In the analysis of circular cylindrical shell's vibration and sound radiation, there are numerical and analytical methods. Numerical methods such as F.E.M and B.E.M, have the limit of frequency range. Analytical method can be applied to the circular cylindrical shell from low frequency to high frequency. In this paper, we use the analytical method for shell, and numerical method, F.D.M, for fluid. We also use the method using transfer matrix and eigenanalysis of transfer matrix which can therefore calculate the rotational d.o.f that is very imkportant in synthesis with inner structure. Inner structure has much effect on the submerged circular cylindrical shell vibration and sound rediation. Results for the immersed circular cylindrical shell vibration and sound radiation are compared with the analytic solutions.
For better predictions and classifications in customer recommendation, this study proposes an integrative model that efficiently combines the currently-in-use statistical and artificial intelligence models. In particular, by integrating the models such as Association Rule, Frequency Matrix, and Rule Induction, this study suggests an integrative prediction model. The data set for the tests is collected from a convenience store G, which is the number one in its brand in S. Korea. This data set contains sales information on customer transactions from September 1, 2005 to December 7, 2005. About 1,000 transactions are selected for a specific item. Using this data set, it suggests an integrated model predicting whether a customer buys or not buys a specific product for target marketing strategy. The performance of integrated model is compared with that of other models. The results from the experiments show that the performance of integrated model is superior to that of all other models such as Association Rule, Frequency Matrix, and Rule Induction.
For dual-channel time-frequency (TF) overlapped signals with low sparsity in underdetermined blind source separation (UBSS), this paper proposes an effective method based on interval probability to estimate and expand the types of mixing matrices. First, the detection of TF single-source points (TF-SSP) is used to improve the TF sparsity of each source. For more distinguishability, as the ratios of the coefficients from different columns of the mixing matrix are close, a local peak-detection mechanism based on interval probability (LPIP) is proposed. LPIP utilizes uniform subintervals to optimize and classify the TF coefficient ratios of the detected TF-SSP effectively in the case of a high level of TF overlap among sources and reduces the TF interference points and redundant signal features greatly to enhance the estimation accuracy. The simulation results show that under both noiseless and noisy cases, the proposed method performs better than the selected mainstream traditional methods, has good robustness, and has low algorithm complexity.
Generally, methods using transfer techniques, like the transfer matrix method and the transfer stiffness coefficient method, find natural frequencies using the sign change of frequency determinants in searching frequency region. However, these methods may omit some natural frequencies when the initial frequency interval is large. The Sylvester-transfer stiffness coefficient method ("S-TSCM") can always obtain all natural frequencies in the searching frequency region even though the initial frequency interval is large. Because the S-TSCM obtain natural frequencies using the number of natural frequencies existing under a searching frequency. In this paper, the algorithm for the free vibration analysis of axisymmetric conical shells was formulated with S-TSCM. The effectiveness of S-TSCM was verified by comparing numerical results of S-TSCM with those of other methods when analyzing free vibration in two computational models: a truncated conical shell and a complete (not truncated) conical shell.
The transfer matrix method has been extensively used to analyze the vibration problem. The final stage in this method is to find out solutions which make the frequency determinant zero. However, the frequency determinant includes the exponential terms and it causes instability to calculation and increases error. Recently the frontal transfer matrix method was suggested by Okada to heighten stability and effectivity in calculation. This paper applied the frontal transfer method to both the beam and torsional system, and confirmed stability and effectivity in comparsion with the transfer matrix method and the Holzer method.
The objective of this study is to find the change of signal characteristics of matrix cracks due to the different specimen shapes. As the concept of the smart structure, monitoring of acoustic emission (AE) can be applied to inspect the fracture of the structures in operating condition using built-in sensors. To understand the characteristics of matrix crack signals, we performed tensile tests by changing the thickness and width of the specimens. This paper describes the implementation of time-frequency analysis such as wavelet transform (WT) fur the quantitative evaluation of fracture signals. The experimental result shows the distinctive signal features in frequency domain due to the different specimen shapes.
A combination of Riccati transfer matrix method and finite element method is proposed for obtaining vibration frequencies of structures. This method reduces the propagation of round-off errors produced in the standard transfer matrix method and finds out the values of the frequency by Newton-Raphson method. By this technique, the number of nodes required in the regular finite element method is reduced and therefore a microcomputer may be used. Besides, no plotting of the value of the determinant versus assumed frequency is necessary. As the application of this method, some numerical examples are presented to demonstrate the accuracy as well as the capability of the proposed method for the vibration of structures.
2010년대에 들어서 노후화된 공정으로 인하여 많은 공장들의 안전이 보장되지 않은 채로 가동되고 있다. 공정 및 설비의 노후화 문제를 근본적으로 해결하기는 어렵지만, 사전에 위험성 평가로 위험을 예방할 수있다. 본 연구는 CDU(Crude Distillation Unit)의 탈황 장비에 있는 배관에서 황으로 인한 부식을 타겟으로 지정하였고, API RP 581를 참고한 RBI(Risk Based Inspection)기법으로 위험성 평가를 실시하였다. RBI 기법은 Frequency와 Consequence의 조합으로 Risk를 표현하고, 이들을 바탕으로 Risk Matrix를 만든다. 본 연구는 배관의 Hole Size를 Small과 Medium으로, Frequency의 감도는 'Low'로 선택하여 진행하였다. 기준을 통해 만들어진 Risk Matrix를 참고하여 배관에서 황으로 인한 부식의 사고 위험성을 평가하고 향후 사고 방지 계획을 세울 수 있다. 또한 이와 비슷한 방법으로 노후화에 대한 예방을 한다면 보이지 않는 크고 작은 사고들도 예방 할 수 있다.
We propose an nonlinear demodulation algorithm for undersampled multicomponent AM(Amplitude Modulation), FM(Frequency Modulation) and AM-FM signals. First, we derive respectively undersampling frequency of the AM, FM and AM-FM using undersampling scheme, and separate respectively monocomponent signals from multicomponent signals using periodic algebraic separation algorithm. In this case augmented separation matrix is very regular and sparse, it has a special structure. The proposed demodulation algorithm detects respectively message signals of the IA(Instantaneous Amplitude) and IF(Instantaneous Frequency) from descrete monocomponent AM, FM and AM-FM signals with an undersampling frequency to be controllable. Verifying the RMS(Root Mean Squares) errors of the detected signals, we show that the performance is excellent.
본 논문은 기존의 시간영역에서 다루던 공분산 행렬 fitting 기반 도래각 추정 알고리즘인 SpSF(Sparse Spectrum Fitting)를 주파수 영역으로 확장함으로써 기존의 시간영역의 SpSF 알고리즘이 주파수 영역에서도 구현 가능함을 보인다. 기존의 주파수 영역에서 구현되는 도래각 추정 알고리즘과의 성능 분석 및 비교를 통해 압축센싱 기반 공분산 fitting 알고리즘인 SpSF의 우수함을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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