넘어짐은 노인이나 산업현장에서 일하는 사람들에게 심각한 부상을 일으키는 원인이 되기 때문에 센서를 사용하여 넘어짐을 판단하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 최근 들어 스마트폰의 보급이 일반화 되면서 스마트 폰에 내장된 센서를 사용하여 넘어짐을 판단하는 방법이 연구되고 있다. 가속도 센서에서 추출된 가속도벡터의 변화량을 분석하면 넘어짐은 어렵지 않게 판단할 수 있지만, 넘어지는 방향을 판단하기 위해서는 가속도벡터의 크기의 변화나 방향으로의 변화로 판단하기 어렵다. 일반적으로 가속도 벡터의 방향은 물체의 움직임의 방향을 의미하지 않기 때문이다. 한편, 속도 벡터는 물체가 움직이는 방향의 접선방향으로 나타나는 성질을 사용하여 넘어지는 방향을 판단하는 방법을 제안하였다.
This paper deals with torque analysis of axial flux permanent magnet (AFPM) type eddy current brake (ECB) based on analytical field computation. On the basis of a magnetic vector potential and a two-dimensional (2-D) polar coordinate system, analytical solutions for normal and tangential flux density due to permanent magnet (PM) considering eddy current effect are obtained. And then, using derived analytical field solutions, braking torque and normal force characteristics according to rotor speed are also predicted. A three-dimensional (3-D) finite element (FE) analysis is employed to confirm the validity of analyses.
A generalized constant ratio surface (GCR surface) is defined by the property that the tangential component of the position vector is a principal direction at each point on the surface, see [8] for details. In this paper, by solving some differential equations, a complete classification of Lorentz GCR surfaces in the three-dimensional Minkowski space is presented. Moreover, it turns out that a flat Lorentz GCR surface is an open part of a cylinder, apart from a plane and a CMC Lorentz GCR surface is a surface of revolution.
A ribbed tube consumes more power to transport the fluid by comparing with flat one. After the tangential velocity component occurs, its contact area with the ribbed tube becomes large and it enables the effective energy transportation. The flow characteristics vary according to the geometry of tube rib. This study aims to investigate the flow characteristics of fluids working at Reynolds numbers of 20,000, 40,000, 60,000 and 80,000 with the air at $15^{\circ}C$ in the ribbed test tube high 1mm and wide 8.48mm. As the flow characteristics are included with the states of fully developed hydrodynamical region, axial velocity vector distribution and non-dimensional velocity distribution, they are shown with the physical validity.
The flow between two concentric cylinders, with the inner one rotating, is studied using numerical simulation. This study considers the identical flow geometry as in the experiments of Wereley and Lueptow[J. Fluid Mech., 364, 1998]. They carried out experiment using PIV to measure the velocity fields in a meridional plane of the annulus in detail. When Taylor number increases over the critical one, the flow instability caused by curved streamlines of the tangential flow induces Taylor vortices in the flow direction. As Taylor number further increases over another critical one, the steady Taylor vortices become unsteady and non-axisymmetrically wavy. The velocity vector fields obtained also show the same flow features found in the experiments of Wereley and Lueptow.
Experiments were done for the three dimensional unsteady flow in a counter rotating axial flow fan under stable operating condition. Flow fields in a counter rotating axial flow fan were measured at cross-sectional planes of the upstream and downstream of each rotor. Cross sectional flow patterns were investigated through the acquired data by the $45^{\circ}$ inclined hot-wire. Flow characteristics such as tip vortex, secondary flow and tip leakage flow were confirmed through axial, radial and tangential velocity vector plot. Swirl velocity, which was generated by the front rotor, was recovered in the form of static pressure rise by the rear rotor except for hub and tip regions.
Compared with linear induction principle, the transverse flux circumferential induction principle is suggested as a driving mechanism of the revolving stage, which can rotate contactlessly without any supporting structure. The stage realizes the integrated motion of levitation, rotation, and planar perturbation, using the two-axis forces, normally directed force of the air-gap and tangential force, of the induction drivers mounted on the stator uniformly. In this paper, the force generating mechanism of the stage is described in detail. First, the various core shapes generating the transverse flux are analyzed to guarantee the proper thrust force. And the vector force intensity of the circumferential induction driver constituting the stage is compared with that of the linear induction driver. Especially it is shown that the magnetic force of the suggested system can be modeled with the linear equivalent model, including the test verification.
Counter-rotating axial flow fan(CRF) consists of two counter-rotating rotors without stator blades. CRF shows the complex flow characteristics of the three-dimensional, viscous, and unsteady flow fields. For the understanding of the entire core flow in CRF, it is necessary to investigate the three-dimensional unsteady flow field between the rotors. This information is also essential to improve the aerodynamic characteristics and to reduce the aerodynamic noise level and vibration characteristics of the CRF. In this paper, experimental study on the three-dimensional unsteady flow of the CRF is performed at the design point(operating point). Flow fields in the CRF are measured at the cross-sectional planes of the upstream and downstream of each rotor using the $45^{\circ}$ inclined hot-wire. The phase-locked averaged hot-wire technique utilizes the inclined hot-wire, which rotates successively with 120 degree increments about its own axis. Three-dimensional unsteady flow characteristics such as tip vortex, secondary flow and tip leakage flow in the CRF are shown in the form of the axial, radial and tangential velocity vector plot and velocity contour. The phase-locked averaged velocity profiles of the CRF are analyzed by means of the stationary unsteady measurement technique. At the mean radius of the front rotor inlet and the outlet, the phase-locked averaged velocity profiles show more the periodical flow characteristics than those of the hub region. At the tip region of the CRF, the axial velocity is decreased due to the boundary layer effect of the fan casing and the tip vortex flow. The radial and the tangential velocity profiles show the most unstable and unsteady flow characteristics compared with other position of rotors. But, the phase-locked averaged velocity profiles of the downstream of the rear rotor show the aperiodic flow pattern due to the mixture of the front rotor wake period and the rear rotor rotational period.
We analyzed a noise-sensitivity profile of a specific SQUID sensor system for the localization of brain activity. The location of a neuromagnetic current source is estimated from the recording of spatially distributed SQUID sensors. According to the specific arrangement of the sensors, each site in the source space has different sensitivity, that is, the difference in the lead field vectors. Conversely, channel noises on each sensor will give a different amount of the estimation error to each of the source sites. e.g., a distant source site from the sensor system has a small lead-field vector in magnitude and low sensitivity. However, when we solve the inverse problem from the recorded sensor data, we use the inverse of the lead-field vector that is rather large, which results in an overestimated noise power on the site. Especially, the spatial sensitivity profile of a gradiometer system measuring tangential fields is much more complex than a radial magnetometer system. This is one of the causes to make the solutions of inverse problems unstable on intervening of the sensor noise. In this study, in order to improve the localization accuracy, we calculated the noise-sensitivity profile of our 40-channel planar SQUID gradiometer system, and applied it as a normalization weight factor to the source localization using synthetic aperture magnetometry.
Just by adjusting the control points iteratively, progressive iterative approximation (PIA) presents an intuitive and straightforward scheme such that the resulting limit curve (surface) can interpolate the original data points. In order to obtain more flexibility, adjusting only a subset of the control points, a new method called local progressive iterative approximation (LPIA) has also been proposed. But to this day, there are two problems about PIA and LPIA: (1) Only an approximation process is discussed, but the accurate convergence curves (surfaces) are not given. (2) In order to obtain an interpolating curve (surface) with high accuracy, recursion computations are needed time after time, which result in a large workload. To overcome these limitations, this paper gives an explicit matrix expression of the control points of the limit curve (surface) by the PIA or LPIA method, and proves that the column vector consisting of the control points of the PIA's limit curve (or surface) can be obtained by multiplying the column vector consisting of the original data points on the left by the inverse matrix of the collocation matrix (or the Kronecker product of the collocation matrices in two direction) of the blending basis at the parametric values chosen by the original data points. Analogously, the control points of the LPIA's limit curve (or surface) can also be calculated by one-step. Furthermore, the $G^1$ joining conditions between two adjacent limit curves obtained from two neighboring data points sets are derived. Finally, a simple LPIA method is given to make the given tangential conditions at the endpoints can be satisfied by the limit curve.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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