In this paper a conventional approach for design and analysis of subsonic air vehicle is used. First of all subsonic aerodynamic coefficients are calculated using Computational Fluid Dynamics(CFD) tools and then wind-tunnel model was developed that integrates vehicle components including control surfaces and initial data is validated as well as refined to enhance aerodynamic efficiency of control surfaces. Experimental data and limited computational fluid dynamics solutions were obtained over a Mach number range of 0.5 to 0.8. The experimental data show the component build-up effects and the aerodynamic characteristics of the fully integrated configurations, including control surface effectiveness. The aerodynamic performance of the fully integrated configurations is comparable to previously tested subsonic vehicle models. Mathematical model of the dynamic equations in 6-Degree of Freedom(DOF) is then simulated using MATLAB/SIMULINK to simulate trajectory of vehicle. Effect of altitude on range, Mach no and stability is also shown. The approach presented here is suitable enough for preliminary conceptual design. The trajectory evaluation method devised accurately predicted the performance for the air vehicle studied. Formulas for the aerodynamic coefficients for this model are constructed to include the effects of several different aspects contributing to the aerodynamic performance of the vehicle. Characteristic parameter values of the model are compared with those found in a different set of similar air vehicle simulations. We execute a set of example problems which solve the dynamic equations to find the aircraft trajectory given specified control inputs.
In this paper, we consider a multi-dimensional diffusion process in a self-similar random environment and prove a limit theorem for the shape of the full trajectory of the diffusion by using the localization phenomenon.
본 논문은 궤적을 군집화하여 혼잡한 영상에서 이동 객체를 검출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 객체의 외형 정보에 기반한 기존의 방법들과는 달리 객체의 움직임 정보만을 이용해 이동 객체를 검출한다. 이를 위하여 입력 영상의 매 프레임에서 특징점을 추출하며, 인접한 프레임간의 추적 과정을 통하여 특징점들의 궤적을 생성한다. 동일 객체에서 얻어진 궤적들은 유사한 움직임을 보일 것이라는 가정 하에 군집화 과정을 통하여 이동 객체를 검출한다. 궤적들의 군집화를 위하여 특징점 간의 위치, 움직임, 연속성에 기반한 에너지 함수로 궤적 간 유사도를 측정하였으며, conditional random fields (CRFs)를 이용하여 최적의 군집을 결정하였다. 기존의 궤적 군집화를 통한 이동 객체 검출 방법이 군집화 과정에서 한번 잘못 분류된 궤적은 잘못된 결과를 생성하는 것과는 달리, 제안한 방법에서는 군집화가 CRFs 상에서 에너지 최소화에 의해 수행되기 때문에 잘못 분류된 궤적이 반복 과정에서 다시 올바른 군집으로 재배열되는 것이 가능하다. 제안한 방법의 성능 측정을 위하여 서로 다른 혼잡도를 가지는 세 개의 영상을 이용하였으며, 약 94%의 검출률과 7%의 허위 경보율을 나타내었다.
본 연구에서는 소량의 차량 위치정보를 통해 과거의 차량 위치를 추적하고, 운행궤적을 표현할 수 있는 방향각 정보를 이용한 하이브리드 기법을 제안하였다. 제안한 기법의 효율성을 검증하기 위해 다양한 조건 하에서 실제 차량 이동객체를 운행하여 차량 위치정보를 수집하였으며, 수집된 차량 위치정보에서 기존의 시간 간격별 차량 위치정보와 방향각 정보를 이용한 차량 위치정보를 추출하여 비교 분석하였다. 또한, 제안 기법의 효율성을 검증하기 위하여 GPS TrackMaker와 차영상 기법 그리고 일관성 비교, 정량적 비교, 차량 운행거리 비교 등 다양한 방법으로 비교 분석하였다.
군에서 사용하는 탄약의 보관 및 취급상 발생할 수 있는 외형결함을 가정하여 그것이 사거리에 미치는 영향을 예측하였다. 외형결함은 탄체두부의 오자이브 형상에 각 1.5mm, 3.3mm의 축대칭 함몰부가 생기는 것으로 가정하였다. FLUENT를 사용하여 마하수 별 항력계수를 해석하였고, 탄도해석 프로그램인 PRODAS에 항력계수 데이터를 입력하여 탄도해석을 하였다. 공력해석결과 1.5mm, 3.3mm 함몰 탄체의 항력증가율은 정상탄체와 비교했을 때 아음속 영역에서는 큰 차이를 보이지 않았으나, 초음속 영역에서 각각 평균 3%, 9% 의 증가율을 보였다. 최대 사거리는 포구속도 650m/s를 기준으로 각각 1%, 3% 감소한 결과를 보였다.
생활수준이 향상 될수록 로봇이 인간의 노동을 대신하는 요소는 더욱 많아지고 있다. 하지만 대부분의 로봇이 지면에 고정된 장치산업에 국한되어 있기 때문에, 폭넓은 응용가치가 기대되는 휴먼 로봇에 대한 필요성이 강조되고 있다. 휴먼로봇은 사람을 대신하기 위한 목적으로 많은 연구가 진행되고 있지만, 관련 하드웨어의 부족으로 매우 단순하고 제한적으로 적용되고 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 기구학적인 메커니즘과 제어장치를 개발하여, 어깨와 팔을 3자유도 형태로 마스트 암을 구성하고, 관절변수의 특성과 엔드-이펙터 궤적실험을 통하여 사람과 유사한 동작을 재현하였다.
Dynamical friction plays an important role in reducing angular momenta of objects in orbital motions. While astronomical objects usually follow curvilinear orbits, most previous studies focused on the linear-trajectory cases. Here, we present the gravitational wake due to, and dynamical friction on, a perturber moving on a circular orbit in a uniform gaseous medium using a semi-analytic method. The circular orbit causes the density wakes to bend along the orbit into asymmetric configurations, resulting in the drag forces in both opposite (azimuthal) and lateral (radial) directions to the perturber motion, although the latter does not contribute to the orbital decay much. For a subsonic perturber, the bending of a wake is only modest and the resulting drag force in the opposite direction is remarkably similar to the linear-trajectory counterpart. On the other hand, a supersonic perturber is able to overtake its own wake, possibly multiple times, creating a high-density trailing tail. Despite the dramatic changes in the wake morphologies, the azimuthal drag force is in surprisingly good agreement with the formulae of Ostriker for the linear-trajectory cases, provided $V_pt=2R_p,\;where\;V_p\;and\;R_p$ are the velocity and orbital radius of the perturber, respectively.
폐자동차파쇄잔재물(Automobile Shredder Residue, ASR)은 폐차 재활용시 발생되는 최종 폐기물로써 파분쇄, 공기분급, 자력선별 및 정전선별법과 같은 자원처리 공정을 이용하여 선별할 수 있다. 본 연구에서는 유도형 정전선별기를 이용하여 A SR의 선별효율 향상 및 예측을 위한 전도체(구리) 및 비전도체(유리)의 궤적분석이 수행되었다. 전도체의 궤적분석 결과, 0.5와 0.25 mm 조립자 구리선의 모사궤적은 실제궤적과 거의 일치하였다. 반면 0.06 mm 구리선의 관찰궤적은 (-) 전극으로 편향되었다. 이는 입자특성 및 상대습도에 의한 전하량의 영향 때문으로 판단된다. 비전도체의 경우 절연체 유리의 관찰궤적이 전도성 입자들의 궤적과 유사한 특징을 보이면서 (-) 전극으로 편향되었다. 현미경, SEM & EDS 분석결과 유리표면에서 미립의 철과 전도성 유기물과 같은 이물질 발견되었다. 이와 같이 이물질이 부착된 유리는 ASR 재활용을 위한 정전선별시 비철금속의 선별효율을 저하시키는 것으로판단된다. 향후 연구에서 유리에 부착된 이물질 제거를 위한 전처리 기술개발 및 개선된 궤적모사 연구가 요구된다.
위치를 수집할 수 있는 모바일 기기의 확산에 따라 다양한 위치기반서비스들이 개발되어 사용되고 있다. 본 논문에서는 위치기반서비스가 일반화됨에 따라 수집되고 저장되는 경로 데이터의 양이 기하급수적으로 커지고 결국 빅데이터가 될 것이기 때문에 수집된 대용량 경로데이터에서 최선 경로를 찾아 추천해주는 시스템을 제안한다. 대용량 경로 데이터에서 실제 운행 시간 등의 정보를 바탕으로 기존 내비게이션보다 좋은 경로를 추천할 수 있게 된다. 대용량 경로 데이터 처리를 위해 하둡 맵리듀스를 이용해서 분류하고 분류된 경로를 데이터베이스에 저장하여 사용자의 요청에 빠르게 반응할 수 있도록 하였다. 사용자의 요청에 지도상의 최단 경로가 아닌 수집된 경로 기록을 바탕으로 최선 경로를 찾게 되는 것이다. 구현된 전체 시스템은 1) 실제 경로를 수집하기 위한 안드로이드 응용프로그램, 2) 하둡 맵리듀스를 이용해 수집된 경로를 미리 분류해 놓기 위한 분류 엔진, 3) 사용자의 출발지-도착지 요청에 따라 분류된 경로에서 최선 경로를 찾아 사용자에게 돌려주는 웹서버와 안드로이드 클라이언트 서비스 시스템이다. 실제운행 실험을 제안한 방법과 시스템이 실효성이 있음을 보인다.
Breakup models are evaluated using the experimental drop trajectory ill this study. The experimental conditions corespond to Weber # 56, 260, 463. Computations are carried out using a modified KIVA-II program with 2 different breakup submodel(TAB and Wave breakup model) and dynamic drag model which the drag coefficient changes dynamically with distortion parameter. Results show that computation with wave breakup model represents the experimental drop trajectory better than that with TAB submodel. And result with wave breakup model shows similar breakup pattern to experimental breakup process. It is thought that in wave breakup model the small drops are shed from the parent drop throughout parcel lifetime such thai this modelling represents the real breakup process well.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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