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.
Compressive sensing (CS) is a newly developed data acquisition and processing technique that takes advantage of the sparse structure in signals. Normally signals in their primitive space or format are reconstructed from their compressed measurements for further treatments, such as modal analysis for vibration data. This approach causes problems such as leakage, loss of fidelity, etc., and the computation of reconstruction itself is costly as well. Therefore, it is appealing to directly work on the compressed data without prior reconstruction of the original data. In this paper, a direct approach for modal analysis of damped systems is proposed by decomposing the compressed measurements with an appropriate dictionary. The damped free vibration function is adopted to form atoms in the dictionary for the following sparse decomposition. Compared with the normally used Fourier bases, the damped free vibration function spans a space with both the frequency and damping as the control variables. In order to efficiently search the enormous two-dimension dictionary with frequency and damping as variables, a two-step strategy is implemented combined with the Orthogonal Matching Pursuit (OMP) to determine the optimal atom in the dictionary, which greatly reduces the computation of the sparse decomposition. The performance of the proposed method is demonstrated by a numerical and an experimental example, and advantages of the method are revealed by comparison with another such kind method using POD technique.
This paper presents a steering angle error compensation (SAEC) algorithm that is appropriate for rapidly moving sources. The Proposed algorithm utilizes a modal covariance matrix from multiple frequency components instead of the multiple snapshots in a narrowband SAEC, and estimates the steering error by maximizing the wideband WVDR output power using a first-order Taylor series approximation of the modal steering vector in terms of the steering error. As such, the steering error can be compensated with short observation times. Several simulations using artificial and sea trial data are used to demonstrate the Performance of the proposed algorithm.
Kim, Dong-Hyun;Kwon, Hyuk-Jun;Lee, In;Paek, Seung-Kil
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.4
no.1
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pp.34-44
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2003
An advanced aeroelastic analysis using a computational structural dynamics (CSD), finite element method (FEM) and computational fluid dynamics (CFD) is presented in this Paper. A general aeroelastic analysis system is originally developed and applied to realistic design problems in the transonic flow region, where strong shock wave interactions exist. The present computational approach is based on the modal-based coupled nonlinear analysis with the matched-point concept and adopts the high-speed parallel processing technique on the low-cost network based PC-clustered machines. It can give very accurate and useful engineering data on the structural dynamic design of advanced flight vehicles. For the nonlinear unsteady aerodynamics in high transonic flow region, Euler equations using the unstructured grid system have been applied to easily consider complex configurations. It is typically shown that the advanced numerical approach can give very realistic and practical results for design engineers and safe flight tests. One can find that the present study conducts a virtual flutter flight test which are usually very dangerous in reality.
In this study an output-only system identification technique for civil structures under ambient vibrations is carried out, mainly focused on using the Stochastic Subspace Identification (SSI) based algorithms. A newly developed signal processing technique, called Singular Spectrum Analysis (SSA), capable to smooth a noisy signal, is adopted for preprocessing the measurement data. An SSA-based SSI algorithm with the aim of finding accurate and true modal parameters is developed through stabilization diagram which is constructed by plotting the identified system poles with increasing the size of data matrix. First, comparative study between different approaches, with and without using SSA to pre-process the data, on determining the model order and selecting the true system poles is examined in this study through numerical simulation. Finally, application of the proposed system identification task to the real large scale structure: Canton Tower, a benchmark problem for structural health monitoring of high-rise slender structures, using SSA-based SSI algorithm is carried out to extract the dynamic characteristics of the tower from output-only measurements.
Weak target detection and localization in the presence of loud surface ship noise is a critical problem for matched field processing (MFP) in shallow water. For stationary sources, each signal component of received signal can be separated and interference can be suppressed using eigen space analysis schemes. However, source motion, in realistic cases, causes spreading of signal energies in their subspace. In this case, eigenvalues of target and interfere signal components are mixed and hard to be separated with usual phone space eigenvector decomposition (EVD) approaches. Our technique is based on mode space and utilizes the difference in their physical characteristics of surface and submerged sources. Performing EVD for modal cross spectral density matrix, interference components in the mode amplitude subspace can be classified and eliminated. This technique is demonstrated with synthetic data, and results are discussed.
Recent technological advances provide the opportunity to use large amounts of multimedia data from a multitude of sensors with different modalities (e.g., video, text) for the detection and characterization of criminal activity. Their integration can compensate for sensor and modality deficiencies by using data from other available sensors and modalities. However, building such an integrated system at the scale of neighborhood and cities is challenging due to the large amount of data to be considered and the need to ensure a short response time to potential criminal activity. In this paper, we present a system that enables multi-modal data collection at scale and automates the detection of events of interest for the surveillance and reconnaissance of criminal activity. The proposed system showcases novel analytical tools that fuse multimedia data streams to automatically detect and identify specific criminal events and activities. More specifically, the system detects and analyzes series of incidents (an incident is an occurrence or artifact relevant to a criminal activity extracted from a single media stream) in the spatiotemporal domain to extract events (actual instances of criminal events) while cross-referencing multimodal media streams and incidents in time and space to provide a comprehensive view to a human operator while avoiding information overload. We present several case studies that demonstrate how the proposed system can provide law enforcement personnel with forensic and real time tools to identify and track potential criminal activity.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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v.3
no.1
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pp.43-48
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2002
This paper describes an automated computer-aided engineering (CAE) system for three-dimensional structures. An automatic finite element mesh-generation technique, which is based on fuzzy knowledge processing and computational geometry techniques, is incorporated into the system, together with a commercial FE analysis code, and a commercial solid modeler. The system allows a geometry model of interest to be automatically converted to different FE models, depending on the physical phenomena of the structures to be analyzed, i.e., electrostatic analysis, stress analysis, modal analysis, and so on. Also, with the aid of multilayer neural networks, the present system allows us to obtain automatically a design window in which a number of satisfactory design solutions exist in a multi-dimensional design parameter space. The developed CAE system is successfully applied to evaluate an electrostatic micromachines.
A low cost personal computer and image processing S/W were empolyed to derive Digtal Elevation Model(DEM) of tidal flat from multitemporal LANDSAT TM images, and to create three-dimensional(3D) perspective views of the tidel flat on Komso bay in west coasts of Korea. The method for generation of Digital Elevation Model(DEM) in tidal flat was considered by overlapping techniques of multitemporal LANDSAT TM images and interpolations. The boundary maps of tidal flat extracted from multitemporal images with different water high were digitally combined in x, y, z space with tide in formation and used as an inputcontour data to obtain an elevation model by interpolation using spline function. Elevation errors of less than $\pm$0.1m were achived using overlapping techniques and a spline interpolation approach, respectively. The derived DEM allows for the generation of a perspective grid and drape on the satellite image values to create a realistic terrain visualization model so that the tidal flat may be viewed from and desired direction. As the result of this study, we obtained elevation model of tidal flats which contribute to characterize of topography and monitoring of morphological evolution of tidal flats. Moreover, the modal generated here can be used for simulation of innudation according to tide and support other studies as a supplementary data set.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.15
no.1
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pp.32-43
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2014
Automatic fiber placement (AFP) has become a popular processing technique for composites in the aerospace industry, due to its ability to place prepregs or tapes precisely in the exact position when complex parts are being manufactured. This paper presents the design, analysis, and manufacture of an AFP mandrel for composite aircraft fuselage skin fabrication. According to the design requirements, an AFP mandrel was developed and a numerical study was performed through the finite element method. Linear static load analyses were performed considering the mandrel structure self-weight and a 2940 N load from the AFP machine head. Modal analysis was also performed to determine the mandrel's natural frequencies. These analyses confirmed that the proposed mandrel meets the design requirements. A prototype mandrel was then manufactured and used to fabricate a composite fuselage skin. Material load tests were conducted on the AFP fuselage skin curved laminates, equivalent flat AFP, and hand layup laminates. The flat AFP and hand layup laminates showed almost identical strength results in tension and compression. Compared to hand layup, the flat AFP laminate modulus was 5.2% higher in tension and 12.6% lower in compression. The AFP curved laminates had an ultimate compressive strength of 1.6% to 8.7% higher than flat laminates. The FEM simulation predicted strengths were 4% higher in tension and 11% higher in compression than the flat laminate test results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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