies state manager is requested military supplies from logistics force agent, provide decision variables such as the capacity, order of priority. For the implementation of the proposed virtual logistics force agent model, this paper employs Discrete Event Systems Specification(DEVS) formalism.
This paper investigated the wind-snow flow around the bogie region of a high-speed train under crosswinds using a coupled numerical method of the unsteady Realizable $k-{\varepsilon}$ turbulence model and discrete phase model (DPM). The flow features around the bogie region were discussed and the influence of bogie fairing height on the snow accumulation on the bogie was also analyzed. Here the high-speed train was running at a speed of 200 km/h in a natural environment with the crosswind speed of 15 m/s. The mesh resolution and methodology for CFD analysis were validated against wind tunnel experiments. The results show that large negative pressure occurs locally on the bottom of wheels, electric motors, gear covers, while the positive pressure occurs locally on those windward surfaces. The airflow travels through the complex bogie and flows towards the rear bogie plate, causing a backflow in the upper space of the bogie region. The snow particles mainly accumulate on the wheels, electric motors, windward sides of gear covers, side fairings and back plate of the bogie. Longer side fairings increase the snow accumulation on the bogie, especially on the back plate, side fairings and brake clamps. However, the fairing height shows little impact on snow accumulation on the upper region of the bogie. Compared to short side fairings, a full length side fairing model contributes to more than two times of snow accumulation on the brake clamps, and more than 20% on the whole bogie.
A buck-boost zero current switched(ZCS) series resonant AC to DC converter for the DC output voltage regulation together with high power factor is proposed. The proposed single phase AC to DC converter enables a zero current switching operation of all the power devices allowing the circuit to operate at high swtiching frequencies and high power levels. A dynamic model for this Ac to DC converter is developed and an analysis for the internal operational characteristics is explored. Based on this analysis, a switched discrete sliding mode control(SDSMC) technique is investigated and its advantages over the other types of current control techniques are discussed. With the proposed control technique, the unity power factor without a current overshoot and a wide range of output voltage can be obtained.
In this study, analysis of water mist behavior is performed using numerical simulation. Water mist is characterized by the droplet flow which is one of the multiphase flows and is discrete fluid droplets in continuous air. It is important to choose the proper diameter of droplet-size and the distance between the fire location and the position of water mist because it depends on the buoyancy from fire. Therefore the behavior of water mist with fire should be simulated by FLUENT, a commercial computational fluid dynamics(CFD) program, with Lagrangian discrete phase model. (DPM)
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.17
no.11
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pp.151-157
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2000
The MRAC theory has proved to be one of the most popular algorithms in the field of adaptive control, particularly for practical application to devices such as an hydraulic servosystem of which parameters are unknown or varying during operation. For small sampling period, the discrete time system becomes a nonminimal phase system. The $\delta$-MRAC was introduced to obtain the control performance of nonminimal phase system, because the z-MRAC can not control the plant for small sampling period. In this paper, $\delta$-MRAC is applied to the control of an hydraulic servosystem which is composed of servovalve, hydraulic cylinder and inertia load.
This paper proposes a sequential state estimation model consisting of continuous and discrete variables, as a way of generalizing all discrete-state factorial HMM, and gives a design of gait motion model based on the idea. The discrete state variable implements a Markov chain that models the gait dynamics, and for each state of the Markov chain, we created a Gaussian process over the space of the continuous variable. The Markov chain controls the switching among Gaussian processes, each of which models the rotation or various views of a gait state. Then a particle filter-based algorithm is presented to give an approximate filtering solution. Given an input vector sequence presented over time, this finds a trajectory that follows a Gaussian process and occasionally switches to another dynamically. Experimental results show that the proposed model can provide a very intuitive interpretation of video-based gait into a sequence of poses and a sequence of posture states.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.27
no.3A
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pp.196-204
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2002
The Sinusoidal Transform Coding(STC) is a vocoding scheme based on a sinusoidal model of a speech signal. The low bit-rate speech coding based on sinusoidal model is a method that models and synthesizes speech with fundamental frequency and its harmonic elements, spectral envelope and phase in the frequency region. In this paper, we propose the 2.4kbps low-rate speech coding algorithm using the sinusoidal model of a speech signal. In the proposed coder, the pitch frequency is estimated by choosing the frequency that makes least mean squared error between synthetic speech with all spectrum peaks and speech synthesized with chosen frequency and its harmonics. The spectral envelope is estimated using SEEVOC(Spectral Envelope Estimation VOCoder) algorithm and the discrete all-pole model. The phase information is obtained using the time of pitch pulse occurrence, i.e., the onset time, as well as the phase of the vocal tract system. Experimental results show that the synthetic speech preserves both the formant and phase information of the original speech very well. The performance of the coder has been evaluated in terms of the MOS test based on informal listening tests, and it achieved over the MOS score of 3.1.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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