The paper proposes a multi-body dynamic simulation to numerically evaluate the generated axial force(G.A.F) and plunging resistant force(P.R.F) practically related to the shudder and idling vibration of an automobile. A numerical analysis of two plunging types of CV joints, tripod joint(TJ) and very low axial tripod joint(VTJ), is conducted using the commercial program DAFUL. User-defined subroutines of a friction model illustrating the contacted parts of the outboard and inboard joint are subsequently developed to overcome the numerical instability and improve the solution performance. The Coulomb friction effect is applied to describe the contact models of the lubricated parts in the rolling and sliding mechanisms. The numerical results, in accordance with the joint articulation angle variation, are validated with experimentation. The offset between spider and tulip housing is demonstrated to be the critical role in producing the 3rd order component of the axial force that potentially causes the noise and vibration in vehicle. The VTJ shows an excellent behavior for the shudder when compared with TJ. In addition, a flexible nonlinear contact analysis coupled with rigid multi-body dynamics is also performed to show the dynamic strength characteristics of the rollers, housing, and spider.
Autonomous underwater vehicles (AUVs) are unmanned underwater vessels to investigate sea environments, oceanography and deep-sea resources autonomously. Docking systems are required to increase the capability of the AUVs to recharge the batteries and to transmit data in real time for specific underwater works, such as repeated jobs at sea bed. This paper presents a visual servo control system for an AUV to dock into an underwater station with a camera mounted at the nose center of the AUV. To make the visual servo control system, this paper derives an optical flow model of a camera, where the projected motions of the image plane are described with the rotational and translational velocities of the AUV. This paper combines the optical flow equation of the camera with the AUVs equation of motion, and derives a state equation for the visual servoing AUV. This paper proposes a discrete-time MIMO controller minimizing a cost function. The control inputs of the AUV are automatically generated with the projected target position on the CCD plane of the camera and with the AUVs motion. To demonstrate the effectiveness of the modeling and the control law of the visual servoing AUV, simulations on docking the AUV to a target station are performed with the 6-dof nonlinear equations of REMUS AUV and a CCD camera.
PURPOSES : The purpose of this study is to investigate the optimal joint positions which can minimize distresses of concrete pavement containing box culvert with horizontally skewed angles. METHODS : The concrete pavement containing the box culvert with different skewed angles and soil cover depths was modeled by 3 dimensional finite element method. The contact boundary condition was used between concrete and soil structures in addition to the nonlinear material property of soil in the finite element model. A dynamic analysis was performed by applying the self weight of pavement, negative temperature gradient of slab, and moving vehicle load simultaneously. RESULTS : In case of zero skewed angle ($0^{\circ}$), the maximum tensile stress of slab was the lowest when the joint was positioned directly over side of box culvert. In case there was a skewed angle, the maximum tensile stress of slab was the lowest when the joint passed the intersection between side of the box culvert and longitudinal centerline of slab. The magnitude of the maximum tensile stress converged to a constant value regardless the joint position from 3m of soil cover depth at all of the horizontally skewed angles. CONCLUSIONS : More reasonable and accurate design of the concrete pavement containing the box culvert can be possible based on the research results.
자동차 부싱은 차체로 전달되는 하중을 줄여주는 역할을 하는 자동차 현가장치의 주요 부품으로 바깥쪽 슬리브와 안쪽의 축 사이에서 가운데가 비어 있는 실린더의 형상을 가진다. 차축에 작용되는 힘과 모멘트에 대한 부싱의 상대변위 및 변형각도는 점탄성 성질을 나타내며, 부싱에서 힘과 모멘트와 이에 대한 변위와 변형각도의 관계는 다물체 동역학 시뮬레이션에 매우 중요하다. 본 연구는 자동차 부싱의 회전방향 모드에 대한 모멘트와 변형각도의 점탄성 관계를 변형각도에 의존하는 모멘트 완화함수를 통하여 부싱모델을 완성하였으며, 완성된 점탄성 부싱 모델은 회전방향 모드에 대한 실험값과 비교하여 검증하였다.
Airborne Gamma Ray Spectrometry (AGRS) with its important applications such as gathering radiation information of ground surface, geochemistry measuring of the abundance of Potassium, Thorium and Uranium in outer earth layer, environmental and nuclear site surveillance has a key role in the field of nuclear science and human life. The Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno (BFGS), with its advanced numerical unconstrained nonlinear optimization in collaboration with Artificial Neural Networks (ANNs) provides a noteworthy opportunity for modern AGRS. In this study a new AGRS system empowered by ANN-BFGS has been proposed and evaluated on available empirical AGRS data. To that effect different architectures of adaptive ANN-BFGS were implemented for a sort of published experimental AGRS outputs. The selected approach among of various training methods, with its low iteration cost and nondiagonal scaling allocation is a new powerful algorithm for AGRS data due to its inherent stochastic properties. Experiments were performed by different architectures and trainings, the selected scheme achieved the smallest number of epochs, the minimum Mean Square Error (MSE) and the maximum performance in compare with different types of optimization strategies and algorithms. The proposed method is capable to be implemented on a cost effective and minimum electronic equipment to present its real-time process, which will let it to be used on board a light Unmanned Aerial Vehicle (UAV). The advanced adaptation properties and models of neural network, the training of stochastic process and its implementation on DSP outstands an affordable, reliable and low cost AGRS design. The main outcome of the study shows this method increases the quality of curvature information of AGRS data while cost of the algorithm is reduced in each iteration so the proposed ANN-BFGS is a trustworthy appropriate model for Gamma-ray data reconstruction and analysis based on advanced novel artificial intelligence systems.
우주 발사체 구조인 추진제 탱크는 지상운송, 발사대기, 이륙 및 비행 과정 동안 다양한 정적 및 동적 하중이 작용하여 이에 대해 구조건전성을 보유해야 하며 더불어 추진제를 많이 싣기 위해서 크고 가벼워야 한다. 이런 특성으로 본 연구의 구조 대상인 추진제 탱크 실린더는 얇은 두께를 가지게 되어 실린더 설계에서 압축하중에 의한 좌굴이 중요하게 고려된다. 하지만 기존의 수립된 NASA 및 유럽 등의 좌굴 설계 기준은 상당히 보수적인 값으로 최신 설계 및 제작 기술을 반영하지 못하고 있다. 본 연구에서는 초기 결함이 반영된 다양한 해석 모델을 이용하여 비선형 좌굴 해석을 수행하고 실린더 구조의 새로운 좌굴 설계 기준 수립 방안을 제시한다. 결론적으로 공통격벽 추진제 탱크 실린더 구조의 효과적인 경량 설계가 구현될 수 있음을 확인하였다.
The cable component of cable-stayed bridges is gradually impacted by weather conditions, vehicle loads, and material corrosion. The stayed cable is a critical load-carrying part that closely affects the operational stability of a cable-stayed bridge. Damaged cables might lead to the bridge collapse due to their tension capacity reduction. Thus, it is necessary to develop structural health monitoring (SHM) techniques that accurately identify damaged cables. In this work, a combinational identification method of three efficient techniques, including statistical analysis, clustering, and neural network models, is proposed to detect the damaged cable in a cable-stayed bridge. The measured dataset from the bridge was initially preprocessed to remove the outlier channels. Then, the theory and application of each technique for damage detection were introduced. In general, the statistical approach extracts the parameters representing the damage within time series, and the clustering approach identifies the outliers from the data signals as damaged members, while the deep learning approach uses the nonlinear data dependencies in SHM for the training model. The performance of these approaches in classifying the damaged cable was assessed, and the combinational identification method was obtained using the voting ensemble. Finally, the combination method was compared with an existing outlier detection algorithm, support vector machines (SVM). The results demonstrate that the proposed method is robust and provides higher accuracy for the damaged cable detection in the cable-stayed bridge.
본 논문에서는 비선형성을 가지는 고정피치 프로펠러를 사용하는 회전익 시스템의 병렬분산보상제어기 적용에 대한 연구 내용을 다루고 있다. 틸트 형 무인기 등 발전된 시스템의 제어기 설계 시 요구되는 비선형 모델링을 위해 T-S 퍼지모델을 사용하였다. 병렬분산보상 제어기는 선형행렬부등식을 이용해 설계하였다. 병렬분산보상제어기 적용가능성 판단을 위한 실험은 시뮬레이션과 1축 자세제어장비를 이용해 수행하였다. Mathworks의 Simulink를 사용해 시뮬레이션을 진행하고 설계한 제어기의 전반적인 성능과 특성을 파악하였다. 이후 1축 자세제어장비와 기 개발된 제어기를 이용해 병렬분산보상기법을 적용한 제어기와 결과를 비교하고 성능을 검증하였다. 시뮬레이션 및 실험 결과를 토대로 고정피치 프로펠러를 사용하는 회전익 시스템에서 설계한 병렬분산보상제어기 적용가능성과 개선사항을 분석하였다.
Purpose: Unmanned air vehicle (UAV) remote sensing was applied to test various vegetation indices and make prediction models of protein content of rice for monitoring grain quality and proper management practice. Methods: Image acquisition was carried out by using NIR (Green, Red, NIR), RGB and RE (Blue, Green, Red-edge) camera mounted on UAV. Sampling was done synchronously at the geo-referenced points and GPS locations were recorded. Paddy samples were air-dried to 15% moisture content, and then dehulled and milled to 92% milling yield and measured the protein content by near-infrared spectroscopy. Results: Artificial neural network showed the better performance with $R^2$ (coefficient of determination) of 0.740, NSE (Nash-Sutcliffe model efficiency coefficient) of 0.733 and RMSE (root mean square error) of 0.187% considering all 54 samples than the models developed by PR (polynomial regression), SLR (simple linear regression), and PLSR (partial least square regression). PLSR calibration models showed almost similar result with PR as 0.663 ($R^2$) and 0.169% (RMSE) for cloud-free samples and 0.491 ($R^2$) and 0.217% (RMSE) for cloud-shadowed samples. However, the validation models performed poorly. This study revealed that there is a highly significant correlation between NDVI (normalized difference vegetation index) and protein content in rice. For the cloud-free samples, the SLR models showed $R^2=0.553$ and RMSE = 0.210%, and for cloud-shadowed samples showed 0.479 as $R^2$ and 0.225% as RMSE respectively. Conclusion: There is a significant correlation between spectral bands and grain protein content. Artificial neural networks have the strong advantages to fit the nonlinear problem when a sigmoid activation function is used in the hidden layer. Quantitatively, the neural network model obtained a higher precision result with a mean absolute relative error (MARE) of 2.18% and root mean square error (RMSE) of 0.187%.
본 연구는 외부 수압을 받는 복합재 원통 셸에 대해서 원통 좌굴식 (ASME 2007,NASA SP- 8007)과 유한요소법을 이용하여 좌굴 압력을 예측하기 위함이다. 본 연구에 사용된 모델은 적층 각도 [0/90]$_{12t}$ 이며 복합재 재질은 USN 125 이다. 복합재는 프리프래그 방식으로 제작되었다. 본 논문에 사용된 연구 방법은 원통 셸의 좌굴식, 유한요소해석을 수행하고 이를 실험으로 검증 하였다. 원통 셸의 좌굴식과 유한요소 결과를 비교하기 위하여 $20^{\circ}{\sim}90^{\circ}$까지 $5^{\circ}$씩 변화시켜 도식화 하여 비교하였다. 유한요소해석의 결과는 선형과 비선형은 안전율 0.85~1.0 으로 잘 일치하였다. 좌굴 압력식은 적층각이 증가할수록 좌굴압력이 증가하였다. 유한요소 해석과 비교하면 ASME 2007 식이 NASA SP-8007 식보다 안전율이 더 큰 식임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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