Radio relics are diffuse radio sources found in the outskirts of galaxy clusters and they are thought to trace synchrotron-emitting relativistic electrons accelerated at shocks. We explore a diffusive shock acceleration (DSA) model for radio relics in which a spherical shock with the parameters relevant for the Sausage radio relic in cluster CIZA J2242.8+5301 impinges on a magnetized cloud containing fossil relativistic electrons. This model is expected to explain some observed characteristics of giant radio relics such as the relative rareness, uniform surface brightness along the length of thin arc-like radio structure, and spectral curvature in the integrated radio spectrum. We find that the observed surface brightness profile of the Sausage relic can be explained reasonably well by shocks with speed $u_s{\sim}3{\times}10^3km/s$ and sonic Mach number $M_s{\sim}3$. These shocks also produce curved radio spectra that steepen gradually over $(0.1-10){\nu}_{br}$ with a break frequency ${\nu}_{br}{\sim}1GHz$, if the duration of electron acceleration is ~60-80 Myr. However, the abrupt increase in the spectral index above ~1.5 GHz observed in the Sausage relic seems to indicate that additional physical processes, other than radiative losses, operate for electrons with the Lorentz factor, ${\gamma}_e$ > $10^4$.
In this paper, a simplified model is studied to predict analytically the vibration from the helical gear system due to an axial excitation of helical gears. The simplified model describes gear, shaft, bearing, and housing. In order to obtain the axial force of helical gears, the mesh stiffness is calculated in the load deflection relation. The axial force is obtained from the solution of the equation of motion, using the mesh stiffness. It is used as a longitudinal excitation of the shaft, which in turn drives the gear housing through the bearing. In this study, the shaft is modeled as a rod, while the bearing is modeled as a parallel spring and damper only supporting longitudinal forces. The gear housing is modeled as a clamped circular plate with viscous damping. For the modeling of this system, transfer matrices for the rod and bearing are used, using a spectral method with four pole parameters. The model is validated by finite element analysis. Using the model, parameter studies are carried out. As a result, the linearized dynamic shaft force due to the gear excitation in the frequency domain was proposed. Out-of-plan displacement from the forced vibrating circular plate and the renewed mode normalization constant of the circular plate were also proposed. In order to control the axial vibration of the helical gear system, the plate was more important than the shaft and the bearing. Finally, the effect of the dominant design parameters for the gear system can be investigated by this model.
The creation process of a typical machined surface is treated here as a dynamic system. An investigation is carried out to establish a relationship between the characteristics of cutting force fluctuations that cause vibration response of the tool-workpiece system and the formation of surface in face cutting by sintered carbide cutting tool. Cutting force is measured and analyzed in frequency domain. The power spectral densities of cutting force give a useful information in surface generation and it can be used to find out the control factor of surface roughness. The terms, PSD ratio & Normalized spindle frequency PSD, are defined and when the value of power in spindle frequency is absolutely little but relatively large, it is obtained high accuracy surface roughness. The aim of this research is to find surface profile by measured and analyzed cutting force signals. The simulation of surface generation gives the comprechension of its mechanism and help to predict and control the surface quality. In this study, it is suggested what informations about surface generation can be acquired from the cuttuing force signal and an way of generating a better surface.
Random 지반운동에 대한 면진수조구조물 응답의 추계학적 해석방법을 연구하였다. 유연한 벽체와 내부유체간의 유체구조물 상호작용은 유체운동의 유한요소 모델링에 의하여 얻어지는 부가질량행렬 형태로 고려되었다. 정상(定常)(Stationary)지반운동으로는 수정된 Clough-Penzien Spectral Model이 사용되었으며, 비정상(非定常)(Nonstationary)지반운동으로는 상기모델에 포락함수를 적용한 모델을 사용하였다. 운동을 지배하는 Lyapunov Covariance Matrix 미분방정식의 해를 구하여 두 종류 면진시스템의 정상응답 및 비정상응답을 해석하였다.
DSLR 카메라를 이용하여 획득한 지상 디지털 영상자료는 지상 사진 측량, 공간모델링에 활용할 수 있다. 지상 디지털 영상에서 각 화소의 명암도는 영상을 결정하는 가장 중요한 매개변수(parameter)이다. 따라서 좀 더 명확한 명암도의 수치 자료를 획득하고 활용하기 위하여 디지털 카메라의 분광학적 특성과 파라미터를 추정해볼 필요가 있다. 본 연구에서는 Sony DSC-F828 DSLR 카메라로 연속촬영(프레임속도 0.38초)을 통하여 얻은 7장의 같은 디지털 컬러 사진으로부터 각각 RGB 밴드의 명암도 값을 추출하여 프레임 간 화소별 명암도 차이를 확인하고, 각 컬러 밴드에 대한 각 화소의 통계학적인 분석을 통하여 분광학적인 특성의 프레임별, 화소별, 밴드별 변화와 그에 따른 상관관계에 대하여 추정해 보는 것을 목적으로 한다.
주파수영역에서 쇄파로 인한 에너지 소산에 관한 그 동안의 논쟁은 주파수의 함수인 소산항의 구체적 형태를 중심으로 진행되어왔다. 본 연구에서는 추계학적 쇄파모형과 이에 기초한 스펙트럼으로부터 소산항을 유추하였다. 기존의 인식과는 상이하게 소산항은 주파수의 삼차함수인 것으로 판단된다. 검증작업은 SUPERTANK Laboratory Data Collection Project(Krauss et al., 1992)에서 축적된 실험자료를 기초로 진행되었다. 추가적인 검증을 위해 단조해안에서의 Cnoidal 파랑의 천수과정을 스펙트럼 파랑모형과 제시된 쇄파모형을 차용하여 수치모의하였다. 그 결과 쇄패대역에서 진행되는 파랑의 왜도와 비대칭성의 진화과정이 비교적 정확히 모의되는 성과를 얻었다.
슬롯 결한 마이크로스트립라인-도파관 천이기에 대해 간략하지만 정확한 등가 회로 모델을 추출하기 위한 해석 방법을 제안한다. 이 등가회로는 이상적 변압기, 마이크로스트립 개방 스터브, 그리고 슬롯 중심에서 도파관 쪽과 급전선 쪽 반평면으로 바라보는 각각의 어드미턴스들로 구성된다. 관련된 회로 변수 값들은 가역 정리 (Reciprocity theorem), 푸리에 변환과 푸리에 급수(Fourier transform and series), 복소 전력 개념(Complex power concept), 파스발 정리(Parceval's theorem), 그리고 스펙트럼 영역 이미턴스 접근법(Spectral-domain immittance approach)에 의해 계산된다. 계산된 산란계수 값을 측정된 값과 비교하였으며 이들 사이의 상당한 일치도는 제안된 등가회로 모델의 간편성과 정확성을 뒷받침한다.
복잡하고 다양한 전파 환경을 라이시안 채널로 모델링할 수 있는 가능성에 대해서 검토해 보았다. 라이시안 채널에서의 수신 신호를 컴퓨터 시뮬레이터를 제작하여 모의 실험하였고, 모의 실험된 신호의 PDF(포락선 크기의 분포), PSD(Power Spectral Density), LCR(Level Crossing Rate), ADF(Average Duration of Fades), BER(Bit Error Rate)를 이론치와 비교한 결과 매우 잘 일치함을 확인할 수 있었다.
Purpose: The aim of this study was to construct a saponin content-predicting model using shortwave infrared imaging spectroscopy. Methods: The experiment used a shortwave imaging spectrometer and ENVI spectral acquisition software sampling a spectrum of 910 nm-2500 nm. The corresponding preprocessing and mathematical modeling analysis was performed by Unscrambler 9.7 software to establish a ginsenoside nondestructive spectral testing prediction model. Results: The optimal preprocessing method was determined to be a standard normal variable transformation combined with the second-order differential method. The coefficient of determination, $R^2$, of the mathematical model established by the partial least squares method was found to be 0.9999, while the root mean squared error of prediction, RMSEP, was found to be 0.0043, and root mean squared error of calibration, RMSEC, was 0.0041. The residuals of the majority of the samples used for the prediction were between ${\pm}1$. Conclusion: The experiment showed that the predicted model featured a high correlation with real values and a good prediction result, such that this technique can be appropriately applied for the nondestructive testing of ginseng quality.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제30권4호
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pp.369-388
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2023
In this paper, we develop the two-step procedure that detects and estimates the position of structural changes for multivariate nonstationary time series, either on mean parameters or second-order structures. We first investigate the presence of mean structural change by monitoring data through the aggregated cumulative sum (CUSUM) type statistic, a sequential procedure identifying the likely position of the change point on its trend. If no mean change point is detected, the proposed method proceeds to scan the second-order structural change by modeling the multivariate nonstationary time series with a multivariate locally stationary Wavelet process, allowing the time-localized auto-correlation and cross-dependence. Under this framework, the estimated dynamic spectral matrices derived from the local wavelet periodogram capture the time-evolving scale-specific auto- and cross-dependence features of data. We then monitor the change point from the lower-dimensional approximated space of the spectral matrices over time by applying the dynamic principal component analysis. Different from existing methods requiring prior information on the type of changes between mean and covariance structures as an input for the implementation, the proposed algorithm provides the output indicating the type of change and the estimated location of its occurrence. The performance of the proposed method is demonstrated in simulations and the analysis of two real finance datasets.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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