열차의 진로를 변경시키는 선로전환기의 고장은 탈선 등과 같은 대형 사고를 유발시킬 수 있는 중요한 시설이다. 따라서 열차운행 안전 측면에서 해당 설비에 대한 모니터링은 필수적이다. 본 논문에서는 선로전환기의 구동 시 발생하는 소리 정보를 이용하여 선로전환기의 이상상황을 탐지하는 시스템을 제안한다. 먼저 제안한 시스템은 소리 센서에서 실시간으로 취득하는 소리 신호를 Power Spectral Density(PSD) 특징으로 변환한다. 추출된 PSD 특징은 이미 성능이 입증된 딥러닝의 대표적인 모델인 Convolutional Neural Network(CNN)에 적용하여 이상상황을 탐지한다. 실제 선로전환기의 전환 시 발생하는 소리 데이터를 취득하여 모의실험을 수행한 결과, 비정상 상황을 안정적으로 탐지함을 확인하였다.
An aerospace vehicle in flight can be exposed to random gust which may cause critical structural failure. In this paper, the failure analysis is conducted for composite wing subjected to random gust. For this, the profile of random gust is idealized as a stationary Gaussian random process and the power spectral density (PSD) of wing bending moment induced by gust is obtained. The PSD function is converted to probabilistic distributions and the failure probability during total flight time is calculated by Monte Carlo simulation.
The evaluation of pressure fields acting on slender structures under wind loads is currently performed in experimental aerodynamic tests. For wind-sensitive structures, in fact, the knowledge of global and local wind actions is crucial for design purpose. This paper considers a particular slender structure under wind excitation, representative of most common high-rise buildings, whose experimental wind field on in-scale model was measured in the CRIACIV boundary-layer wind tunnel (University of Florence) for several angles of attack of the wind. It is shown that an efficient reduced model to represent structural response can be obtained by coupling the classical structural modal projection with the so called blowing modes projection, obtained by decomposing the covariance or power spectral density (PSD) wind tensors. In particular, the elaboration of experimental data shows that the first few blowing modes can effectively represent the wind-field when eigenvectors of the PSD tensor are used, while a significantly larger number of blowing modes is required when the covariance wind tensor is used to decompose the wind field.
본 논문에서는 양이형 음성 음질개선 시스템에 적용 가능한 잡음 상관도 온라인 추정 알고리즘을 제안한다. 양이형 시스템에서 공간 상관도(spatial coherence) 정보를 이용해 잡음의 파워 스펙트럼을 추정하거나 음질 개선 이득을 형성하는 기술들이 다수 연구되어 왔다. 이때 잡음 상관도는 통상적으로 수학적으로 모델링된 실수의 고정 값을 사용하여왔다. 하지만 실생활에서 접하게 되는 잡음의 상관도는 음향 환경에 따라 변화하는 특성을 가지게 되며 이때 발생하는 오차는 음질 개선 알고리즘의 정확도를 떨어뜨리는 원인이 된다. 따라서 본 논문에서는 변화하는 잡음의 상관도를 온라인으로 업데이트하여 정확한 잡음 상관도를 추정함으로써 양이형 음질 개선 알고리즘의 성능을 향상 시키고자 하였다. 잡음의 상관도는 음성 부재 구간에서 업데이트 될 수 있으며 실험 결과 제안 알고리즘이 기존의 수학적 모델에 비해 음질 개선 알고리즘의 성능을 향상시킴을 볼 수 있다.
본 연구에서는 도시철도에 사용되는 방진체결장치가 현장에서 부담하는 하중의 체계적 평가를 통하여 방진체결장치의 성능시험하중에 대한 기준이 정립되었다. 방진체결장치가 가질 수 있는 동적 강성 범위를 알아보기 위하여 국내에서 공급 가능한 3가지 유형의 방진체결장치들에 대하여 동적 시험을 수행하였다. 이들 방진체결장치에 작용하는 하중을 평가하기 위하여 동적 강성을 변화하면서 차량-궤도 상호작용해석을 수행하였다. 해석의 중요 입력요소인 궤도틀림은 측정자료를 토대로 도출된 궤도틀림 PSD(Power Spectral Density) 회귀 함수로 고려하였다. 도시철도의 다양한 운영환경을 고려하여 방진체결장치에 작용하는 하중을 평가한 후, 평가된 하중을 토대로 방진체결장치의 성능시험하중에 대한 기준을 제시하였다.
This study explores the floor micro-vibrations induced by the automated guided vehicles (AGVs) in liquid-crystal-display (LCD) factories. The relationships between moving loads and both the vehicle weights and speeds were constructed by a modified Kanai-Tajimi (MKT) power spectral density (PSD) function whose best-fitting parameters were obtained through a regression analysis by using experimental acceleration responses of a small-scale three-span continuous beam model obtained in the laboratory. The AGV induced floor micro-vibrations under various AGV weights and speeds were then assessed by the proposed regressional MKT model. Simulation results indicate that the maximum floor micro-vibrations of the target LCD factory fall within the VC-B and VC-C levels when AGV moves at a lower speed of 1.0 m/s, while they may exceed the acceptable VC-B level when AGV moves at a higher speed of 1.5 m/s. The simulated floor micro-vibration levels are comparable to those of typical LCD factories induced by AGVs moving normally at a speed between 1.0 m/s and 2.0 m/s. Therefore, the numerical algorithm that integrates a simplified sub-structural multi-span continuous beam model and a proposed regressional MKT moving force model can provide a satisfactory prediction of AGV-induced floor micro-vibrations in LCD factories, if proper parameters of the MKT moving force model are adopted.
감정을 분류하는 대표적인 알고리즘에는 Support-vector-machine (SVM), Bayesian decision rule 등이 있다. 하지만 기존의 연구자들은 위와 같은 방법에는 문제점이 있다고 지적하였다. 이를 보완하기 위해 다른 연구자는 경사도를 이용하여 새로운 패턴인식 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서는 이 알고리즘을 통해 새로운 EEG 기반의 감정 인식 알고리즘을 제안하고 기존의 연구와 비교한다. 본 논문에서는 신뢰도 높은 자료를 얻기 위해 여러 논문에서 사용된 DEAP (a database for emotion analysis using physiological signals)를 사용하였다. 또한, 객관적인 검증을 위해 기존의 연구에서 사용된 4개의 뇌파 채널(Fz, Fp2, F3, F4)의 PSD (Power Spectral Density)를 특징으로 사용하여 감정의 2개 척도 (Arousal, Valence)를 분류하였다. 본 논문에서 실시한 교차검증 (4-fold)에 의하면 Valence 축에서 85%, Arousal 축에서 87.5의 정확도를 얻을 수 있었다.
The purpose of this study was to characterize the impact shock wave and its attenuation, and the kinematic response of the lower extremity's joints to the impact shock during downhill running in which the lower extremity's extensor acts dominantly. For this study, fifteen subjects(mean age:$27.08{\pm}4.39$; mass:$76.30{\pm}6.60$; height:$177.25{\pm}4.11$) were required to run on the 0% grade treadmill and downhill grades of 7%, and 15% in random at speed of their preference. When the participant run, acceleration at the tibia and the sacrum and kinematic data of the lower extremity were collected for 20s so as to provide at least 5 strides for analysis at each grade. Peak impact accelerations were used to calculate shock attenuation between the tibia and sacrum in time domain at each grade. Fast Fourier transformation(FFT) and power spectral density(PSD) techniques were used to analyze impact shock factors and its attenuation in the frequency domain. Joint coordinate system technique was used to compute angular displacement of the ankle and knee joint in three dimension. The conclusions were drawn as fellows: 1. Peak impact accelerations of the tibia and sacrum in downhill run were greater than that of 0% grade run, but no significant between conditions. Peak shock of PSD resembled also in pattern of peak impact acceleration. The wave of impact shock attenuation between the tibia and sacrum decreased with increasing grade, but didn't find a significant difference between grade conditions. 2. Adduction/abduction, flexion/extention, and internal/external rotation of the ankle and knee joints at support phase between grade conditions didn't make much difference. 3. At grade of 7% and 15%, there were relationship between the knee of the flexion/extension movement and peak impact acceleration during heel strike and found also it in the ankle of plantar/dorsiflexion at grade of 15%.
The skin structure of sensor pod mounted on the exterior of aircraft can be exposed to the acoustic dynamic load and static load such as aerodynamic pressure and inertial load during flight. Fatigue life prediction of structural model under acoustic load should be performed and also differential stiffness of model modified by static load should be considered. The acoustic noise test spectrum of MIL-STD-810G was applied to the structural model and the stress response power spectral density (PSD) was calculated. The frequency response analysis was performed with or without prestress induced by inplane static load, and the response spectrum was compared. Time series data was generated using the calculated PSD, and the time and frequency domain fatigue life were predicted and compared. The variation of stress response spectrum due to static load and predicted fatigue life according to the different structural model considering mean stress were examined and decreasing fatigue life was observed in the model with prestress of compressive static load.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제13권4호
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pp.499-506
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2012
In this paper, a dynamic modeling for the velocity and position information of a single frequency stand-alone GPS(Global Positioning System) receiver is described. In static condition, the position error dynamic model is identified as a first/second order transfer function, and the velocity error model is identified as a band-limited Gaussian white noise via non-parametric method of a PSD(Power Spectrum Density) estimation in continuous time domain. A Kalman filter is proposed considering both correlated/white measurements noise based on identified GPS error model. The performance of the proposed Kalman filtering method is verified via numerical simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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