동기복구에 대한 대부분의 기존 방법들은 비선형 최소대역폭 시스템에 대하여 적용할 수 없다. 그래서 최근에는 비선형 최소대역폭 시스템에서의 동기복구 방법에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 비선형 최소대역폭 시스템에 대한 동기복구 방법으로 4승법을 제안하였으며 제안된 방법이 최소대역폭 시스템에 대하여 실현 가능함을 엄밀한 분석을 통하여 보여주었다. 더구나 4승법 비선형처리에 관련된 주변 여파기에 대한 최적 구성전략을 설정하기 위하여 콤퓨터 시뮬레이션을 실시하였다. 그 결과 일반적으로는 중간 대역여파기가 필요없으며 전력분광 밀도가 대칭성을 가진 시스템에 대해서는 앞단의 대칭성형여파기 조차도 필요없음을 발견하였다.
A flame detector responds either to radiant energy visible to the human eye or outside the range of human vision. Such a detector is sensitive to glowing embers, coals, or flames which radiate energy of sufficient intensity and spectral quality to actuate the alarm. An infra-red detectors can respond to the total IR component of the flame alone or in combination with flame flicker in the frequency range of 5 to 30 Hz. A major problem in the use of infrared detectors receiving total IR radiation is the possible interference of solar radiation in the infrared region. When detectors are located in places shielded from the sun, such as vaults, filtering or shielding the unit from the sun's rays is unnecessary. In this study, we proposed method for redue a false alarm with using filtering & sensor technology for distinguish of causes of raise a false alarm and pure flame.
The shape and the distribution of material construction of the scatterer may be obtained from its scattered fields by the iterative inversion in the spectral domain. The illposedness, the resolution, and the uniqueness of the inversion are the key problems in the inversion and inter-related. The illposedness is shown to be caused by the evanescent modes which carries and amplifies exponentially the measurement errors in the back-propagation of the measured scattered fields. By filtering out all the evanescent modes in the cost functional defined as the squared difference between the measured and the calculated spatial spectrum of the scattered fields from the iteratively chosen medium parameters of the scatterer, one may regularize the illposedness of the inversion in the expense of the resolution. There exist many local minima of the cost functional for the inversion of the large and the high-contrast scatterer and the hybrid algorithm combining the genetic algorithm and the Levenberg-Marquardt algorithm is shown to find efficiently its global minimum. The resolution of reconstruction obtained by keeping all the propating modes and filtering out the evanescent modes for the regularization becomes 0.5 wavelength. The super resolution may be obtained by keeping the evanescent modes when the measurement error and instance, respectively, are small and near.
Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH) is a Lagrangian computational fluid dynamics method that has been widely used in the analysis of physical phenomena characterized by large deformation or multi-phase flow analysis, including free surface. Despite the recent implementation of eddy-viscosity models in SPH methodology, sophisticated turbulent analysis using Lagrangian methodology has been limited due to the lack of computational performance and numerical consistency. In this study, we implement the standard and dynamic Smagorinsky model and dynamic Vreman model as sub-particle scale models based on a weakly compressible SPH solver. The large eddy simulation method is numerically identical to the spatial discretization method of smoothed particle dynamics, enabling the intuitive implementation of the turbulence model. Furthermore, there is no additional filtering process required for physical variables since the sub-grid scale filtering is inherently processed in the kernel interpolation. We simulate lid-driven flow under transition and turbulent conditions as a benchmark. The simulation results show that the dynamic Vreman model produces consistent results with experimental and numerical research regarding Reynolds averaged physical quantities and flow structure. Spectral analysis also confirms that it is possible to analyze turbulent eddies with a smaller length scale using the dynamic Vreman model with the same particle size.
We report a Fabry-Perot interferometer (FPI)-based multi-channel micro-spectrometer used for multi-gas measurement in the spectral range of $3-5{\mu}m$ and its gas sensing performance. The fabricated infrared (IR) spectrometer consists of two parts: an FPI on the top side for selective IR filtering and a $V_2O_5$-based IR detector array on the bottom side for the detection of the filtered IR. Experimental results show that the FPI-based multi-channel gas sensor has reliability and selectivity for simultaneously detecting environmentally harmful gases such as $CH_4$, $CO_2$, $N_2O$ and CO in the spectral range of $3-5{\mu}m$. The fabricated FPI-based multi-channel gas sensor also demonstrated that a reliable and selective detection of gas concentrations ranging from 0 to 500 ppm is feasible. In addition, the electrical characteristics demonstrate a superior response performance in regards to the selectivity in the multi-target gases.
The goal of the sound-based mechanical fault diagnosis technique is to automatically find abnormal signals in the machine using acoustic emission. Conventional methods of using mathematical models have been found to be inaccurate due to the complexity of industrial mechanical systems and the existence of nonlinear factors such as noise. Therefore, any fault diagnosis issue can be treated as a pattern recognition problem. We propose an automatic fault diagnosis method using discrete wavelet transform and power spectrum density using multi pattern recognition. First, we perform DWT-based filtering analysis for noise cancelling and effective feature extraction. Next, the power spectral density(PSD) is performed on each subband of the DWT in order to effectively extract feature vectors of sound. Finally, each PSD data is extracted with the features of the classifier using multi pattern recognition. The results show that the proposed method can not only be used effectively to detect faults as well as apply to various automatic diagnosis system based on sound.
Del Broccolo, S.;Ouisse, M.;Foltete, E.;Scarpa, F.
Advances in aircraft and spacecraft science
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제6권6호
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pp.479-495
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2019
Periodic cellular core structures included in sandwich panels possess good stiffness while saving weight and only lately their potential to act as passive vibration filters is increasingly being studied. Classical homogeneous honeycombs show poor vibracoustic performance and only by varying certain geometrical features, a shift and/or variation in bandgap frequency range occurs. This work aims to investigate the vibration filtering properties of the AUXHEX "hybrid" core, which is a cellular structure containing cells of different shapes. Numerical simulations are carried out using two different approaches. The first technique used is the harmonic analysis with commercially available software, and the second one, which has been proved to be computationally more efficient, consists in the Wave Finite Element Method (WFEM), which still makes use of finite elements (FEM) packages, but instead of working with large models, it exploits the periodicity of the structure by analysing only the unit cell, thanks to the Floquet-Bloch theorem. Both techniques allow to produce graphs such as frequency response plots (FRF's) and dispersion curves, which are powerful tools used to identify the spectral bandgap signature of the considered structure. The hybrid cellular core pattern AUXHEX is analysed and results are discussed, focusing the investigation on the possible spectral bandgap signature heritage that a hybrid core experiences from their "parents" homogeneous cell cores.
동일한 주회 길이의 통상적인 DCRR (Double-coupler Ring Resonator) 에 비하여 두 배의 FSR (Free Spectral Range) 성능을 나타낼 수 있는 TCRR (Triple-coupler Ring Resonator: 삼중 결합 링 공진기) 필터의 설계 및 제작에 대하여 논의하였다. 열-광학 특성이 우수하고, 코어-클래딩 굴절률 차가 큰 폴리머 물질을 이용하여 작은 반경의 곡선도파로가 가능한 매립형 도파구조의 컴팩트한 TCRR 필터를 설계 및 제작하였다. 파장가변 레이저와 광섬유 배열 블록을 이용하여 TCRR 필터의 Through 및 Drop 포트 출력 특성을 측정한 결과, DCRR 필터의 두 배인 4.4 nm의 FSR을 확인하였고, 이는 전달행렬 방법을 이용하여 해석한 결과와 거의 동일하였다.
본 논문에서는 $1{\times}4$ 스위치와 서로 다른 FSR(free spectral ranges)을 갖는 마이크로링 공진기 배열을 결합하여 구현된 광공진기 라우터를 기반으로 하는 집적광학 방식의 4채널 선택 마이크로웨이브(microwave: MW) 필터를 제안하고 구현하였다. 중심 주파수는 링 공진기의 반지름에 따른 FSR에 의해 결정되며, 이를 통해 얻어지는 10 GHz, 16 GHz, 18 GHz, 20 GHz로 구성된 4개의 채널은 광스위치에 제어 전압을 인가하여 개별적으로 선택할 수 있었다.
뇌파(Electroencephalogram, EEG)는 외부 자극 때문에 발생하는 뇌 활동을 연구하기 위해 사용되는 도구로 두피에 전극을 부착하여 기록한다. 이 과정에서 잡파(artifact)가 혼입되어 신호를 왜곡시키기 쉬워 이를 제거하기 위한 후처리가 필수적이다. 잡파 제거를 위해 널리 사용되는 방법으로 독립성분분석(Independent Component Analysis, ICA)이 존재한다. 이 방법은 성능은 우수하나 뇌파 정보를 일부 손실시키는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해 시선 추적 센서(Eyetracker)를 통해 얻은 눈 깜빡임 정보를 이용하여 필터 적용 범위를 제한함으로써 뇌파 정보 손실을 줄이는 방법을 제안한다. 이후 신호 대 잡음 비(Signal to Noise Ratio, SNR), 스펙트럼 일관성(Spectral Coherence, SC) 등의 정량화 방법을 이용하여 기존의 방법과 제안하는 방법의 결과를 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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