Pediatric head and neck phantom, using the rate by focusing distance and grid images, Image J using the Quality Assessment and Dose Area Product compared. X-ray laboratory equipment due to the Philips Digital DIAGNOST a 110 cm FFD set and using ACE Non-grid, focusing distance 110 cm (12 : 1), 140 cm (12 : 1), 180 cm (8 : 1) Focused grid, Acryl Phantom (Fluke Model 76-2 Series Phantom) 15.24 cm, by resolution chart image acquisition, image evaluation program (Image J Ver. 1.4.3.67, USA) imaging experiments were analyzed using. Dose Area Product in the Non Grid 0.028 $mGy{\cdot}cm^2$, focusing distance 110 cm (12 : 1), the 0.129 $mGy{\cdot}cm^2$, 140 cm (12 : 1), the 0.135 $mGy{\cdot}cm^2$, 180 cm (8 : 1) was measured with a 0.110 $mGy{\cdot}cm^2$ Non Grid, focusing distance 110 cm (12 : 1), 140 cm (12 : 1), 180 cm (8 : 1) Image obtained when grid using the image J program focusing distance 110 cm with grid based on the measured SNR and PSNR Non Grid if the SNR the 17.307 dB, PSNR of the 20.002 dB, if the SNR 28.755 dB, PSNR was measured by the 31.451 dB. Image J image analysis through the streets, rather than focusing on grid by the rate that could see an increase in dose. Select the grid by a small dose rate reduction is possible.
Reverse engineering technology refers to the process that creates a CAD model of an existing part using measuring devices. Recently, non-contact scanning devices have become more accurate and the speed of data acquisition has increased drastically. However, they generate thousands of points per second and various types of point data. Therefore. it becomes a important to handle the huge amount and various types of point data to generate a surface model efficiently. This paper proposes a new triangular mesh generation method using 3D grids. The geometric information of a part can be obtained from point cloud data by estimating normal values of the points. In our research, the non-uniform 3D grids are generated first for feature based data reduction based on the geometric information. Then, triangulation is performed with the reduced point data. The grid structure is efficiently used not only for neighbor point search that can speed up the mesh generation process but also for getting surface connectivity information to result in same topology surface with the point data. Through this integrated approach, it is possible to create surface models from scanned point data efficiently.
A method of construction with a basis treatment that uses a latticed bamboo mat puts bamboo's peculiarity and bamboo mat's bending substance to use, and a latticed bamboo mat equally distributes to embankment loading in a basis ground. Therefore it prevents ground destruction by an ill-balanced load and an irregular ground subsidence, and it makes safety system. This investigation make progress a soil box model by a dredged reclamation ground of west and south sea at domestic area, and make a comparative study and analyze the strengthening effect based on a grid size of a bamboo-mat and ground failure that it will use in the field.
This paper focuses on the application of artificial neural networks (ANN) for optimal design of tensegrity grid as light-weight roof structures. A tensegrity grid, 2 m ${\times}$ 2 m in size, is fabricated by integrating four single tensegrity modules based on half-cuboctahedron configuration, using galvanised iron (GI) pipes as struts and high tensile stranded cables as tensile elements. The structure is subjected to destructive load test during which continuous monitoring of the prestress levels, key deflections and strains in the struts and the cables is carried out. The monitored structure is analyzed using finite element method (FEM) and the numerical model verified and updated with the experimental observations. The paper then explores the possibility of applying ANN based on multilayered feed forward back propagation algorithm for designing the tensegrity grid structure. The network is trained using the data generated from a finite element model of the structure validated through the physical test. After training, the network output is compared with the target and reasonable agreement is found between the two. The results demonstrate the feasibility of applying the ANNs for design of the tensegrity structures.
In medium-voltage and high-voltage high-power converters, the switching devices need to operate at a low switching frequency to reduce power loss and increase the power capacity. This increases the delay of the signal sampling and PWM. It also makes the cross-couplings of the d-q current components more severe. In addition, the LCL filter has three cross-coupling loops and is prone to resonance. In order to solve these problems, this paper establishes a complex vector model of an LCL type grid-connected converter. Based on this model, two multiple decoupling current control strategies with passive damping / notch damping are proposed for the LCL type grid-connected converter. The proposed strategies can effectively eliminate the cross-couplings of the converter, achieve independent control of the d-q current components, expand the stable region and suppress the resonance of the LCL filter. Simulation and experimental results verify the correctness of the theoretical analysis and the feasibility of the proposed strategies.
In DC distribution systems, a TAB converter employing multiple transformers is one of the most widely used topologies due to its high power density, modularizability, and cost-effectiveness. However, the conventional control technique for a grid-connected mode in the TAB converter cannot maintain its reliability for an islanding mode under a blackout situation. In this paper, the islanding mode control technique is proposed to solve this issue. To verify the relative stability and dynamic characteristics of the control technique, small-signal models of both the grid connected and the islanding mode are derived. Based on the small-signal models, PI controllers are designed to provide suitable power control. The proposed control technique, the accuracy of small-signal models, and the performance of the controllers are verified by simulations and experiments with a 1-kW prototype TAB converter.
A wide scope of numerical simulations was performed to predict model-ship resistances by using STAR-CCM+ and OpenFOAM. The numerical results were compared with experimental measurements in towing tank to analyze statistical reliability of the present simulations. Based on the normal distribution of resistance errors in 113 cases of container carriers, tankers and very large crude-oil carriers, the confidence intervals of numerical error were estimated as [-2.64%,+2.32%] and [-1.82%, +1.87%] with 95% confidence in STAR-CCM+ and OpenFOAM, respectively. The resistance errors of liquefied natural gas carriers with single- and twin-skeg were confident in the ranges of [-2.51%,+2.64%] and [-2.29%, +1.46%], respectively. The grid uncertainty of resistance coefficients for KCS was also quantitatively analyzed by using a grid verification procedure. The grid uncertainty of OpenFOAM (5.1%) was larger than 4.4% uncertainty of STAR-CCM+ although OpenFOAM provided statistically more confident results than those of STAR-CCM+. It means that a grid system verified under a specific condition does not automatically lead to statistical reliability in general cases.
This paper reviews the concept of tensegrity structures and proposes a new type of dismountable steel tensegrity grids for possible deployment as light-weight roof structures. It covers the fabrication of the prototype structures followed by their instrumentation, destructive testing and numerical analysis. First, a single module, measuring $1m{\times}1m$ in size, is fabricated based on half-cuboctahedron configuration using galvanised iron (GI) pipes as struts and high tensile stranded cables as tensile elements. Detailed instrumentation of the structure is carried out right at the fabrication stage. The structure is thereafter subjected to destructive test during which the strain and the displacement responses are carefully monitored. The structure is modelled and analyzed using finite element method (FEM) and the model generated is updated with the experimental results. The investigations are then extended to a $2{\times}2$ grid, measuring $2m{\times}2m$ in size, fabricated uniquely by the cohesive integration of four single tensegrity modules. After updating and validating on the $2{\times}2$ grid, the finite element model is extended to a $8{\times}8$ grid (consisting of 64 units and measuring $8m{\times}8m$) whose behaviour is studied in detail for various load combinations expected to act on the structure. The results demonstrate that the proposed tensegrity grid structures are not only dismountable but also exhibit satisfactory behaviour from strength and serviceability point of view.
Many applications in computer graphics require complex, highly detailed models. However, to control processing time, it is often desirable to use approximations in place of excessively detailed models. Therefore, we have developed the notion of an optimal matrix to simplify the model surface which can then rapidly obtain high quality 2D patterns by flattening the 3D surface. Firstly, the woman's 3D body was modeled based on Size Korea data. Secondly, the 3D model was divided by shell and block for the pattern draft. Thirdly, each block was flattened by the grid and bridge method. Finally, we select the optimal matrix and demonstrate it's efficiency and quality. The proposed approach accommodates surfaces with darts, which are commonly utilized in the clothing industry to reduce the deformation of surface forming and flattening. The resulting optimal matrix could be an initiation of standardization for pattern flattening. This can facilitate much better approximations, in both efficiency and exactness.
This paper describes a method of building the probability grid map for an autonomous mobile robot using the ultrasonic DAF(data association filter). The DAF, which evaluates the association of each data with the rest and removes the data affected by the specular reflection effect, can improve the reliability of the data for the Probability grid map. This method is based on the evaluation of possibility that the acquired data are all from the same object. Namely, the data from specular reflection have very few possibilities of detecting the same object, so that they are excluded from the data cluster during the process of the DAF. Therefore, the uncertain data corrupted by the specular reflection and/or multi-path effect, are not used to update the probability map, and hence building a good quality of a grid map is possible even in a specular environment. In order to verify the effectiveness of the DAF, it was applied to the Bayesian model and the orientation probability model which are the typical ones of a grid map. We demonstrate the experimental results using a real mobile robot in the real world.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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