This paper describes a PC-based distributed multi-rate realtime control system using USB protocol, which is developed as a general motion controller. The control system consists of two control programs: one running at 1 kHz sampling rate on a PC with Linux and another running at 10 kHz sampling rate on a remotely located motion control card called RASID (remote axis serial interface device). Two programs communicates through USB at every 1 msec. A USB communication driver is developed to ensured the 1 msec desired communication time. The main program running on the PC generates reference trajectory at 1 kHz and send it to the RASID through USB and RASIDs located near the motors gather the sensor information and execute the low-level control at 10 kHz. The USB-based connectivity reduces the wiring harness and eventually the manufacturing cost of the machine. The multi-rate nature of the developed system improves the control capability. The effect of sampling rate is analyzed and simulated.
In this paper we develop a minimalist model of single molecule spectroscopy in a dynamic environment. Our model is based upon a lattice system consisting of a probe molecule embedded in an Ising-model like environment. We assume that the probe molecule interacts with the Ising spins via a dipole-dipole potential, and calculate free energy curves and lineshapes of the system. To investigate fluctuation behavior of the system we exploit the metadynamics sampling method. In particular, using the method, we calculate the free energy curve of magnetization of the lattice and that of the transition energy of the probe molecule. Furthermore, we compare efficiencies of three different sampling methods used; unbiased, umbrella, and metadynamics sampling methods. Finally, we explore the lineshape behavior of the probe molecule as the system undergoes a phase transition from a sub-critical and to a super-critical temperature. We show that the transition energy of a probe molecule is broadly distributed due to the heterogeneous, local environments.
The power industry is currently facing many challenges, due to the new environment created by the introduction of smart grid technologies. In particular, the large-scale deployment of electric vehicles (EVs) may have a significant impact on demand for electricity and, thereby, influence generation and transmission system planning. However, it is difficult to deal with uncertainties in EV charging loads using deterministic planning methods. This paper presents a two-stage stochastic decomposition method with Latin-hyper rectangle sampling (LHRS) to solve the integrated generation and transmission planning problem incorporating EV deployment. The probabilistic distribution of EV charging loads is estimated by Latin-hyper rectangle sampling (LHRS) to enhance the computational performance of the proposed method. Numerical results are presented to show the effectiveness of the proposed method.
This work focuses on the analysis of bioaerosols in the atmosphere at higher altitudes over Noto Peninsula, Japan. We carried out direct sampling via aircraft, separated cultures, and identified present isolates. Atmospheric bioaerosols at higher altitudes were collected using a Cessna 404 aircraft for an hour at an altitude of 3,500 m over the Noto Peninsula. The aircraft-based direct sampling system was devised to improve upon the system of balloon-based sampling. In order to examine pre-existing microorganism contamination on the surface of the aircraft body, bioaerosol sampling was carried out just before takeoff using the same method as atmospheric sampling. Identification was carried out by a homology search for 16S or 18S rDNA isolate sequences in DNA databases (GenBank). Isolate sampling just before takeoff revealed Stretpomyces sp., Micrococcus sp., and Cladosporium sp. One additional strain, Bacillus sp., was isolated from the sample after bioaerosol collection at high altitude. As the microorganism contamination on the aircraft body before takeoff differed from that while in the air, the presence of additional, higher atmosphere-based microorganisms was confirmed. It was found that Bacillus sp. was floating at an altitude of 3,500 m over Noto Peninsula.
The COMS provides the LRIT/HRIT services to users. The COMS LRIT/HRIT broadcast service should satisfy the 15 minutes timeliness requirement. The requirement is important and critical enough to impact overall performance of the LHGS. HRIT image data is acquired from INRSM output receiving but LRIT image data is generated by sub-sampling HRIT image data in the LHGS. Specially, since LRIT is acquired from sub-sampled HRIT image data, LRIT processing spent more time. Besides, some of data loss for LRIT occurs since LRIT is compressed by lossy JPEG. Therefore, algorithm with the fastest processing speed and simplicity to be implemented should be selected to satisfy the requirement. Investigated sub-sampling algorithm for the LHGS were nearest neighbour algorithm, bilinear algorithm and bicubic algorithm. Nearest neighbour algorithm is selected for COMS LHGS considering the speed, simplicity and anti-aliasing corresponding to the guideline of user (KMA: Korea Meteorological Administration) to maintain the most cloud itself information in a view of meteorology. But the nearest neighbour algorithm is known as the worst performance. Therefore, it is studied in this paper that the selection of nearest neighbour algorithm for the LHGS is reasonable. First of all, characteristic of 3 sub-sampling algorithms is studied and compared. Then, several sub-sampling algorithm were applied to MTSAT-1R image data corresponding to COMS HRIT. Also, resized image was acquired from sub-sampled image with the identical sub-sampling algorithms applied to sub-sampling from HRIT to LRIT. And the difference between original image and resized image is compared. Besides, PSNR and MSE are calculated for each algorithm. This paper shows that it is appropriate to select nearest neighbour algorithm for COMS LHGS since sub-sampled image by nearest neighbour algorithm is little difference with that of other algorithms in quality performance from PSNR.
Since the air stream in the room controlled by HVAC system affects on he expected response of conventional detectors which are designed in accordance with normal characteristics of air stream in the fire incident, unexpected operation time delay may occur in fire. In order to solve this problem and to improve sensitivity so that to initiate fire in its early stages for minimizing damage and protecting people, we studied and developed Air Sampling Smoke Detector. The Air Sampling Smoke Detector is a kind of active-type fire detection system. it draws air continuously from the protected area through an air sampling pipe network to the smoke density analyzer. This study presents smoke density analysing technique and air intake balancing technique through an air sampling pipe network. As a result of evaluating, Air Sampling Smoke Detector was much more sensitive than conventional smoke detectors that passively wait for smoke to reach them and was not affected by ambient airflow in the room by means of balanced air intake through the sampling holes.
International Journal of Concrete Structures and Materials
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v.18
no.2E
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pp.89-95
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2006
This paper proposes a modified method of Latin Hypercube sampling to reduce the variance of statistical parameters in uncertainty analysis of concrete structures. The proposed method is a modification of Latin Hypercube sampling method. This analysis method uses specifically modified tables of random permutations of ranked numbers. In addition, the Spearman coefficient is used to make modified tables. Numerical analysis is carried out to predict the uncertainty of axial shortening in prestressed concrete bridge. Statistical parameters obtained from modified Latin Hypercube sampling method and conventional Latin Hypercube sampling method are compared and evaluated by a numeric analysis. The results show that the proposed method results in a decrease in the variance of statistical parameters. This indicates the method is efficient and effective in the uncertainty analysis of complex structural system such as prestressed concrete bridges.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.33
no.9
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pp.870-877
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2009
This study provides how the Dimension Reduction (DR) method as an efficient technique for reliability analysis can acquire its increased efficiency when it is applied to highly nonlinear problems. In the highly nonlinear engineering systems, 4N+1 (N: number of random variables) sampling is generally recognized to be appropriate. However, there exists uncertainty concerning the standard for judgment of non-linearity of the system as well as possibility of diverse degrees of non-linearity according to each of the random variables. In this regard, this study judged the linearity individually on each random variable after 2N+1 sampling. If high non-linearity appeared, 2 additional sampling was administered on each random variable to apply the DR method. The applications of the proposed sampling to the examples produced the constant results with increased efficiency.
This study provides how the Dimension Reduction (DR) method as an efficient technique for reliability analysis can acquire its increased efficiency when it is applied to highly nonlinear problems. In the highly nonlinear engineering systems, 4N+1 (N: number of random variables) sampling is generally recognized to be appropriate. However, there exists uncertainty concerning the standard for judgment of non-linearity of the system as well as possibility of diverse degrees of non-linearity according to each of the random variables. In this regard, this study judged the linearity individually on each random variable after 2N+1 sampling. If high non-linearity appeared, 2 additional sampling was administered on each random variable to apply the DR method. The applications of the proposed sampling to the examples produced the constant results with increased efficiency.
Skip-lot sampling plans for lot-by-lot inspection are more desirable than the continuous sampling plans for units in modern mass production system under the condition of the submitted product is good. Perry(1973a, 1973b) extended the Dodge(1955)′s skip-lot sampling plans to single and two-level skip-lot sampling plans and Parker & Kessler (1981) modified Perry(1973a)′s plans so that a sample of size one is taken from every lot skipped during the skipping mode. In this paper, Perry(1973b)′s two-level skip-lot sampling plans are modified by applying Parker & Kessler′s plan, designated as MTSkSP1, MTSkSP2, MTSkSP3. Operating characteristic(OC) functions, average sample numbers(ASN) and average outgoing qualities(AOQ) for the proposed plans are derived using Markov chain properties and compared each other and Perry′s plans. The proposed plans not only reduce the ASN but also avoid the danger skipping lots entirely when the lots are produced during sudden "out-of-control".
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[게시일 2004년 10월 1일]
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