본 논문에서는, 동조액체감쇠기(이하 TLD)만을 실험적 부분구조로 이용하여 TLD가 설치된 건축구조물의 지진 응답 제어효과를 평가하기 위한 실시간 하이브리드 실험법을 제안하고 진동대 실험을 통해 실험적으로 규명한다. 제안된 실험법에서, TLD가 설치된 전체구조물은 상부의 TLD와 하부의 구조물 부분으로 각각 실험적 그리고 수치해석적 부분구조로 나누어진다. 이때 부분구조 사이의 경계면에서 작용하는 하중 또는, TLD에 의한 제어력은 진동대에 설치된 전단형 로드셀에 의해 계측되며 진동대는, 계측된 경계면에서의 제어력이 상부에 작용하고 또한 동시에 기초에 지진하중이 작용하는 수치해석적 부분구조로부터 계산된 응답으로, 상부에 설치된 TLD를 가진하게 된다. 제안된 실험법에 의한 결과와 TLD와 건물모델 모두를 제작하여 실험하는 기존의 방법에 의한 실험 결과들은 서로 잘 일치하며, 이로써 본 논문에서 제안된 실험법을 이용하여 TLD의 제어성능을 손쉽게 평가 할 수 있음을 알 수 있다.
바이모달 저상굴절 트램은 자동운전으로 일반도로와 전용구간을 주행할 수 있는 고무차륜방식의 저상굴절 차량으로서, 철도의 정시성과 버스의 접근성을 동시에 구현할 수 있는 신교통수단이다. 바이모달 트램은 전자기 궤도를 사용한 자동운전, 전차륜 조향과 함께 CNG 엔진과 리튬 폴리머 배터리 팩을 사용한 친환경 직렬형 하이브리드 추진시스템을 사용한다. 본 논문에서는 바이모달 트램의 직렬형 하이브리드 추진시스템 개발에 대해 기술하고 시험선및 일반도로에서 수행된 시험 결과를 분석한다. 또한 바이모달 트램 추진장치의 튜닝 및 시험데이터 취득을 위해 개발된 계측장비의 구성 및 동작방식에 대해 설명한다. 시작차량에 설치된 계측장비의 데이터를 기초로 전용 시험 선과 일반도로에서 주행시 직렬형 하이브리드 추진시스템의 동작을 확인하며, 차량의 연비 및 엔진 효율을 계산한다.
A real-time hybrid method, in which the experimental implementation and the numerical computation of a structure are simultaneously carried out in real-time and combined on-line, has been used as a dynamic testing technique of structure to investigate its dynamic behaviors. In this paper, an experimental hybrid method, which implements the earthquake response control of a building structure with a TLD by using only a TLD as an experimental part, is proposed and is experimentally verified through a shaking table test. In the proposed methodology, the whole building structure with a TLD is divided into the upper TLD and the lower structural parts as experimental and numerical substructures, respectively. At the moment, the control force acting between their interface is measured from the experimental TLD with shear-type load-cell which is mounted on shaking table. Shaking table vibrates the upper experimental TLD with the response calculated from the numerical substructure, which is subjected to the excitations of the measured interface control force at its top story and an earthquake input at its base. The experimental results show that the conventional method, in which both a TLD and a building model are physically manufactured and are tested, can be replaced by the proposed methodology with a simple experimental installation and a good accuracy for evaluating the control performance of a TLD.
Jung, Juho;Park, Manbok;Cho, Kuk;Mun, Cheol;Ahn, Junho
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권10호
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pp.3955-3971
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2020
Due to the significant increase in the use of autonomous car technology, it is essential to integrate this technology with high-precision digital map data containing more precise and accurate roadway information, as compared to existing conventional map resources, to ensure the safety of self-driving operations. While existing map technologies may assist vehicles in identifying their locations via Global Positioning System, it is however difficult to update the environmental changes of roadways in these maps. Roadway vision algorithms can be useful for building autonomous vehicles that can avoid accidents and detect real-time location changes. We incorporate a hybrid architectural design that combines unsupervised classification of vision data with supervised joint fusion classification to achieve a better noise-resistant algorithm. We identify, via a deep learning approach, an intelligent hybrid fusion algorithm for fusing multimodal vision feature data for roadway classifications and characterize its improvement in accuracy over unsupervised identifications using image processing and supervised vision classifiers. We analyzed over 93,000 vision frame data collected from a test vehicle in real roadways. The performance indicators of the proposed hybrid fusion algorithm are successfully evaluated for the generation of roadway digital maps for autonomous vehicles, with a recall of 0.94, precision of 0.96, and accuracy of 0.92.
본 연구에서는 건물모델만을 물리적인 실험체로 이용하여 동적 지반강성을 갖는 지반-구조물계의 동적거동을 모사하기 위한 하이브리드 진동대 실험법을 제안하고 이를 실험적으로 검증하였다. 본 연구에서 제안되는 실험방법은 상부구조물과 진동대의 가속도를 계측하여 진동대 제어기로 피드백하고, 전체 지반-구조물계의 동적거동을 묘사하기 위해 요구되는 기초부분의 절대가속도 응답(가속도 피드백 방법) 또는 절대속도 응답(속도 피드백 방법)을 계산하여 진동대를 구동시키는 방법이다. 지반부분을 계산하기 위해서 이론적인 동적지반강성을 제안방법에 따라서 다르게 근사화하여 진동대 제어기에 반영함으로써 실험을 수행하였다. 기초 고정계 모델에 대한 실험으로부터 계측된 응답과 본 논문에서 가정한 지반-구조물 계에 대한 실험으로부터 측정된 응답을 비교하고, 진동대 제어기에 반영한 동적지반강성과 실험데이터를 이용하여 식별된 동적지반강성을 비교함으로써 본 논문에서 제안된 실험방법의 유효성을 검증하였다.
A new method is proposed based on a hidden Markov model (HMM) to estimate and analyze battery states of health. Battery system health states are defined according to the relationship between internal resistance and lifetime of cells. The source data (terminal voltages and currents) can be obtained from vehicular battery models. A characteristic value extraction method is proposed for HMM. A recognition framework and testing datasets are built to test the estimation rates of different states. Test results show that the estimation rates achieved based on this method are above 90% under single conditions. The method achieves the same results under hybrid conditions. We can also use the HMMs that correspond to hybrid conditions to estimate the states under a single condition. Therefore, this method can achieve the purpose of the study in estimating battery life states. Only voltage and current are used in this method, thereby establishing its simplicity compared with other methods. The batteries can also be tested online, and the method can be used for online prediction.
Underwater operating platforms face difficulties regarding power supply and communications. To overcome these difficulties, this study proposes a hybrid surface and underwater vehicle (HSUV) and presents the development of the platform, control algorithms, and results of field tests. The HSUV is capable of supplying reliable power to the unmanned underwater vehicle (UUV) and obtaining data in real time by using a tether cable between the UUV and the unmanned surface vehicle (USV). The HSUV uses global positioning system (GPS) and ultra-short base line sensors to determine the relative location of the UUV. Way point (WP) and dynamic positioning (DP) algorithms were developed to enable the HSUV to perform unmanned exploration. After reaching the target point using the WP algorithm, the DP algorithm enables USV to maintain position while withstanding environmental disturbances. To ensure the navigation performance at sea, performance tests of GPS, attitude/heading reference system, and side scan sonar were conducted. Based on these results, manual operation, WP, and DP tests were conducted at sea. WP and DP test results and side scan sonar images during the sea trials are presented.
The pilot test of a new alternative for small wastewater treatment system has been conducted for two years. It consists of a hybrid bioreactor and the expert system including the process control logic, PLC system, and HMI for the process automation. In order to monitor and remote control its status, the real-time data was transferred from the on-site control center to the central station via a wireless local area network. More efficient and stable performances were observed at automatic operating mode compared with the manual. On an average, COD, SS, T-N and T-P concentrations in the effluent from the hybrid bioreactor were less than 14, 7, 12 and 0.9 mg/L, respectively. According to the result from pilot tests, the quality of treated wastewater with sand filtration was enough to be utilized again.
Wang, Jianguo Jack;Wang, Jinling;Sinclair, David;Watts, Leo
한국항해항만학회:학술대회논문집
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한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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pp.277-282
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2006
It is well known that Kalman filtering is an optimal real-time data fusion method for GPS/INS integration. However, it has some limitations in terms of stability, adaptability and observability. A Kalman filter can perform optimally only when its dynamic model is correctly defined and the noise statistics for the measurement and process are completely known. It is found that estimated Kalman filter states could be influenced by several factors, including vehicle dynamic variations, filter tuning results, and environment changes, etc., which are difficult to model. Neural networks can map input-output relationships without apriori knowledge about them; hence a proper designed neural network is capable of learning and extracting these complex relationships with enough training. This paper presents a GPS/INS integrated system that combines Kalman filtering and neural network algorithms to improve navigation solutions during GPS outages. An Extended Kalman filter estimates INS measurement errors, plus position, velocity and attitude errors etc. Kalman filter states, and gives precise navigation solutions while GPS signals are available. At the same time, a multi-layer neural network is trained to map the vehicle dynamics with corresponding Kalman filter states, at the same rate of measurement update. After the output of the neural network meets a similarity threshold, it can be used to correct INS measurements when no GPS measurements are available. Selecting suitable inputs and outputs of the neural network is critical for this hybrid method. Detailed analysis unveils that some Kalman filter states are highly correlated with vehicle dynamic variations. The filter states that heavily impact system navigation solutions are selected as the neural network outputs. The principle of this hybrid method and the neural network design are presented. Field test data are processed to evaluate the performance of the proposed method.
The study for a protective relay system is one of the important technical issues on the power system application of Superconducting Fault Current Limiter (SFCL). We used Real Time Digital Simulator(RTDS) to study the true interaction of the protection system with the power system. RTDS modeling of SFCL is necessary to the detailed protective relay tests. In this paper, we developed an analysis model using RTDS for studying the transient behavior of 22.9kV SFCL and carried out closed-loop testing of protective relays in distribution power system with the developed SFCL model. The SFCL model has the operation mechanism of 22.9kV hybrid SFCL being developed by LSIS and KEPRI in Korea. The parameters of the model are based on the test data of the real SFCL. Power system planners and operators can solve the expected problems in power system application of SFCL using protective relay testing results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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