In this paper, the vibration load and analysis results for automotive battery supporter were performed to provide efficient vibration tolerance performance prediction methods for single-product vibration tolerance testing, and the major influencing factors and considerations for setting up single-unit vibration tolerance tests were reviewed. A common applicable standard load was applied to efficiently predict the performance of single-unit vibrations through the frequency response analysis technique. The results similar to test results can be predicted by checking vulnerable parts of the vehicle components for vibration loads and applying scale factor to standard loads. In addition, it was confirmed that the test conditions with a frequency generating the same durability severity as the endurance test are needed for accurate prediction of the durability of the single-unit vibration tolerance test conditions, and the acceleration and frequency with the conditions that there is no significant nonlinear phenomena in the vibration system are established during the single-unit vibration tolerance test conditions.
Ye, Ning;Zhang, Yingya;Wang, Ruchuan;Malekian, Reza
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권7호
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pp.3150-3170
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2016
In Intelligent Transportation Systems (ITS), logistics distribution and mobile e-commerce, the real-time, accurate and reliable vehicle trajectory prediction has significant application value. Vehicle trajectory prediction can not only provide accurate location-based services, but also can monitor and predict traffic situation in advance, and then further recommend the optimal route for users. In this paper, firstly, we mine the double layers of hidden states of vehicle historical trajectories, and then determine the parameters of HMM (hidden Markov model) by historical data. Secondly, we adopt Viterbi algorithm to seek the double layers hidden states sequences corresponding to the just driven trajectory. Finally, we propose a new algorithm (DHMTP) for vehicle trajectory prediction based on the hidden Markov model of double layers hidden states, and predict the nearest neighbor unit of location information of the next k stages. The experimental results demonstrate that the prediction accuracy of the proposed algorithm is increased by 18.3% compared with TPMO algorithm and increased by 23.1% compared with Naive algorithm in aspect of predicting the next k phases' trajectories, especially when traffic flow is greater, such as this time from weekday morning to evening. Moreover, the time performance of DHMTP algorithm is also clearly improved compared with TPMO algorithm.
Accurately predicting the thermal hydraulic parameters of a transient reactor core under different working conditions is the first step toward reactor safety. Mass flow rate and temperature are important parameters of core thermal hydraulics, which have often been modeled as time series prediction problems. This study aims to achieve accurate and continuous prediction of core thermal hydraulic parameters under instantaneous conditions, as well as test the feasibility of a newly constructed gated recurrent unit (GRU) model based on the soft attention mechanism for core parameter predictions. Herein, the China Experimental Fast Reactor (CEFR) is used as the research object, and CEFR 1/2 core was taken as subject to carry out continuous predictive analysis of thermal parameters under transient conditions., while the subchannel analysis code named SUBCHANFLOW is used to generate the time series of core thermal-hydraulic parameters. The GRU model is used to predict the mass flow and temperature time series of the core. The results show that compared to the adaptive radial basis function neural network, the GRU network model produces better prediction results. The average relative error for temperature is less than 0.5 % when the step size is 3, and the prediction effect is better within 15 s. The average relative error of mass flow rate is less than 5 % when the step size is 10, and the prediction effect is better in the subsequent 12 s. The GRU model not only shows a higher prediction accuracy, but also captures the trends of the dynamic time series, which is useful for maintaining reactor safety and preventing nuclear power plant accidents. Furthermore, it can provide long-term continuous predictions under transient reactor conditions, which is useful for engineering applications and improving reactor safety.
최신 비디오 부호화 표준인 HEVC(High Efficiency Video Coding)에서는 재귀적으로 동일한 4개의 블록으로 분할될 수 있는 쿼드 트리 기반의 부호화단위(CU: Coding Unit) 구조를 적용하여 높은 부호화 효율을 얻는다. 각 깊이(depth) 레벨에서 각 CU는 가변 크기의 예측단위(PU: Prediction Unit)로 분할된다. 하지만 각 부호화트리단위(CTU: Coding Tree Unit) 마다 최적의 CU 분할구조와 각 CU 마다 최적의 PU 모드를 결정하기 위한 상당한 계산 복잡도 증가를 야기한다. 본 논문에서는 이러한 계산 복잡도를 줄이기 위하여 PU 탐색을 조기 종료하는 고속 PU 결정 기법을 제시한다. 제한 기법은 상위 깊이 CU의 최적 모드와 부호화 율-왜곡 비용을 이용해서 현재 깊이 CU에서의 특정 모드의 율-왜곡 비용 계산을 생략함으로써 PU 탐색을 조기 종료한다. 실험결과 제안기법은 HM 12.0 대비 0.2%의 비트 증가에 18.1%의 계산시간 감소 효과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
H.264 영상 압축 표준은 높은 압축률과 화질로 널리 이용되고 있다. 이러한 H.264 복호기에서 움직임 보상기는 가장 연산 시간이 오래 걸리고 복잡한 유닛이다. 이러한 움직임 보상기의 성능은 보간 연산기와 참조 픽셀을 외부에서 읽어 오는 동작의 효율성에 의해 결정된다. 따라서 고성능 보간 연산기를 설계하고 참조 메모리와 데이터의 관리를 통해 데이터 재활용을 늘려 외부 메모리 접근 횟수를 줄이는 것이 필요하다. 본 논문에서는 2 차원 회전 레지스터 파일과 움직임 벡터 예측기, 그리고 저복잡도 고성능의 보간 연산기를 이용한 효율적인 움직임 보상기 구조를 제안한다. 2 차원 회전 레지스터는 참조 메모리에서 읽어 온 픽셀 데이터를 보관하면서 보간 연산기에 필요한 픽셀 데이터를 신속하게 공급하고 재활용될 데이터를 효과적으로 처리할 수 있는 기능을 가지고 있다. 제안된 구조에 따라 움직임 보상기를 설계하고 인트라 예측기와 통합하여 예측 연산기를 구현하여 동작과 성능을 검증하였다.
본 논문은 움직임 벡터와 함께 Coding Unit (CU)의 분할 정보를 표현하기 위해 쿼드트리 기반의 Coding Unit Tree (CUT)를 제안한다. 새로운 동영상 국제 표준안인 High Efficiency Video Coding (HEVC)는 높은 압축 효율을 위해 다양한 새로운 기술들을 채택하였다. 그리고 CU, prediction Unit (PU), 와 Transform Unit (TU)라는 분할 개념을 도입하였다. 그중 기본 부호화 단위인 CU는 H.264/AVC의 매크로 블록보다 다양한 크기를 제공하며 계층적인 구조를 가지고 있으며 쿼드트리 기반의 영상을 분할하고 처리한다. 이러한 구조는 유연성과 최적화를 이룰 수 있는 기반을 제공하고 있으나, 분할 정보에 대한 오버헤더가 발생한다. 복잡한 움직임 정보가 발생하면, 해당하는 정보를 전송하기 위해 다양한 신호가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 다양한 신호들을 분석하고, 중복되는 정보를 제거하기 위한 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘 은 기본 블록인 $2{\times}2$ 블록을 기준으로 계층적인 구조를 제안한다. 제안하는 알고리즘은 쿼드트리 기반의 타입 코드로 영상을 구조를 나타내고, 대표 값과 잔여 값으로 각 노드의 값을 표현한다. 결과에서 제안하는 알고리즘이 HM1.0보다 13.6% 압축 향상을 보여준다.
This research provides a scheme for Highly Accelerated Stress Test that is necessary to demonstrate reliability prediction of Korean Rapid Transit Railway Train Control System sub-equipment, which is calculated by a relevant standard for failure rate prediction of electronic products. Although determining failure information generated in the process of trial running by statistic analysis is widely accepted as a measure of confirmation for reliability prediction, this research suggests the modeling for System Life Test determined by accelerating stress factors as a measure of confirmation for reliability prediction of sub-equipment unit that is generated ahead of a trial running in System Life Cycle. Consequently, the research demonstrates sub-equipment unit reliability test, which is based on the model derived from Accelerated Stress Test, according to accuracy level and the number of samples, and conducts an official experiment by making out a reliability test procedure sheet based on test time as well.
HEVC(High Efficiency Video Coding)는 H.264/AVC 대비하여 두 배 가까이 높은 압축률을 갖지만 부호화기의 복잡도가 크게 증가하였다. 이러한 높은 복잡도는 실시간 소프트웨어 부호화기 구현에 있어 문제가 될 수 있다. 부호화기의 계산복잡도를 줄이기 위하여 본 논문에서는 첫 번째로 화면 내 예측과정에서 입력 영상의 변환계수의 분포를 분석하여 예측블록의 크기와 모드를 빠르게 결정짓는 방법을 제안한다. 두 번째로, cbf(coded block flag)를 이용하여 예측블록의 크기를 빠르게 결정짓는 방법도 제안한다. 제안된 방법은 HM16.0 대비 0.8%의 비트율 증가하였지만 41%의 부호화 속도를 향상시켰다.
Shahid, Fazal;Alam, Mohammad Khursheed;Khamis, Mohd Fadhli
대한치과교정학회지
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제46권3호
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pp.171-179
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2016
Objective: The primary aim of the study was to generate new prediction equations for the estimation of maxillary and mandibular canine and premolar widths based on mandibular incisors and first permanent molar widths. Methods: A total of 2,340 calculations (768 based on the sum of mandibular incisor and first permanent molar widths, and 1,572 based on the maxillary and mandibular canine and premolar widths) were performed, and a digital stereomicroscope was used to derive the the digital models and measurements. Mesiodistal widths of maxillary and mandibular teeth were measured via scanned digital models. Results: There was a strong positive correlation between the estimation of maxillary (r = 0.85994, $r^2=0.7395$) and mandibular (r = 0.8708, $r^2=0.7582$) canine and premolar widths. The intraclass correlation coefficients were statistically significant, and the coefficients were in the strong correlation range, with an average of 0.9. Linear regression analysis was used to establish prediction equations. Prediction equations were developed to estimate maxillary arches based on $Y=15.746+0.602{\times}sum$ of mandibular incisors and mandibular first permanent molar widths (sum of mandibular incisors [SMI] + molars), $Y=18.224+0.540{\times}(SMI+molars)$, and $Y=16.186+0.586{\times}(SMI+molars)$ for both genders, and to estimate mandibular arches the parameters used were $Y=16.391+0.564{\times}(SMI+molars)$, $Y=14.444+0.609{\times}(SMI+molars)$, and $Y=19.915+0.481{\times}(SMI+molars)$. Conclusions: These formulas will be helpful for orthodontic diagnosis and clinical treatment planning during the mixed dentition stage.
우주 비행체 전자장비의 신뢰도를 예측하고 최적화하기 위해 탑재장치 내 부품의 온도 예측이 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는 전자장비 부품의 온도 예측방법에 관해 기술하고 있다. 본 예측 방법은 PCB 기판의 열전도도를 등방성모델로 설정하여 등가 열전도도를 계산하고 열력 모델을 이용하여 열 저항 행렬을 생성하였으며, 중첩의 원리를 이용하여 각 부품들의 온도를 예측하였다. 또한 본 논문의 온도 예측방법을 이용하여 전장품 소자의 열해석 결과와 상용 프로그램을 이용한 온도 계산 결과를 비교 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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