This paper presents a method for the inverse dynamic anlaysis of mechanical systems. Actuating forces(or torques) depending on the driving constraints are analyzed in the relative coordinate space using the velocity transformation technique. A systematic method to compose the inverse velocity transformation matrix, which is used to determine the joint reaction forces, is proposed. Two examples are taken to verify the method developed here.
This paper shows the use of wavelet transformation combined with inverse acoustics to reconstruct the surface velocity of a noise source. This approach uses the boundary element analysis based on the measured sound pressure at a set of field points, the Helmholtz integral equations and wavelet transformation for reconstructing the normal surface velocity field. The reconstructed field can be diverged due to the small measurement errors in the case of nearfield acoustic holography (NAH) using an inverse boundary element method. In order to avoid this instability in the inverse problem, the reconstruction process should include some form of regularization for enhancing the resolution of source images. The usual method of regularization has been the truncation of wave vectors associated with small singular values, although the order of an optimal truncation is difficult to determine. In this paper, a wavelet transformation is applied to reduce the computation time for inverse acoustics and to enhance the reconstructed vibration field. The computational speed-up is achieved, with solution time being reduced to $14.5\%$.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권2호
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pp.643-661
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2018
This paper proposes a novel algorithm for lane detection based on inverse perspective transformation and Kalman filter. A simple inverse perspective transformation method is presented to remove perspective effects and generate a top-view image. This method does not need to obtain the internal and external parameters of the camera. The Gaussian kernel function is used to convolute the image to highlight the lane lines, and then an iterative threshold method is used to segment the image. A searching method is applied in the top-view image obtained from the inverse perspective transformation to determine the lane points and their positions. Combining with feature voting mechanism, the detected lane points are fitted as a straight line. Kalman filter is then applied to optimize and track the lane lines and improve the detection robustness. The experimental results show that the proposed method works well in various road conditions and meet the real-time requirements.
Fast Fourier Transformation is employed to convert the head variation of a pipeline in the time domain to the amplitude of the frequency domain. Applying method of characteristics to a pipeline provides a significant frequency range for a surge introduced from the valve modulation. Inverse Fast Fourier Transformation and a Finite Impulse Response Filter can be used to remove any possible noise existing from the significant frequency range of an unsteady condition. A filtered signal shows higher potential for the inverse calculation of leakage detection than the noise-added signal does. The respective performances of Inverse Fast Fourier Transformation and a Finite Impulse Response Filter are compared in terms of leakage detection capability. Characteristics of the frequency range for multiple leakages were investigated to validate the effectiveness of the noise control method in the frequency domain.
In case of analysis of discrete data, it shows by way of example orthogonal array experiment for o, 1 data. This paper introduced expirical logit transformation and the type of Freeman-Tukey inverse sine transformation. As the result of analysis of variance, empirical logit transformation turned out a mistake in application but it is possible for graphical analysis by normal probability paper.
An inverse dynamic procedure for spatial multibody systems containing flexible bodies is developed in the relative joint coordinate space. Constraint acceleration equations are derived in terms of relative coordinates using the velocity transformation technique. An inverse velocity transformation operator, which transforms the Cartesian velocities to the relative velocities, is derived systematically corresponding to the types of kinematic joints connecting the bodies and the system reference matrix. Using the resulting matrix, the joint reaction forces and moments are analyzed in the Cartesian coordinate space. The formulation is illustrated by means of two numerical examples.
The distributed-parameter structures expressed with the partial differential equations are considered as the infinite-dimensional dynamic system. For implementation of a controller in multivariate systems, it is necessary to derive the state-space reduced order model. By the eigensystem realization algorithm, we can yield tile subspace system with the Markov parameters derived from the measured frequency response function by the inverse discrete Fourier transformation. We also review the necessary conditions for the convergence of the approximation system and the error bounds in terms of the singular values of Markov-parameter matrices. To determine the natural frequencies and modal damping ratios, the modal coordinate transformation is applied to the realization system. The vibration test for a smart structure is performed to provide the records of frequency response functions used in the subspace system realization.
This paper proposes a novel lane detection algorithm based on inverse perspective transformation and machine learning in lightweight embedded system. The inverse perspective transformation method is presented for obtaining a bird's-eye view of the scene from a perspective image to remove perspective effects. This method requires only the internal and external parameters of the camera without a homography matrix with 8 degrees of freedom (DoF) that maps the points in one image to the corresponding points in the other image. To improve the accuracy and speed of lane detection in complex road environments, machine learning algorithm that has passed the first classifier is used. Before using machine learning, we apply a meaningful first classifier to the lane detection to improve the detection speed. The first classifier is applied in the bird's-eye view image to determine lane regions. A lane region passed the first classifier is detected more accurately through machine learning. The system has been tested through the driving video of the vehicle in embedded system. The experimental results show that the proposed method works well in various road environments and meet the real-time requirements. As a result, its lane detection speed is about 3.85 times faster than edge-based lane detection, and its detection accuracy is better than edge-based lane detection.
The analysis of actuating forces (or torques) and joint reaction forces (or moments) are essential to determine the capacity of actuators, to control the system and to design the components. This paper presents an inverse dynamic analysis algorithm for flexible multibody systems with closed-loops in the relative joint coordinate space. The joint reaction forces are analyzed in Cartesian coordinate space using the inverse velocity transformation technique. The joint coordinates and the deformation modal coordinates are used as the generalized coordinates of a flexible multibody system. The algorithm is verified through the analysis of a slider-crank mechanism.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제14권1호
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pp.35-42
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2010
A goal of Magnetic Resonance Imaging is reproducing a spatial map of the effective spin density from the measured Fourier coefficients of a specimen. The imaging procedure can be done by inverse Fourier transformation or backward fast Fourier transformation if the data are sampled on a regular grid in frequency space; however, it is still a challenging question how to reconstruct an image from a finite set of Fourier data on irregular points in k-space. In this paper, we describe some mathematical and numerical properties of imaging techniques from non-uniform MR data using the pseudo-inverse or the diagonal-inverse weight matrix. This note is written as an easy guide to readers interested in the non-uniform MRI techniques and it basically follows the ideas given in the paper by Greengard-Lee-Inati [10, 11].
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[게시일 2004년 10월 1일]
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