Identifying the load and mutual inductance is essential for improving the power transfer capability and power transfer efficiency of Inductive Power Transfer (IPT) systems. In this paper, a steady-state load and mutual inductance identification method focusing on series-parallel compensated IPT systems is proposed. The identification model is established according to the steady-state characteristics of the system. Furthermore, two sets of identification results are obtained, and then they are analyzed in detail to eliminate the untrue one. In addition, the identification method can be achieved without extra circuits so that it does not increase the complexity of the system or the control difficulty. Finally, the feasibility of the proposed method has been verified by simulation and experimental results.
Parametric identification of structures is one of the important aspects of structural health monitoring. Most of the techniques available in the literature have been proved to be effective for structures with small degree of freedoms. However, the problem becomes challenging when the structure system is large, such as bridge structures. Therefore, it is highly desirable to develop parametric identification methods that are applicable to complex structures. In this paper, the LSE based techniques will be combined with the substructure approach for identifying the parameters of a cable-stayed bridge with large degree of freedoms. Numerical analysis has been carried out for substructures extracted from the 2-dimentional (2D) finite element model of a cable-stayed bridge. Only vertical white noise excitations are applied to the structure, and two different cases are considered where the structural damping is not included or included. Simulation results demonstrate that the proposed approach is capable of identifying the structural parameters with high accuracy without measurement noises.
Structural damage identification (SDI) is a crucial step in structural health monitoring. However, some of the existing SDI methods cannot provide enough identification accuracy and efficiency in practice. A novel whale optimization algorithm (WOA) based method is proposed for SDI by weighting modal data and flexibility assurance criterion in this study. At first, the SDI problem is mathematically converted into a constrained optimization problem. Unlike traditional objective function defined using frequencies and mode shapes, a new objective function on the SDI problem is formulated by weighting both modal data and flexibility assurance criterion. Then, the WOA method, due to its good performance of fast convergence and global searching ability, is adopted to provide an accurate solution to the SDI problem, different predator mechanisms are formulated and their probability thresholds are selected. Finally, the performance of the proposed method is assessed by numerical simulations on a simply-supported beam and a 31-bar truss structures. For the given multiple structural damage conditions under environmental noises, the WOA-based SDI method can effectively locate structural damages and accurately estimate severities of damages. Compared with other optimization methods, such as particle swarm optimization and dragonfly algorithm, the proposed WOA-based method outperforms in accuracy and efficiency, which can provide a more effective and potential tool for the SDI problem.
한국음향학회 1994년도 FIFTH WESTERN PACIFIC REGIONAL ACOUSTICS CONFERENCE SEOUL KOREA
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pp.758-763
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1994
The work discusses the problems of modelling of the process of acoustic signal generation in machines. We have pointed out that in the task of minimizing of both moise and vibration, the key problem is identification of sources and paths of propagation, both in terms of their location and of definition of their characteristic features. Properly conducted identification makes possible the use of relatively simple mathematical models and this fact is particularly important for a broad application of the proposed methods in practice.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권9호
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pp.3858-3869
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2020
In this paper, we propose a hash-chain based friendly force identification protocol for personal combatants equipped with a personal combat system in a tactical wireless network. It is imperative in military operations to effectively and quickly identify friendly forces. If the identification of friendly forces is not correct, this can cause friendly fire. In current ground operations, the identification of friendly forces by personal combatants is neither secure nor safe. To address this issue, the proposed protocol uses a hash-chain to determine if a detected person is friendly. Only friendly forces with the same materials that are assigned before they deploy can construct an initial hash-chain. Moreover, the hash-chain is changed at specific times. The performance of the proposed protocol is evaluated on the assumption that the secret key is leaked, which is the worst scenario in the security research field. We verify that the proposed protocol is secure for the various attack scenarios, such as message replay attack, fabrication attack, and Denial of Service attack.
Identifying structural modal parameters, especially those modes within high frequency range, from ambient data is still a challenging problem due to various kinds of uncertainty involved in vibration measurements. A procedure applying an ensemble empirical mode decomposition (EEMD) method is proposed for accurate and robust structural modal identification. In the proposed method, the EEMD process is first implemented to decompose the original ambient data to a set of intrinsic mode functions (IMFs), which are zero-mean time series with energy in narrow frequency bands. Subsequently, a Sub-PolyMAX method is performed in narrow frequency bands by using IMFs as primary data for structural modal identification. The merit of the proposed method is that it performs structural identification in narrow frequency bands (take IMFs as primary data), unlike the traditional method in the whole frequency space (take original measurements as primary data), thus it produces more accurate identification results. A numerical example and a multiple-span continuous steel bridge have been investigated to verify the effectiveness of the proposed method.
This study investigates the identification of added mass and its location in the glass fiber reinforced polymer (GFRP) beam structures. The main emphasis of this paper is to ascertain the importance of inclusion of rotational degrees of freedom (dofs) in the introduction of added mass or damage identification. Two identification indices that include the rotational dofs have been introduced in this paper: the modal force index (MFI) and the modal rotational curvature index (MRCI). The MFI amplifies damage signature using undamaged numerical stiffness matrix which is related to changes in the altered mode shapes from the original mode shapes. The MRCI is obtained by using a higher derivative of rotational mode shapes. Experimental and numerical results are compared with the existing methods leading to a conclusion that the contributions of the rotational modes play a key role in the identification of added mass. The authors believe that the similar results are likely in the case of damage identification also.
One key factor that hinders the widespread deployment of speaker identification technologies is the requirement of long enrollment utterances to guarantee low error rate during identification. To gain user acceptance of speaker identification technologies, adaptation algorithms that can enroll speakers with short utterances are highly essential. To this end, this paper applies MLLR speaker adaptation for speaker enrollment and compares its performance against other speaker modeling techniques: GMMs and HMM. Also, to speed up the computational procedure of identification, we apply speaker clustering method which uses principal component analysis (PCA) and weighted Euclidean distance as distance measurement. Experimental results show that MLLR adapted modeling method is most effective for short enrollment utterances and that the GMMs performs better when long utterances are available.
By normalizing the internal hysteresis variable and eliminating the redundant parameter, the normalized Bouc-Wen model is considered to be an improved and more reasonable form of the Bouc-Wen model. In order to facilitate application and further research of the normalized Bouc-Wen model, some key aspects of the model need to be uncovered. In this paper, hysteresis characterization of the normalized Bouc-Wen model is first studied with respect to the model parameters, which reveals the influence of each model parameter to the shape of the hysteresis loops. The parameter identification scheme is then proposed based on an improved genetic algorithm (IGA), and verified by experimental test data. It is proved that the proposed method can be an efficacious tool for identification of the model parameters by matching the reconstructed hysteresis loops with the target hysteresis loops. Meanwhile, the IGA is shown to outperform the standard GA. Finally, a simplified identification method is proposed based on parameter sensitivity, which indicates that the efficiency of the identification process can be greatly enhanced while maintaining comparable accuracy if the low-sensitivity parameters are reasonably restricted to narrower ranges.
블럭이론에서는 불연속면의 유한한 연속성을 무시하여 불연속면이 암반내에서 무한이 연속되어진다고 가정하였다. 본 논문에서는 터널시공의 안정성 평가기법으로 불연속면의 유한한 연속성을 고려한 키블럭 해석기법을 제안하고, 실제의 현장에 적용했다. 불연속면 원반 모델을 이용하여 불연속면의 연속성을 고려한 3차원 암반블럭의 생성을 판정하였다. 이 판정기 법은 블럭의 형상에 관계없이 모든 형상의 블럭이 인식가능하여 복잡한 굴착면의 문제에 적용가능 하다. 판정된 암반블럭에 대해서 거동성 및 안정성을 해석하였다. 실제 건설중에 있는 대단면 터널현장에 적용하여 해석결과를 비교 검토하므로써, 본 논문에서 개발한 수치해석기법의 타당성과 적용성에 대한 검증을 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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