The crack-tip stress fields and fracture mechanics assessment parameters for a surface crack, such as the elastic stress intensity factor or the elastic-plastic J-integral, can be affected significantly by the adjacent cracks. Such a crack interaction effect due to multiple cracks can alter the fracture mechanics assessment parameters significantly. There are many factors to be considered, for instance the relative distance between adjacent cracks, the crack shape, and the loading condition, to quantify the crack interaction effect on the fracture mechanics assessment parameters. Thus, the current assessment codes on crack interaction effects (crack combination rules), including ASME Sec. XI, BS7910, British Energy R6 and API 579-1/ASME FFS-1, provide different rules for combining multiple surface cracks into a single surface crack. The present paper investigates crack interaction effects by evaluating the elastic stress intensity factor and the elastic-plastic J-integral of adjacent in-plane surface cracks in a plate through detailed 3-dimensional elastic and elastic-plastic finite element analyses. The effects on the fracture mechanics assessment parameters of the geometric parameters, the relative distance between two cracks, and the crack shape are investigated systematically. As for the loading condition, an axial tension is considered. Based on the finite element results, the acceptability of the crack combination rules provided in the existing guidance was investigated, and the relevant recommendations on a crack interaction for in-plane surface cracks are discussed. The present results can be used to develop more concrete guidance on crack interaction effects for crack shape characterization to evaluate the integrity of defective components.
Seo, Eunbin;Lee, Seunggi;Yeo, Hoyeong;Shin, Gwanjun;Choi, Gyeungho;Lim, Yongseob
Journal of Auto-vehicle Safety Association
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v.13
no.2
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pp.35-41
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2021
In this study, improved path tracking control algorithm based on pure pursuit algorithm is newly proposed by using improved lane detection algorithm through real time post-processing with interpolation methodology. Since the original pure pursuit works well only at speeds below 20 km/h, the look-ahead distance is implemented as a sigmoid function to work well at an average speed of 45 km/h to improve tracking performance. In addition, a smoothing filter was added to reduce the steering angle vibration of the original algorithm, and the stability of the steering angle was improved. The post-processing algorithm presented has implemented more robust lane recognition system using real-time pre/post processing method with deep learning and estimated interpolation. Real time processing is more cost-effective than the method using lots of computing resources and building abundant datasets for improving the performance of deep learning networks. Therefore, this paper also presents improved lane detection performance by using the final results with naive computer vision codes and pre/post processing. Firstly, the pre-processing was newly designed for real-time processing and robust recognition performance of augmentation. Secondly, the post-processing was designed to detect lanes by receiving the segmentation results based on the estimated interpolation in consideration of the properties of the continuous lanes. Consequently, experimental results by utilizing driving guidance line information from processing parts show that the improved lane detection algorithm is effective to minimize the lateral offset error in the diverse maneuvering roads.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.6
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pp.785-791
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2021
In this paper, we propose a methodology for estimating the optimal traversable destination from the location-based information of the object recognized by the mobile robot to perform the object delivery service. The location estimation process is to apply the generalized Voronoi graph to the grid map to create an initial topology map composed of nodes and links, recognize objects and extract location data using RGB-D sensors, and collect the shape and distance information of obstacles. Then, by applying the hybrid approach that combines the center of gravity and thinning method, the optimal moving position for the service robot to perform the task of grabbing is estimated. And then, the optimal node information for the robot's work destination is updated by comparing the geometric distance between the estimated position and the existing node according to the node update rule.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.18
no.4
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pp.81-93
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2011
By using GOSST theory, this paper models SSCFLP taking FLP, capacity of the facilities, single source capacitated limitation level and service enhancement issues into consideration. GOSST theory is strongly suggested as the solution procedure for these issues. We have used clustering of Center of Gravity method using the case study of the company S and then, took a heuristic GOSST measure in the alternative selection process. As a result, the research finds an alternative solution that both meets the satisfactory level of service and achieves consistent distribution capacity. When using this modeling, especially, to select the location of the logistics distribution center, the efficiency of current facilities is maximized while offering the minimum geometric distance for the alternative. Also, we can expect that the illustrated model and alternative solution can be applied to architecture of distribution system, to selection of telecommunication system locations for wireless network and to relocation of related facilities due to their sensitivities to location and weight.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.8
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pp.3806-3825
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2016
This paper brings out a neoteric frame of reference for visual semantic based 3d video search and retrieval applications. Newfangled 3D retrieval application spotlight on shape analysis like object matching, classification and retrieval not only sticking up entirely with video retrieval. In this ambit, we delve into 3D-CBVR (Content Based Video Retrieval) concept for the first time. For this purpose we intent to hitch on BOVW and Mapreduce in 3D framework. Here, we tried to coalesce shape, color and texture for feature extraction. For this purpose, we have used combination of geometric & topological features for shape and 3D co-occurrence matrix for color and texture. After thriving extraction of local descriptors, TB-PCT (Threshold Based- Predictive Clustering Tree) algorithm is used to generate visual codebook. Further, matching is performed using soft weighting scheme with L2 distance function. As a final step, retrieved results are ranked according to the Index value and produce results .In order to handle prodigious amount of data and Efficacious retrieval, we have incorporated HDFS in our Intellection. Using 3D video dataset, we fiture the performance of our proposed system which can pan out that the proposed work gives meticulous result and also reduce the time intricacy.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.36
no.5
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pp.355-369
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2018
LiDAR (Light Detection And Ranging) strip adjustment is process to improve geo-referencing of the ALS (Airborne Laser Scanner) strips that leads to seamless LiDAR data. Multiple strips are required to collect data over the large areas, thus the strips are overlapped in order to ensure data continuity. The LSA (LiDAR Strip Adjustment) consists of identifying corresponding features and minimizing discrepancies in the overlapping strips. The corresponding features are utilized as control features to estimate transformation parameters. This paper applied SURF (Speeded Up Robust Feature) to identify corresponding features. To improve determination of the corresponding feature, false matching points were removed by applying three schemes: (1) minimizing distance of the SURF feature vectors, (2) selecting reliable matching feature with high cross-correlation, and (3) reflecting geometric characteristics of the matching pattern. In the strip adjustment procedure, corresponding points having large residuals were removed iteratively that could achieve improvement of accuracy of the LSA eventually. Only a few iterations were required to reach reasonably high accuracy. The experiments with simulated and real data show that the proposed method is practical and effective to airborne LSA. At least 80 % accuracy improvement was achieved in terms of RMSE (Root Mean Square Error) after applying the proposed schemes.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.18
no.5
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pp.594-601
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2015
The purpose of this research is to propose a maintenance support system for deciding assembly sequence of the product and appropriate tools that are used to assembly and disassembly of parts in the product when geometric properties of the product. The digital maintenance system (DMS) is developed to generate the maintenance guideline and the initial experiment is conducted especially for an underwater weapon system with cylindrical structure. DMS considers four factors to find the efficient assembly and disassembly procedure automatically: (1) assembly tree, (2) properties of each part, (3) distance from the center of the product, and (4) volume. Based on the factors, DMS simulate the movement of each tool virtually and the properties of tools are investigated to find an appropriate tool for using assembly and disassembly of each part in the product. The proposed approach integrates modeling, simulation, data configuration, and virtual reality to allow a development of preliminary maintenance guidance.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.15
no.7
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pp.1439-1446
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2011
This paper describes the algorithm that lowers the dimension, maintains the object recognition and significantly reduces the eigenspace configuration time by combining the higher correlation feature information and Principle Component Analysis. Since the suggested method doesn't require a lot of computation than the method using existing geometric information or stereo image, the fact that it is very suitable for building the real-time system has been proved through the experiment. In addition, since the existing point to point method which is a simple distance calculation has many errors, in this paper to improve recognition rate the recognition error could be reduced by using several successive input images as a unit of recognition with K-Nearest Neighbor which is the improved Class to Class method.
In the past decades, effect of near field earthquake on the historical monuments has attracted the attention of researchers. So, many analyses in this regard have been presented. Tunnels as vital arteries play an important role in management after the earthquake crisis. However, digging tunnels and seismic effects of earthquake on the historical monuments have always been a challenge between engineers and historical supporters. So, in a case study, effect of near field earthquake on the historical monument was investigated. For this research, Finite Element Analysis (FEM) in soil environment and soil-structure interaction was used. In Plaxis 2D software, different accelerograms of near field earthquake were applied to the geometric definition. Analysis validations were performed based on the previous numerical studies. Creating a nonlinear relationship with space parameter, time, angular and numerical model outputs was of practical and critical importance. Hence, artificial Neural Network (ANN) was used and two linear layers and Tansig function were considered. Accuracy of the results was approved by the appropriate statistical test. Results of the study showed that buildings near and far from the tunnel had a special seismic behavior. Scattering of seismic waves on the underground tunnels on the adjacent buildings was influenced by their distance from the tunnel. Finally, a static test expressed optimal convergence of neural network and Plaxis.
Due to the fact that 3D printing is applied to many areas of life, 3D printing models are often used illegally without any permission from the original providers. This paper presents a novel watermarking algorithm for the copyright protection and ownership identification for 3D printing based on the radius curvature of 3D triangle. 3D triangles are extracted and classified into groups based on radius curvature by the clustering algorithm, and then the mean radius curvature of each group will be computed for watermark embedding. The watermark data is embedded to the groups of 3D triangle by changing the mean radius curvature of each group. In each group, we select a 3D triangle which has the nearest radius curvature with the changed mean radius curvature. Finally, we change the vertices of the selected facet according to the changed radius curvature has been embedded watermark. In experiments, the distance error between the original 3D printing model and the watermarked 3D printing model is approximate zero, and the Bit Error Rate is also very low. From experimental results, we verify that the proposed algorithm is invisible and robustness with geometric attacks rotation, scaling and translation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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