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.
To determine the modal matrix and modal frequency of engine mount system, we most solve so-called eigen-value problem. However eigen-value problem of engine mount system with hydraulic mount can not be solved by general eigne-analysis algorithm because the properties of hydraulic mount vary with frequency. so in this paper the method for modal analysis of rigid body motions of an engine supported by hydraulic mount is proposed. Natural frequencies and mode shapes of this nonlinear system are obtained by using complex exponential method and Laplace transformation method. In time domain, impulse response functions are calculated by (two-sided) discrete inverse Fourier Transformation of forced frequency response functions achieved by Laplace transformation of the differential equation of motion. Considering the fact that frequency response functions synthesized by modal parameters form proposed method are in good agreement with original FRFs, it is proved that the proposed method is very efficient and useful for the analysis of eigne-value problem of hydraulic engine mount system.
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.
Numerical solution to buckling analysis of beams and columns are obtained by the method of differential quadrature (DQ) and harmonic differential quadrature (HDQ) for various support conditions considering the variation of flexural rigidity. The solution technique is applied to find the buckling load of fully or partially embedded columns such as piles. A simple semi- inverse method of DQ or HDQ is proposed for determining the flexural rigidities at various sections of non-prismatic column ( pile) partially and fully embedded given the buckling load, buckled shape and sub-grade reaction of the soil. The obtained results are compared with the existing solutions available from other numerical methods and analytical results. In addition, this paper also uses a recently developed technique, known as the differential transformation (DT) to determine the critical buckling load of fully or partially supported heavy prismatic piles as well as fully supported non-prismatic piles. In solving the problem, governing differential equation is converted to algebraic equations using differential transformation methods (DT) which must be solved together with applied boundary conditions. The symbolic programming package, Mathematica is ideally suitable to solve such recursive equations by considering fairly large number of terms.
In the previous study, the inverse perturbation method was used to identify structural damages. Because all unmeasured DOFs were considered as unknown variables, considerable computational effort was required to obtain reliable results. Thus, in the present study, a system condensation method is used to transform the unmeasured DOFs into the measured DOFs, which eliminates the remaining unmeasured DOFs to improve computational efficiency. However, there may still arise a numerically ill-conditioned problem, if the system condensation is not adequate for numerical Programming or if the system condensation is not recalibrated with respect to the structural changes. This numerical problem is resolved in the present study by adopting more accurate accelerated improved reduced system (AIRS) as well as by updating the transformation matrix at every step. The criterion on the required accuracy of the condensation method is also proposed. Finally, numerical verification results of the present accelerated inverse perturbation method (AIPM) are presented.
구조 역섭동 문제에서, 신뢰할 만한 결과를 얻기 위해서는 정의되지 않은 모든 자유도가 미지변수로 간주되기 때문에 많은 전산자원이 필요하다. 본 연구에서는 축소시스템 기법과의 연동을 통해 정의되지 않은 자유도를 축소시스템에서 정의된 자유도 정보로 대체함으로써 해의 정확성과 계산의 효율성을 확보하는 기법을 제안한다. 일반적으로 구조 시스템을 축소할 경우, 시스템 축소변환 행렬에 오차가 포함되게 된다. 이 오차로 인해 축소기법을 적용하여 역섭동 문제의 정확한 해를 구하는 것은 쉽지 않은 문제이다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 자유도 변환행렬을 매 단계마다 개선하는 반복적 축소 시스템 기법을 적용한다. 자유도 기반 축소시스템의 신뢰성은 주자유도 선정 위치와 변환행렬의 반복 계산 횟수에 의해 결정되며, 변환행렬의 반복 계산을 줄이기 위해서는 시스템 구축 초기에 주자유도가 잘 선정되어야 한다. 따라서, 본 연구에서는 축소모델의 정확도를 향상시키고 변환 행렬의 반복 계산을 최소화하기 위해 2단계 축소기법을 적용하여 주자유도 위치를 선정한다. 최종적으로 수치예제를 통해서 반복적 역섭동법의 효용성을 확인한다.
Based on the relative velocity method and the inverse kinematics theory, this paper presents an automated system for designing and manufacturing of an open type cylindrical cam with a rotating follower(OCRF). In the first part, this paper defines the relative velocity method for OCRF and calculates the contact point by using the coordinate transformation technique. In the second part, it generates NC Code of a CNC machine center for inverse kinematics by using the cutter location and the cutter orientation of OCRF. Finally, the automated CADICAM program developed in the paper shows an example on the desip and manufacture process of OCRF.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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