As current algorithms unable to perform effective fusion processing of unknown complex radar signals lacking database, and the result is unstable, this paper presents a multi-level fusion processing algorithm for complex radar signals based on evidence theory as a solution to this problem. Specifically, the real-time database is initially established, accompanied by similarity model based on parameter type, and then similarity matrix is calculated. D-S evidence theory is subsequently applied to exercise fusion processing on the similarity of parameters concerning each signal and the trust value concerning target framework of each signal in order. The signals are ultimately combined and perfected. The results of simulation experiment reveal that the proposed algorithm can exert favorable effect on the fusion of unknown complex radar signals, with higher efficiency and less time, maintaining stable processing even of considerable samples.
Objective: This program aimed to reveal the association of feed intrinsic molecular structure with nutrient supply to animals from canola feedstocks and co-products from bio-oil processing. The special objective of this study was to quantify the relationship between molecular spectral feature and nutrient availability and develop nutrient prediction equation with vibrational molecular structure spectral profiles. Methods: The samples of feedstock (canola oil seeds) and co-products (meals and pellets) from different bio-oil processing plants in Canada (CA) and China (CH) were submitted to this molecular spectroscopic technique and their protein and carbohydrate related molecular spectral features were associated with the nutritional results obtained through the conventional methods of analyses for chemical and nutrient profiles, rumen degradable and intestinal digestible parameters. Results: The results showed that the spectral structural carbohydrates spectral peak area (ca. 1,487.8 to 1,190.8 cm-1) was the carbohydrate structure that was most significant when related to various carbohydrate parameters of canola meals (p<0.05, r>0.50). And spectral total carbohydrate area (ca. 1,198.5 to 934.3 cm-1) was most significant when studying the various carbohydrate parameters of canola seeds (p<0.05, r>0.50). The spectral amide structures (ca. 1,721.2 to 1,480.1 cm-1) were related to a few chemical and nutrient profiles, Cornell Net Carbohydrate and Protein System (CNCPS) fractions, truly absorbable nutrient supply based on the Dutch protein system (DVE/OEB), and NRC systems, and intestinal in vitro protein-related parameters in co-products (canola meals). Besides the spectral amide structures, α-helix height (ca. 1,650.8 to 1,643.1 cm-1) and β-sheet height (ca. 1,633.4 to 1,625.7 cm-1), and the ratio between them have shown to be related to many protein-related parameters in feedstock (canola oil seeds). Multi-regression analysis resulted in moderate to high R2 values for some protein related equations for feedstock (canola seeds). Protein related equations for canola meals and carbohydrate related equations for canola meals and seeds resulted in weak R2 and low p values (p<0.05). Conclusion: In conclusion, the attenuated total reflectance Fourier transform infrared spectroscopy vibrational molecular spectroscopy can be a useful resource to predict carbohydrate and protein-relates nutritional aspects of canola seeds and meals.
Effect of the process parameters of the cogging process on the void crushing has been studied in order to identify the most effective factor. The process parameters considered in this study are die width ratio, reduction ratio and pre-cooling time before cogging process. Void crushing analysis with the selected process parameters was carried out using FE analysis. The results of FE analysis were evaluated by Taguchi method. It was found that the efficiency of void crushing increases with an increase in the values of all selected process parameters and the principal factor controlling the void crushing was identified as the reduction ratio.
Numerical analysis and dynamic material properties are required to analyze the behavior of workpiece during an electrohydraulic forming (EHF) process. In this study, EHF experiments were conducted under three conditions (6, 7, 8 kV). Dynamic material properties of Al 5052-H34 were inversely estimated through an ANN (Artificial Neural Network) model constructed based on LS-Dyna analysis results. Parameters of Cowper-Symonds constitutive equation, C and p, were used to implement dynamic material properties. By comparing experimental results of three conditions with ANN model results, optimized parameters were obtained. To determine the reliability of the derived parameters, experimental results, LS-Dyna analysis results, and ANN results of three conditions were compared using MSE and SMAPE. Valid parameters were obtained because values of indicators were within confidence intervals.
We presented the proper laser processing conditions for the capillary line marking, which could be applied for the fabrication of injection needles. With changing the parameters such as lamp current, duty cycle and beam amplification factor of beam expander, we evaluated the processing performance considering amount of dross, processing efficiency and processed linewidth in the sample. We could carry out the proper line marking at the condition of 70% lamp current, duty cycle of 7-10% and 6-times amplification of beam diameter. To perform efficient line processing, the utilization of duty cycle of 12% at 80% lamp current was also preferred.
Clinching is a method of joining sheet metals together. This process can be substituted for the resistance spot welding on the joining of aluminum alloys. However, the joining strength of the clinching is lower than that of welding and riveting. The objective of this paper is to evaluate the effect of shape parameters of tools on the joining strength of the clinching and to optimize clinching tools. Twelve parameters have been selected as shape parameters on the clinching tools such as punch and die. The design of experiments (DOE) method is employed to investigate the effect of the shape parameters of tools on the joining strength of the clinching. The neck thickness and undercut of the clinched sheet metal after the clinching, and the separation load at detaching are estimated from the result of FEA using DEFORM. Optimal combination of shape parameters to maximize the joining strength of clinching is determined on the basis of the result of DOE and FEA. In order to validate the result of DOE and FEA, the experiment of clinching is performed for the optimal combination of shape parameters. It is shown from the result of the experiment that optimization of shape parameters improves the joining strength of clinching.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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v.2
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pp.113-116
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2006
In order to fully utilize the inherent precision that GPS observables could offer, accurate estimation of dynamic and measurement parameters is vital. Among these parameters some are indispensable in virtually every form of GPS processing, while some are limitedly relevant to a particular application. In the context of time transfer by GPS, the transmission-related errors such as ionospheric and tropospheric delays, and the integer ambiguity of the carrier phase observables belong to the former, the atomic clock parameters and data batch-related parameters to the latter. Obviously the atomic clock parameters are of prime importance in GPS time transfer. In this study some of important parameters in conducting time transfer experiments by use of GPS were characterized and their effects on time transfer performance were investigated in detail
Because the quantitative relationships between welding parameters and welding result are not yet blown, optimal values of welding parameters for $CO_2$ robotic arc welding is a difficult task. Using the various artificial data processing methods may solve this difficulty. This research aims to develop an expert system for $CO_2$ robotic arc welding to recommend the optimal values of welding parameters. This system has three main functions. First is the recommendation of reasonable values of welding parameters. For such work, the relationships in between the welding parameters are investigated by the use of regression analysis and fuzzy system. The second is the estimation of bead shape by a neural network system. In this study the welding current voltage, speed, weaving width, and root gap are considered as the main parameters influencing a bead shape. The neural network system uses the 3-layer back-propagation model and a generalized delta rule as teaming algorithm. The last is the optimization of the parameters for the correction of undesirable weld bead. The causalities of undesirable weld bead are represented in the form of rules. The inference engine derives conclusions from these rules. The conclusions give the corrected values of the welding parameters. This expert system was developed as a PC-based system of which can be used for the automatic or semi-automatic $CO_2$ fillet welding with 1.2, 1.4, and 1.6mm diameter the solid wires or flux-cored wires.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.2
no.3
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pp.24-31
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2001
The K-L expansion is a method for compressing dimensions of features and thus reduces computational cost in recognition process. Also This is well known that features can be extracted without much loss of information in the statistical pattern recognition. In this paper, the method that effectively applies K-L(Karhunen-Loeve) expansion to feature parameters of speech is proposed to improve the recognition accuracy of the Korean speech recognition system. The recognition performance of a novel feature parameters obtained by the proposed method(K-L coefficients) is compared with those of conventional Mel-cepstrum and regressive coefficients through speaker independent connected digits recognition experiments. Experimental results showed that average recognition rates using the K-L coefficients with regression coefficients obtained higher accuracy than conventional Mel-cepstrum with their regression coefficients.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.4
no.4
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pp.52-57
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2003
A PID parameter tuning method was presented by the fuzzy singleton inference, based on step response-shaping of plant and experience knowledge of expert. The parameter-tuning has tow levels. The higher level determines modified coefficients for the controller based on operator's tuning know-how for characteristics of plant which can not be modeled. The lower level determines specified coefficients based on characteristics of response by Ziegler-Nickel's bounded sensitivity method. The last level parameters tuning of a PID controller is adjusted which the modified and specified coefficients makes adjustment rule, and is adjusted the proper value to each parameters by fuzzy singleton inference. Moreover, proposed the tuning method can reflex exporter knowledge and operator's tuning know-how and fuzzy singleton inference is rapidly operated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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