This paper aims at formulating various statistical models for the study of a ten year Weigh-in-Motion (WIM) data collected from various WIM stations in Hong Kong. In order to study the bridge live load model it is important to determine the mathematical distributions of different load affecting parameters such as gross vehicle weights, axle weights, axle spacings, average daily number of trucks etc. Each of the above parameters is analyzed by various stochastic processes in order to obtain the mathematical distributions and the Maximum Likelihood Estimation (MLE) method is adopted to calculate the statistical parameters, expected values and standard deviations from the given samples of data. The Kolmogorov-Smirnov (K-S) method of approach is used to check the suitability of the statistical model selected for the particular parameter and the Monte Carlo method is used to simulate the distributions of maximum value stochastic processes of a series of given stochastic processes. Using the statistical analysis approach the maximum value of gross vehicle weight and axle weight in bridge design life has been determined and the distribution functions of these parameters are obtained under both free-flowing traffic and dense traffic status. The maximum value of bending moments and shears for wide range of simple spans are obtained by extrapolation. It has been observed that the obtained maximum values of the gross vehicle weight and axle weight from this study are very close to their legal limitations of Hong Kong which are 42 tonnes for gross weight and 10 tonnes for axle weight.
The accuracy in maneuvering target tracking using multiple models is caused by the suitability of each target motion model to be used. The interacting multiple model (IMM) algorithm and the adaptive IMM algorithm require the predefined sub-models and the predetermined acceleration intervals, respectively, in consideration of the properties of maneuvers to construct multiple models. In this paper, to solve these problems intelligently, a genetic algorithm (GA) based-IMM method using fuzzy logic is proposed. In the proposed method, a sub-model is represented as a set of fuzzy rules to model the time-varying variances of the process noises of a new piecewise constant white acceleration model, and the GA is applied to identify this fuzzy model. The proposed method is compared with the AIMM algorithm in simulations.
Chimera grid methods have been widely used in Computational Fluid Dynamics due to its simplicity in constructing grid systems over complex bodies, and suitability for unsteady flow computations with bodies in relative motion. However, the interpolation procedure for ensuring the continuity of the solution over overlapped regions fails when the so-called orphan cells are present. We have adopted the MLS(Moving Least Squares) method to replace commonly used linear interpolations in order to alleviate the difficulty associated with the orphan cells. MLS is one of the interpolation methods used in mesh-less methods. A number of examples with MLS are presented to show the validity and the accuracy of the method.
The accuracy in maneuvering target tracking using multiple models is caused by the suitability of each target motion model to be used. The interacting multiple model (IMM) algorithm and the adaptive IMM (AIMM) algorithm require the predefined sub-models and the predetermined acceleration intervals, respectively, in consideration of the properties of maneuvers in order to construct multiple models. In this paper, to solve these problems intelligently, a genetic algorithm (GA) based-IMM method using fuzzy logic is proposed. In the proposed method, the acceleration input is regarded as an additive noise and a sub-model is represented as a set of fuzzy rules to model the time-varying variances of the process noises of a new piecewise constant white acceleration model. The proposed method is compared with the AIMM algorithm in simulations.
Friction problems involving rubber components are frequently encountered in industrial applications. Their treatment within the framework of numerical simulations by means of the Finite Element Method (FEM) is the main issue of this paper. Special emphasis is placed on the choice of a suitable material model and the formulation of a contact model specially designed for the particular characteristics of rubber friction. A coupled thermomechanical approach allows for consideration of the influence of temperature on the frictional behavior. The developed tools are implemented in the commercial FE code ABAQUS. They are validated taking the sliding motion of a rubber tread block as example. Such simulations are frequently encountered in tire design and development. The simulations are carried out with different formulations for the material and the frictional behavior. Comparison of the obtained results with experimental observations enables to judge the suitability of the applied formulations on a structural scale.
The accuracy in maneuvering target tracking using multiple models is resulted in by the suitability of each target motion model to be used. The interacting multiple model (IMM) method and the adaptive IMM (AIMM) method require the predefined sub-models and the predetermined acceleration intervals, respectively, in consideration of the properties of maneuvers in order to construct multiple models. In this paper, to solve these problems, a genetic algorithm(GA) based-IMM method using fuzzy logic is proposed. In the proposed method, the acceleration input is regarded as an additive noise and a sub-model is represented as a set of fuzzy rules to calculate the time-varying variances of the process noises of a new piecewise constant white acceleration model. The proposed method is compared with the AIMM algorithm in simulation.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제39권7호
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pp.709-715
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2015
일반적인 무인잠수정과는 달리 수중 글라이더는 별도의 추진체를 가지지 않고 부력과 중력의 차이에 의해서 추진력을 얻게 된다. 추진력을 얻기 위해 부력을 조절하게 되며, 부력의 변화는 부력엔진을 이용하며 수중 글라이더의 체적을 변화시킨다. 또한, 수중 글라이더의 자세를 제어하기 위해 별도의 방향타를 사용하지 않고 내부의 자세제어기를 이용하여 내부 이동질량의 위치변화를 이용한다. 내부 이동질량의 위치변화에 의한 질량중심과 질량관성모멘트의 변화가 발생하게 되며 이로 인해 수중 글라이더의 자세가 변화하게 된다. 본 논문에서는 수중 글라이더의 기구학적 특성과 운동특성을 반영한 비선형 6자유도 운동방정식을 유도하고 이를 이용한 운동 시뮬레이션을 수행하였다. 자세제어기를 이용하여 수중 글라이더의 종동요각과 횡동요각 제어 운동 시뮬레이션을 수행하였으며, 종동요각과 횡동요각 제어에 따른 수중 글라이더의 운동특성을 해석하였다.
This study conducted a survey of members at sports climbing centers on the purchasing and wearing conditions of sports climbing wear and design preferences. 140 participants were in their 20's and 30's, and many of them engaged in sports climbing activities over 20 times a month. They put emphasis on the motion adaptability, durability, price and functional material when purchasing a climbing wear. However, only 23% of them used sports climbing wear. The reasons for wearing sports climbing wears were suitability for physical activity, comfort, and design. On the other hand, the reasons for not purchasing them were expensive prices and lack of designs. They experienced inconveniences at sleeves and waist in shirts. In case of pants, participants experienced inconveniences with the knee and thigh when they climbing. Concerning the damage of shirts, the majority experienced the elbow part was worn out, and the knee part was either worn out or torn at pants. Design preference results showed participants preferred loose-fit short-sleeved shirts that could cover half of the hip. In case of pants, they preferred basic-fit long trousers and basic hems with no functional characteristic. 3 sports climbing instructors answered that climbing wears should put emphasis on deodorization and antimicrobial effects as well as durability and suitability for physical activity. They also pointed out limitations in price and design and presented opinions about creating various sizes for different body parts by taking into account the growth of muscles.
본 논문에서는 SR(Super Resolution) 복원 과정에 있어 사용되는 입력 후보 영상 중 적합한 입력 영상을 자동 선택하는 알고리즘을 제안함으로써 복원된 고해상도 영상의 질을 개선하고자 한다. SR 복원과정에서 이상적인 결과 영상을 얻기 위해서는 입력되는 모든 영상이 유기적으로 잘 정합 되어야 하지만, 실제로는 그렇지 못하다. 이런 이유로 입력 후보군 영상의 정합 적합성이 얼마나 높은가가 단순히 많은 입력 영상의 수보다 고품질의 고해상도 결과 영상을 얻는데 더욱 결정적이라 할 수 있다. 입력 영상의 적합성은 통계 특성 및 정합 특성을 이용하여 평가 가능하다. 그러므로 본 논문에서는 SR 복원과정에 정합 적합성을 자동으로 평가하여 이에 따라 입력 영상을 결정하는 전처리 과정을 제안하고 구조화하였다. 또한 비디오 시퀀스의 모든 입력 영상은 SR 복원과정의 기준 영상이나 저해상도 입력 영상과 같이 사용될 수 있으므로 본 논문에서는 연속적인 비디오 시퀀스를 위한 SR 복원알고리즘을 제안한다. 적합성의 유무는 임계값(Threshold Value)에 의해 결정되며, 이 임계값은 기준 영상과의 움직임 추정에서 그 보상 값의 오류 값 중 최대치(MMCE, Maximum Motion Compensation Error)로 결정된다. 만약 저해상도 입력 영상의 보상 오류 값의 범위가 0과 MMCE사이(0 < MCE < MMCE )값이라면 그 범위 안의 입력 후보 영상은 SR 복원과정에 사용되며 범위 밖의 후보영상은 제외된다. 최적의 저해상도 기준(ORLR, Optimal Reference Low Resolution)영상은 선택된 저해상도 입력(SLRI, Selected LR Input)영상들과 각각의 저해상도 기준 입력(RLRI, Reference Low Resolution Input)영상들의 비교를 통해 결정된다. 본 논문에서는 이와 같은 과정에 의해 결정된 저해상도의 최적 기준영상과 선택영상을 'Hardie' 보간법을 사용하여 고해상도 영상을 만들어 내는 것으로 사용자의 조정이 없이도 SR 복원영상의 질적 향상을 가져올 것이라 기대된다.
본 연구는 여자핸드볼 경기에서 발생되는 움직임 정보를 바탕으로 앙상블 기법의 배깅과 부스팅 알고리즘의 예측력을 비교하고, 움직임 정보의 활용가능성을 분석하는데 목적이 있다. 연구의 목적을 달성하기 위하여 15번의 연습경기에서 관성센서를 활용해 수집한 움직임 정보를 활용한 경기 결과예측을 랜덤포레스트와 Adaboost 알고리즘을 활용해 비교·분석하였다. 연구결과 첫째, 랜덤포레스트 알고리즘의 예측률은 66.9 ± 0.1%로 나타났으며, Adaboost 알고리즘의 예측률은 65.6 ± 1.6%로 나타났다. 둘째, 랜덤포레스트는 승리 결과는 모두 예측하였고, 패배의 결과는 하나도 예측하지 못하였다. 반면, Adaboost 알고리즘은 승리 예측 91.4%, 패배예측 10.4%라고 나타났다. 셋째, 알고리즘의 적합성 여부에서 랜덤포레스트는 과적합의 오류가 없었지만, Adaboost는 과적합의 오류가 나타났다. 본 연구결과를 바탕으로 스포츠경기를 예측할 때 움직임 정보도 활용 가능성을 확인하였으며, 랜덤포레스트 알고리즘이 보다 우수함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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