This paper proposes a robust 3D mapping system for a UAV (Unmanned Aerial Vehicle) that carries a LRF (Laser Range Finder) using the sinusoidal trajectory algorithm. In the case of previous 3D mapping research, the UAV usually takes off vertically and flights up and down while the LRF is measuring horizontally. In such cases, the measuring range is limited and it takes a long time to do mapping. By using the sinusoidal trajectory algorithm proposed in this research, the 3D mapping can be time-efficient and the measuring range can be widened. The 3D mapping experiments have been done to evaluate the performance of the sinusoidal trajectory algorithm by scanning indoor walls.
To address the problems of the gravitational search algorithm (GSA) in which the population is prone to converge prematurely and fall into the local solution when solving the single-objective optimization problem, a sine map jumping gravity search algorithm based on asynchronous learning is proposed. First, a learning mechanism is introduced into the GSA. The agents keep learning from the excellent agents of the population while they are evolving, thus maintaining the memory and sharing of evolution information, addressing the algorithm's shortcoming in evolution that particle information depends on the current position information only, improving the diversity of the population, and avoiding premature convergence. Second, the sine function is used to map the change of the particle velocity into the position probability to improve the convergence accuracy. Third, the Levy flight strategy is introduced to prevent particles from falling into the local optimization. Finally, the proposed algorithm and other intelligent algorithms are simulated on 18 benchmark functions. The simulation results show that the proposed algorithm achieved improved the better performance.
This research concentrates on the influence of non-linearities associated with impact for the nonlinear rocking behavior of rigid block subjected to one dimensional sinusoidal excitation of horizontal direction. The transition of two governing rocking equations, the abrupt reduction in the kinetic energy associated with impact, and sliding motion of block. In this study, two type of rocking vibration system are considered. One is the undamped rocking vibration system, disregarding energy dissipation at impact and the other is the damped rocking system, including energy dissipation and sliding motion. The response analysis using non-dimensional rocking equation is carried out for the change of excitation parameters and friction coefficient. The chaos responses were discovered in the wide response region, particularly, for the case of high excitation amplitude and their chaos characteristics were examined by the time history, Poincare map, power spectra and Lyapunov Exponent of rocking responses. The complex behavior of chaos response, in the phase space, were illustrated by Poincare map. The bifurcation diagram and Poincare map were shown to be effective in order to understand chaos of rocking system.
First-order reliability method (FORM) is enhanced based on the search direction using relaxed conjugate reliability (RCR) approach for the embedded nanocomposite beam under buckling failure mode. The RCR method is formulated using discrete conjugate map with a limited scalar factor. A dynamical relaxed factor is proposed to control instability of proposed RCR, which is adjusted using sufficient descent condition. The characteristic of equivalent materials for nanocomposite beam are obtained by micro-electro-mechanical model. The probabilistic model of nanocomposite beam is simulated using the sinusoidal shear deformation theory (SSDT). The beam is subjected to external applied voltage in thickness direction and the surrounding elastic medium is modeled by Pasternak foundation. The governing equations are derived in terms of energy method and Hamilton's principal. Using exact solution, the implicit buckling limit state function of nanocomposite beam is proposed, which is involved various random variables including thickness of beam, length of beam, spring constant of foundation, shear constant of foundation, applied voltage, and volume fraction of ZnO nanoparticles in polymer. The robustness, accuracy and efficiency of proposed RCR method are evaluated for this engineering structural reliability problem. The results demonstrate that proposed RCR method is more accurate and robust than the excising reliability methods-based FORM. The volume fraction of ZnO nanoparticles and the applied voltage are the sensitive variables on the reliable levels of the nanocomposite beams.
Ambient noise as a background noise in the ocean has been well known for its the various and irregular signal characteristics. Generally, these signals we treated as noise and they are analyzed through stochastical level if they don't include definite sinusoidal signals. This study is to see how ocean ambient noise can be analyzed by the chaotic analysis technique. The chaotic analysis is carried out with underwater ambient noise obtained in areas near the Korean Peninsula. The calculated physical parameters of time series signal are as follows: histogram, self-correlation coefficient, delay time, frequency spectrum, sonogram, return map, embedding dimension, correlation dimension, Lyapunov exponent, etc. We investigate the chaotic pattern of noises from these parameters. From the embedding dimensions of underwater noises, the assesment of underwater noise by chaotic analysis shows similar results if they don't include a definite sinusoidal signal. However, the values of Lyapunov exponent (divergence exponent) are smaller than that of random noise signal. As a result we confirm the possibility of classification of underwater noise using Lyapunov analysis.
Recently, an indirect displacement estimation method using data fusion of acceleration and strain (i.e., acceleration-strain-based method) has been developed. Though the method showed good performance on beam-like structures, it has inherent limitation in applying to more general types of bridges that may have complex shapes, because it uses assumed analytical (sinusoidal) mode shapes to map the measured strain into displacement. This paper proposes an improved displacement estimation method that can be applied to more general types of bridges by building the mapping using the finite element model of the structure rather than using the assumed sinusoidal mode shapes. The performance of the proposed method is evaluated by numerical simulations on a deck arch bridge model and a three-span truss bridge model whose mode shapes are difficult to express as analytical functions. The displacements are estimated by acceleration-based method, strain-based method, acceleration-strain-based method, and the improved method. Then the results are compared with the exact displacement. An experimental validation is also carried out on a prestressed concrete girder bridge. The proposed method is found to provide the best estimate for dynamic displacements in the comparison, showing good agreement with the measurements as well.
A time-delay feedback control approach is proposed for making a given stable continuous-time Takagi-Sugeno (TS) fuzzy system chaotic, which is based on the fuzzy feedback linearization and a suitable approximate relationship between a time-delay differential equation and a discrete map. The time-delay feedback controller, chosen among several candidates, is a simple sinusoidal function of the delay states of the system, which has small amplitude. This approach is mathematically proven for rigorous generation of chaos from stable continuous-time TS fuzzy systems, where the generated chaos is in the sense of Li and Yorke. Numerical examples are included to visualize the theoretical analysis and the controller design.
심장 운동의 분석은 인체에 혈액을 공급하는 역할에 대한 평가이다. 심근의 움직임을 평가하기 위해서 본 논문에서는 좌심실 심근 모델을 수학적으로 구축하였으며, 심장의 움직임에 대한 파라미터를 이용하여 운동성을 상세화 하였다. 구축한 모델을 심장의 생화학적 반응을 보이는 게이트 심근 SPECT 영상에 적용시켜서, 모델과 게이트 심근 SPECT 영상 사이의 운동성을 분석하였다. 심근 모델은 sinusoidal 함수를 이용한 3차원 super-ellipsoidal 모델을 기반으로 생성하였으며 움직임과 형태의 변화를 주기 위한 파라미터 함수를 이용하여 좌심실 심근의 형태와 움직임에 대한 유사성을 모델화 하였다. 이 모델과 심근 게이트 SPECT 영상 데이터와 LSF 알고리즘을 이용하여 fitting 시킨 후 생성된 모델을 토대로 하여 심근 게이트 SPECT 영상의 영역별 운동성 방향과 크기를 산출하여 분석하였으며, 지역적 운동성의 표현을 위해 심장기능 평가에 사용되는 Bull's Eye형식의 map을 만들었다. SPECT를 이용한 심장의 기능평가로 움직임과 수축능, 혈류 등을 이용해서 하고 있으나 운동량에 대한 평가는 없다. 본 논문에서 제안한 모델을 이용한 심근 SPECT의 운동성 분석은 심장 기능 평가에 유용한 지표가 될 것으로 기대한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권2호
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pp.391-411
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2023
Aggregates play the skeleton and supporting role in the construction field, high-precision measurement and high-efficiency analysis of aggregates are frequently employed to evaluate the project quality. Aiming at the unbalanced operation time and segmentation accuracy for multi-class segmentation algorithms of aggregate images, a Chaotic Sparrow Search Algorithm (CSSA) is put forward to optimize it. In this algorithm, the chaotic map is combined with the sinusoidal dynamic weight and the elite mutation strategies; and it is firstly proposed to promote the SSA's optimization accuracy and stability without reducing the SSA's speed. The CSSA is utilized to optimize the popular multi-class segmentation algorithm-Multiple Entropy Thresholding (MET). By taking three METs as objective functions, i.e., Kapur Entropy, Minimum-cross Entropy and Renyi Entropy, the CSSA is implemented to quickly and automatically calculate the extreme value of the function and get the corresponding correct thresholds. The image adaptive multi-class segmentation model is called CSSA-MET. In order to comprehensively evaluate it, a new parameter I based on the segmentation accuracy and processing speed is constructed. The results reveal that the CSSA outperforms the other seven methods of optimization performance, as well as the quality evaluation of aggregate images segmented by the CSSA-MET, and the speed and accuracy are balanced. In particular, the highest I value can be obtained when the CSSA is applied to optimize the Renyi Entropy, which indicates that this combination is more suitable for segmenting the aggregate images.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제16권5호
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pp.713-718
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2016
Predicting precise specifications of differential mixed-signal circuits is a difficult problem, because analytically derived correlation between process variations and conventional specifications exhibits the limited prediction accuracy due to the phase unbalance, for most self-tests. This paper proposes an efficient prediction technique to provide accurate specifications of differential mixed-signal circuits in a system-on-chip (SoC) based on a nonlinear statistical nonlinear regression technique. A spectrally pure sinusoidal signal is applied to a differential DUT, and its output is fed into another differential DUT through a weighting circuitry in the loopback configuration. The weighting circuitry, which is employed from the previous work [3], efficiently produces different weights on the harmonics of the loopback responses, i.e., the signatures. The correlation models, which map the signatures to the conventional specifications, are built based on the statistical nonlinear regression technique, in order to predict accurate nonlinearities of individual DUTs. In production testing, once the efficient signatures are measured, and plugged into the obtained correlation models, the harmonic coefficients of DUTs are readily identified. This work provides a practical test solution to overcome the serious test issue of differential mixed-signal circuits; the low accuracy of analytically derived model is much lower by the errors from the unbalance. Hardware measurement results showed less than 1.0 dB of the prediction error, validating that this approach can be used as production test.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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