This paper presents a study on successive approximation measurement of mechanical parameters for motor control system. At the first step of servo system installation, control system gain tuning is troublesome work. Recently, auto-tuning method of motion controller for motor drive system is based on parameter measurement and identification. On the case of first order mechanical system (mechanical parameters are modified by simple inertia and friction), it is necessary for good response to get the accurate measurement or identification of the mechanical parameters. In this paper, novel method applies the binary successive approximation measurement to the inertia and friction coefficient. Computer simulation and experiment for the proposed method will show verification of accuracy and usefulness.
Precise measurement of extremely low resistance shunt is important for characterization and calibration of high current instruments. We tested resistance measurement method for extremely high current shunt (up to 140 kA), where resistance is determined by precise measurement of voltage drop at 10 A test current in the frequency range of 40 Hz to 10 kHz. For the extremely low ac voltage to be precisely measured, a verification of the measurement method was also carried, where the inherent noise is systematically evaluated. The measurement uncertainty was estimated to be $1\;\%\;at\;95\;\%$ confidence level (k=2) for about 50 $\mu\Omega$.
A new technique for the measurement of surface roughness based on the intensity fluctuations of laser light backscattered from a moving surface has been introduced. This paper reports a method of measuring surface roughness using coherent optics and interferometry. Included are both the theory of the technique and experimental verification. The range of surface roughness which can be accurately measured by this method is also reported.
The author has proposed and verified the accuracy through experiments on a method of measurement through the use of sound waves that not only can quantitatively measure each of the dual directions of the fiber axis with high accuracy of membrane tension created on the surface of the membrane structure, but also can be easily operated in the field of construction. This paper reports the solution for problems of variables caused in the process of downsizing of the measurement equipment in order for practical use, and verifies the correspondence possibility of various stress ratios.
Scanning electron microscopy combined with thermal ionization mass spectrometry (SEM-TIMS) was used to determine the precise isotope ratios of ultra-trace levels of uranium contained in individual microparticles. An advanced multiple ion counter system consisting of three secondary ion multipliers and two compact discrete dynodes was used for complete simultaneous ion detection. For verification purposes, using TIMS with complete simultaneous measurement, isotopes were analyzed in 5 pg of uranium of a certified reference material. A microprobe in the SEM was used to transfer individual particles from a NUSIMEP-7 sample to TIMS filaments, which were then subjected to SEM-TIMS and complete simultaneous measurement. The excellent agreement in the resulting uranium isotope ratios with the certified NUSIMEP-7 values shows the validity of SEM-TIMS with complete simultaneous measurement for the analysis of uranium isotopes in individual particles. Further experimental study required for investigation of simultaneous measurement using the advanced multiple ion counter system is presented.
Although laser interferometer measurement system has advantages of measurement range and accuracy, it has some disadvantages when measurement of multi degrees of freedom of motion are required. Because the traditional error measurement methods for geometric errors (two straightness and three angular errors) of a slide of machine tools measures error components one at a time. It may also create an optical path difference and affect the measurement accuracy. In order to identify and compensate for geometric errors of a moving rigid body in real time processes, an on-line error measurement system for simultaneous detection of the five error components of a moving object is required. Using laser alignment technique and some optoelectronic components, an on-line measurement system with 5 degrees of freedom was developed for the geometric error detection in this study Performance verification of the system has been performed on an error generating mechanism. Experimental results show the feasibility of this system for identifying geometric errors of a slide of machine tools.
In aerospace and energy engineering, the reconstruction of three-dimensional (3D) temperature distributions is crucial. Traditional methods like algebraic iterative reconstruction and filtered back-projection depend on voxel division for resolution. Our algorithm, blending deep learning with computer graphics rendering, converts 2D projections into light rays for uniform sampling, using a fully connected neural network to depict the 3D temperature field. Although effective in capturing internal details, it demands multiple cameras for varied angle projections, increasing cost and computational needs. We assess the impact of camera number on reconstruction accuracy and efficiency, conducting butane-flame simulations with different camera setups (6 to 18 cameras). The results show improved accuracy with more cameras, with 12 cameras achieving optimal computational efficiency (1.263) and low error rates. Verification experiments with 9, 12, and 15 cameras, using thermocouples, confirm that the 12-camera setup as the best, balancing efficiency and accuracy. This offers a feasible, cost-effective solution for real-world applications like engine testing and environmental monitoring, improving accuracy and resource management in temperature measurement.
The Purpose of this study is to grasp the general effects of measurement-related investment by industrial firms. We presupposed the hypothesis that the measurement-related investment affects the decrease of product inferiority rates and analyzed the investigation results by means of PIMS(Profit Improvement of Market Strategy) model. As the results, we found out that the firms with positive measurement-related investment showed for less inferiority rates of products considerably. This study put an emphasis on the verification results showing that the considerable increase of measurement-related investment decreases the product inferiority rate by the statistical methods.
The purpose of this study is to develop and verify the TPACK measurement tool for middle and high school mathematics teachers in the Korean context. Also, by clarifying the relationship between subordinate factors of Mathematics teachers' TPACK, an attempt was made to provide suggestions on the designs and directions for the in-service and pre-service teacher education and the programs for improving mathematics teachers' TPACK in the future. In order to achieve this goal, TPACK factors of mathematics teachers were extracted by reviewing literature on PCK, MKT, and TPACK. Then, content validity, basic statistical survey, reliability verification, exploratory factor analysis, confirmatory factor analysis, and structural equation model verification were conducted sequentially. At first, preliminary analysis was carried out on 79 mathematics teachers, and 76 items excluding the items with extreme value and reliability were included in the basic statistical analysis. And secondly, an exploratory factor analysis was conducted on 376 mathematics teachers, and this instrument consisted of 7 subordinate factors(CK, PK, TK, PCK, TCK, TPK, TPACK) and 61 items. Also by conducting confirmatory factor analysis and structural equation model test with 254 mathematics teachers, the measurement tool was confirmed the validity and reliability through statistically significant analysis. Then, the importance of integrated knowledge was confirmed by looking at the relationship between the TPACK factors of in-service mathematics teachers. The integrated knowledge(PCK, TCK, TPK) has played a crucial role in the formation of TPACK rather than the knowledge of CK, PK, and TK alone. Finally, the validity of TCK was confirmed through the structural equation modeling of TPACK. TCK not only directly affected TPACK, but also indirectly through TPK. According to these affirmative results, this measurement tool is claimed to be suitable for measuring the factors of Mathematics teachers' TPACK, and also the structural equation model can be regarded as a suitable model for analyzing the structural relationship of mathematics teachers' TPACK.
The main objective of this study was to assess the applicability of IoT (Internet of Things)-based flood management under climate change by developing intelligent water level monitoring platform based on IoT. In this study, Arduino Uno was selected as the development board, which is an open-source electronic platform. Arduino Uno was designed to connect the ultrasonic sensor, temperature sensor, and data logger shield for implementing IoT. Arduino IDE (Integrated Development Environment) was selected as the Arduino software and used to develop the intelligent algorithm to measure and calibrate the real-time water level automatically. The intelligent water level monitoring platform consists of water level measurement, temperature calibration, data calibration, stage-discharge relationship, and data logger algorithms. Water level measurement and temperature calibration algorithm corrected the bias inherent in the ultrasonic sensor. Data calibration algorithm analyzed and corrected the outliers during the measurement process. The verification of the intelligent water level measurement algorithm was performed by comparing water levels using the tape and ultrasonic sensor, which was generated by measuring water levels at regular intervals up to the maximum level. The statistics of the slope of the regression line and $R^2$ were 1.00 and 0.99, respectively which were considered acceptable. The error was 0.0575 cm. The verification of data calibration algorithm was performed by analyzing water levels containing all error codes in a time series graph. The intelligent platform developed in this study may contribute to the public IoT service, which is applicable to intelligent flood management under climate change.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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