Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2009.10a
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pp.99-105
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2009
Crack detection method of a rotating blade was suggested in this paper. A rotating blade was modeled with a cantilever beam connected to a hub undergoing rotating motion. The existence and the location of crack were able to be recognized from the vertical response of end tip of a rotating cantilever beam by employing Discrete Hidden Markov Model (DHMM) and Empirical Mode Decomposition (EMD). DHMM is a famous stochastic method in the field of speech recognition. However, in recent researches, it has been proved that DHMM can also be used in machine health monitoring. EMD is the method suggested by Huang et al. that decompose a random signal into several mono component signals. EMD was used in this paper as the process of extraction of feature vectors which is the important process to developing DHMM. It was found that developed DHMMs for crack detection of a rotating blade have shown good crack detection ability.
A more applicable optimization model for extracting flutter derivatives of bridge decks is presented, which is suitable for time-varying weights for fitting errors and different lengths of vertical bending and torsional free vibration data. A stochastic search technique for searching the optimal solution of optimization problem is developed, which is more convenient in understanding and programming than the alternate iteration technique, and testified to be a valid and efficient method using two numerical examples. On the basis of the section model test of Sutong Bridge deck, the flutter derivatives are extracted by the stochastic search technique, and compared with the identification results using the modified least-square method. The Empirical Mode Decomposition method is employed to eliminate noise, trends and zero excursion of the collected free vibration data of vertical bending and torsional motion, by which the identification precision of flutter derivatives is improved.
Under the interference of the temperature effect, the alternation of cable force due to damages of a cable-stayed bridge could be difficult to distinguish. Considering the convenience and applicability in engineering practice, simple air or cable temperature measurements are adopted in the current study for the exclusion of temperature effect from the variation of cable force. Using the data collected from Ai-Lan Bridge located in central Taiwan, this work applies the ensemble empirical mode decomposition to process the time histories of cable force, air temperature, and cable temperature. It is evidently observed that the cable force and both types of temperature can all be categorized as the daily variation, long-term variation, and high-frequency noise in the order of decreasing weight. Moreover, the correlation analysis conducted for the decomposed variations of all these three quantities undoubtedly indicates that the daily and long-term variations with different time shifts have to be distinguished for accurately evaluating the temperature effect on the variation of cable force. Finally, consistent results in reducing the range of cable force variation after the elimination of temperature effect confirm the validity and stability of the developed method.
There is greater significance in identifying the incipient damages in structures at the time of their initiation as timely rectification of these minor incipient cracks can save huge maintenance cost. However, the change in the global dynamic characteristics of a structure due to these subtle damages are insignificant enough to detect using the majority of the current damage diagnostic techniques. Keeping this in view, we propose a hybrid damage diagnostic technique for detection of minor incipient damages in the structures. In the proposed automated hybrid algorithm, the raw dynamic signatures obtained from the structure are decomposed to uni-modal signals and the dynamic signature are reconstructed by identifying and combining only the uni-modal signals altered by the minor incipient damage. We use these reconstructed signals for damage diagnostics using ARMAX model. Numerical simulation studies are carried out to investigate and evaluate the proposed hybrid damage diagnostic algorithm and their capability in identifying minor/incipient damage with noisy measurements. Finally, experimental studies on a beam are also presented to compliment the numerical simulations in order to demonstrate the practical application of the proposed algorithm.
Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers
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v.11
no.1
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pp.1-10
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2007
Three dimensional structures of detonation waves propagating in a square tube were investigated using a high resolution CFD code coupled with a conservation equation of reaction progress variable and an one-step irreversible reaction. The code were parallelized based on domain decomposition technique using MPI library. The computations were carried on an in-house Windows cluster with AMD processors. Three-dimensional unsteady analysis results in the smoked-foil records caused by the instabilities of the detonation waves, which showed the rectangular and diagonal modes of detonation instabilities depending on the initial condition of disturbances and the spinning detonation for case of small reaction constant.
Electricity price prediction plays a crucial part in making the schedule and managing the risk to the competitive electricity market participants. However, it is a difficult and challenging task owing to the characteristics of the nonlinearity, non-stationarity and uncertainty of the price series. This study proposes a hybrid improved strategy which incorporates data preprocessor components and a forecasting engine component to enhance the forecasting accuracy of the electricity price. In the developed forecasting procedure, the Seasonal Adjustment (SA) method and the Ensemble Empirical Mode Decomposition (EEMD) technique are synthesized as the data preprocessing component; the Coupled Simulated Annealing (CSA) optimization method and the Least Square Support Vector Regression (LSSVR) algorithm construct the prediction engine. The proposed hybrid approach is verified with electricity price data sampled from the power market of New South Wales in Australia. The simulation outcome manifests that the proposed hybrid approach obtains the observable improvement in the forecasting accuracy compared with other approaches, which suggests that the proposed combinational approach occupies preferable predication ability and enough precision.
This paper presents a new approach for underwater image analysis using the bi-dimensional empirical mode decomposition (BEMD) technique and the phase congruency information. The BEMD algorithm, fully unsupervised, it is mainly applied to texture extraction and image filtering, which are widely recognized as a difficult and challenging machine vision problem. The phase information is the very stability feature of image. Recent developments in analysis methods on the phase congruency information have received large attention by the image researchers. In this paper, the proposed method is called the EP model that inherits the advantages of the first two algorithms, so this model is suitable for processing underwater image. Moreover, the receiver operating characteristic (ROC) curve is presented in this paper to solve the problem that the threshold is greatly affected by personal experience when underwater image edge detection is performed using the EP model. The EP images are computed using combinations of the Canny detector parameters, and the binaryzation image results are generated accordingly. The ideal EP edge feature extractive maps are estimated using correspondence threshold which is optimized by ROC analysis. The experimental results show that the proposed algorithm is able to avoid the operation error caused by manual setting of the detection threshold, and to adaptively set the image feature detection threshold. The proposed method has been proved to be accuracy and effectiveness by the underwater image processing examples.
In this paper a blind watermarking algorithm for digital image is presented. The proposed method operates in wavelet domain. The watermark is decomposed into 2D-IMFs using BEMD which is the 2-dimensional extension of 1 dimensional empirical mode decomposition. The CDMA based on SS technique is applied to watermark embedding and detection process. In the watermark embedding process, each IMF of watermark is embedded into middle frequency subimages in wavelet domain, so subimages just include partial information about embedded watermark. By characteristics of BEMD, when the partial information of watermark is synthesized, the original watermark is reconstructed. The experimental results show that the proposed watermarking algorithm is imperceptible and moreover is robust against JPEG compression, common image processing distortions.
To solve the seismic response problem of a vertical floating roof tank with base isolation, the floating roof is assumed to experience homogeneous rigid circular plate vibration, where the wave height of the vibration is linearly distributed along the radius, starting from the theory of fluid velocity potential; the potential function of the liquid movement and the corresponding theoretical expression of the base shear, overturning the moment, are then established. According to the equivalent principle of the shear and moment, a simplified mechanical model of a base isolation tank with a swinging effect is established, along with a motion equation of a vertical storage tank isolation system that considers the swinging effect based on the energy principle. At the same time, taking a 150,000 m 3 large-scale storage tank as an example, a numerical analysis of the dampening effect was conducted using a vibration mode decomposition response spectrum method, and a comparative analysis with a simplified mechanical model with no swinging effect was applied.
A new multi-timescale analysis method, Ensemble Empirical Mode Decomposition (EEMD), is used to diagnose the variation of the MJO activity determined by 850hPa and 200hPa zonal winds from the National Centers for Environmental Prediction/National Center for Atmospheric Research (NCEP/NCAR) Reanalysis data for the 56-yr period from 1950 to 2005. The results show that MJO activity can be decomposed into 9 quasi-periodic oscillations and a trend. With each level of contribution of the quasi-periodic oscillation discussed, the bi-seasonal oscillation, the interannual oscillation and the trend of the MJO activity are the most prominent features. The trend increases almost linearly, so that prior to around 1978 the activity of the MJO is lower than that during the latter part. This may be related to the tropical sea surface temperature(SST). It is speculated that the interdecadal change in the MJO activity appeared in around 1978 is related to the warmer SST in the equatorial warm pool, especially over the Indian Ocean.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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