The important role of observational method in geotechnical engineering are emphasized together with the direction of future development, concerning successful application of the technique on the site investigation, design and feed back at various construction stages. Case histories on the application of feed back are introduced in order to achieve the most economical and reliable construction for tunnel, rock slope and deep excavations through feed back system at design and construction stages. Also the limitations and advantages of the observational method and the role of feed back system are discussed for construction of tunnel, rock slope and deep excavation in hard ground such as layered ground conditions including weathered, soft and hard rocks.
이 논문은 single transistor를 사용하여 정현파를 전파정류하는 한 방법을 검토한다. switching으로 동작되는 inverter에 R-feed back을 하고 최적 parameter를 설정하므로써 도통상태의 반파와 cut-off 상태에서 feed back을 통한 반파를 합성하여 전파정류의 출력을 얻는다. cassette deck의 code재생 system에 이용한 바 효과적이었고, AGC 등에 이용 가능하다.
Usually, a tracking-gate of the tracker is used to track the target radar signal in the active ECM system. In this paper, we propose the feed-back tracking-gate filtering method. The designed method applies a tracking-gate of the tacker to the ECM system's receiver as a rejection or pass filter selected by the receiver's purpose, and the specific target signals can be passed or rejected though this tracking-gate filter. Thus, the number of input signals within the receiver's search band is minimized owing to this filter except the target signals. In conclusion, the EW equipment's reaction time can be reduced and the error value about the target signals can be lower than the previous methods'.
A non-contact battery charger which transfers energy using magnetic field has a difficulty with a feed-back control due to the interaction between the power and signal processing This paper proposes an effective method which uses auxiliary windings of transformer as signal path and copes with cross-talk using the MOSFET ringing phenomenon and ceramic filter. The power stage is half-bridge series resonant converter. Design procedure and experimental verification are presented.
This pper presents a method for constructing multiple-valued logic sequential machines based on Galois field. First, we assign all elements in GF(2**m) to bit codes using mathematical properties of GF(2**m). Then, we realized the sequencial machine circuits with and withoutm feed-back. 1) Sequential machines with feed-back are constructed by using only MUX from state-transition diagram expressing the information of sequential machines. 2) Sequential machines without feed-back are constructed by following steps. First, we assigned states in state-transition disgram to state bit codes, then obtained state function and predecessor table explaining the relationship between present states and previous states. Next, we obtained next-state function from state function and predecessor table. Finally we realized the circuit using MUX and decoder.
The Back propagation algorithm is a very effective supervised training method for multi-layer feed forward neural networks. This paper studies the decision boundary formation based on the Back propagation algorithm. The discriminating powers of several neural network topology are also investigated against five manually created data sets. It is found that neural networks with multiple hidden layer perform better than single hidden layer.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제28권2호
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pp.228-236
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2004
In this paper. we present a neuro-fuzzy controller which unifies both fuzzy logic and multi-layered feed forward neural networks. Fuzzy logic provides a means for converting linguistic control knowledge into control actions. On the other hand. feed forward neural networks provide salient features. such as learning and parallelism. In the proposed neuro-fuzzy controller. the parameters of membership functions in the antecedent part of fuzzy inference rules are identified by using the error back propagation algorithm as a learning rule. while the coefficients of the linear combination of input variables in the consequent part are determined by using the least square estimation method. Finally. the effectiveness of the proposed controller is verified through computer simulation for an inverted pole system.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제33권5호
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pp.729-737
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2009
This paper introduces the machine tools feed system, which can be optimized the control's performance through simulation and the adjustment of the mechanical components. One method simulates the frequency response of the speed-loop with the design value using the MATLAB application, so that all of the interpolation axis can be equal to the response bandwidth, resulting in a high accuracy rate. The other method sees the mechanical component being adjusted by analyzing the results of various experiments. Lastly, this client's program is able to change the parameters that are related to the FFD, as well as the parameters in the friction compensation of the OPEN-CNC.
터널과 같은 선형 구조물의 경우, 터널이 시공될 지반의 전체적인 상태를 설계단계에서 정확히 파악하기는 매우 힘든 것이 사실이다. 따라서 시공과정에서 획득되어지는 계측자료와 설계단계에의 사전정보를 적절히 조합하는 피드백(feed-back)과정이 필수적이게 된다. 본 논문에서는 터널 내에서 계측된 상대변위만을 역해석 입력값으로 적용한 3차원 터널 역해석 기법을 이용하여 터널 주변 지반의 최적의 지반정수를 평가하였다. 이를 위하여 예측치와 계측치를 합리적으로 조합할 수 있는 확장 Bayesian 방법(Extended Bayesian Meoth EBM)을 역해석의 목적함수로 사용하였으며, 터널 내공변위 예측을 위해 3차원 수치해석을 적용하였다. 두 곳의 실제 터널 현장계측자료를 바탕으로 역해석을 수행하였으며, 이를 통하여 제안된 역해석 기법의 효용성을 검증하였다.
Seo Hee Don;Kim Min Soo;Eoh Soo Hae;Huang Xiyue;Rajanna K.
대한전자공학회:학술대회논문집
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대한전자공학회 2004년도 학술대회지
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pp.671-674
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2004
We propose accurate classification method of EEG signals during mental tasks. In the experimental task, the tasks of subjects show 3 major measurements; there are mathematical tasks, color decision tasks, and Chinese phrase tasks. The classifier implemented for this work is a feed-forward neural network that trained with the error back-propagation algorithm. The new BCI system is proposed by using neural network. In this system, tr e architecture of the neural network is composed of three layers with a feed-forward network, which implements the error back propagation-learning algorithm. By applying this algorithm to 4 subjects, we achieved $95{\%}$ classification rates. The results for BCI mathematical task experiments show performance better than those of the Chinese phrase tasks. The selection time of each task depends on the mental task of subjects. We expect that the proposed detection method can be a basic technology for brain-computer interface by combining with left/right hand movement or yes/no discrimination methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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