A portable recoilless guided missile generates a strong back blast and impulsive noise at the nozzle when it launches. In the case of indoor operations, the hazard of the blast noise from a recoilless weapon increases due to limited indoor spaces. Also, the noise levels determine the operational feasibility of a weapon; therefore, it is important to predict the blast noise levels distribution in the indoor space in advance. In addition, computational fluid dynamics (CFD) method generally used for fluid related simulations, requires high computing cost and time to simulate the whole domains. The domain includes both blast wave region and large and various indoor space region. Therefore, an efficient method for predicting the far-field noise level within a short time should be developed. This paper describes an analysis model for predicting the indoor noise distributions by considering the shape effect of the building within a short time. A new developed blast wave model was implemented using the noise source. Additionally, noise reflections at the closed surfaces such as walls and noise transmissions at the opened surfaces such as windows and doors were considered in calculating the noise levels. The predicted noise levels were compared with the experimental data obtained from the indoor launch test to validate the reliability of program.
본 논문에서는 RF 집적회로의 설계사양을 시간영역에서 테스팅이 가능한 구간고장모델링 기법을 제안한다. 먼저 구간고장모델을 정의하였고, 정상동작구간을 결정하여 구간고장모델이 될 수 있는 조건을 증명하였다. 그리고 구간고장모델 조건을 5.25 GHz 저잡음 증폭기에 적용하여 능동소자와 수동소자의 강고장과 파라메트릭 고장의 검출이 가능한 9개의 구간고장모델을 모의실험에 의하여 구하였다. 본 논문에서 얻어진 구간고장모델을 기반으로 출력에 나타나는 출력파형의 변화를 시간영역에서 관찰하여 설계사양 테스팅을 수행할 수 있으므로 RF 집적회로의 테스팅 시간과 비용을 줄일 수 있다.
음성 인식 연구에서 잡음이 존재하는 음성 발음의 처음과 끝을 찾아내는 것은 매우 중요하다. 음성 종점 탐지를 위한 기존의 방식으로는 2개의 간단한 시간 영역 측정법인 단시간 에너지와 단시간 영점교차 비율 방법이 있다. 위의 방법들은 낮은 신호 대 잡음비의 환경에서는 정확한 결과를 보장 할 수 없기 때문에 본 논문에서는 시간 영역 파형의 리아프노프 지수를 이용하여 음성의 시작과 종점을 구별하는 새로운 접근법을 제시하였다. 제안한 방법은 Mel-Scale특징 방법에서 요구되는 종점 탐지 과정을 위한 주파수 영역 매개변수를 얻는 과정이 필요 없기 때문에 보다 간단하다. 제안한 방법의 성능 검증을 위해 아라비아 숫자의 음성단어 분석에 적용해 보았으며, 결과를 통하여 제안한 방법이 인식률을 현저히 증가시킴을 확인하였다.
본 연구는 지진하중을 받는 현수교의 수직 동적 해석방법을 발전시켰다. 시간 영역해석, 불규칙 진동 해석 및 스펙트럼 해석의 이론을 체계적으로 정립하였다. 불규칙 진동 해석을 다시 수치적분을 이용하는 방법과 수학적 적분식 및 상관계수를 이용한 방법으로 나누고 각각은 다시 지진하중을 white noise로 가정한 경우와 filtered white noise로 가정한 경우에 대해 CQC 방법과 SRSS 방법을 사용하였다. 현수교의 모델링은 빔, 트러스 및 프레임요소를 사용하였고 케이블과 주탑은 사하중에 의한 기하학적 강성을 고려하였다.
Capabilities of several beamforming techniques are compared for estimating the position of a moving source. Beamforming has enabled to widen our perspective of aeroacoustics in wind tunnel experiments and has provided useful approach in array measurements. Meanwhile beamforming techniques have been developed in a way to improve estimation accuracy and to save ing effort at the same time. In order to achieve reasonable outcome from aeroacoustic measurement, it is important to identify the spectral characteristics of source and to select an appropriate beamformer. Though aeroacoustic sources normally generates broadband noises, many array signal processing have been focused on narrowband processing which makes calculation numerically efficient. However, calculation in frequency-domain requires selection of single frequency of interest which affects spatial resolution and sidelobe level as a consequence. To be able to localize broadband noise source, it is proposed to use broadband beamforming. The formulas implements the deletion of diagonal term from cross spectral matrix. In this study, trajectory of flying source emitting broadband noise was simulated and several beamformers are applied.
본 논문에서는 잡음에 의해 열화된 오디오 신호를 가변 임계값을 이용한 적응 지각 필터를 사용하여 음질을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 적응 지각 필터는 신호 구간마다 달라지는 신호의 세기와 잡음의 영향 정도를 고려하여 임계값을 가변적으로 조정함으로써 잔여 잡음을 효과적으로 제어하는 방식으로 지각적으로 개선된 음질의 신호를 얻을 수 있다 제안한 방식은 잡음에 의해 열화된 오디오 신호를 주파수 영역으로 변환한 후 임계 대역 기반의 임계 대역 에너지 (Critical intensity energy)와 마스킹 영향이 고려된 청각 자극 에너지 (Excitation energy)를 계산한 다음, 지각 필터를 기반으로 한 적응 지각 필터 알고리즘으로 각 단계별 지각 필터 응답을 임계값으로 이용하여 가변 임계값이 재조정되는 단계를 결정하게 된다. 신호의 구간별 에너지 크기에 의한 잡음에 의해 열화된 정도의 차이를 가변 임계값을 이용하여 고려함으로써 잔여 잡음의 효과적인 제어가 가능하게 된다. 제안한 방법은 다양한 신호대 잡음비에서 열화된 오디오 신호를 입력으로 사용하였다. 입력 신호대 잡음비가 15dB, 20dB, 25dB와 30dB의 각각의 경우에 대하여 잡음대 마스킹비 (Noise-to-mask ratio, NMR)와 청감 테스트 (Mean opinion score, MOS Test)를 시행하였다. 그 결과, 잡음대 마스킹비의 개선 측면에서 각각의 경우에 대해 17.4dB, 15.3dB, 12.8dB, 9.8dB의 개선을 확인할 수 있었고, 청감 테스트의 개선 측면에서는 각각 2.9, 2.5, 2.3, 1.7의 개선된 음질을 확인할 수 있었다.
Nonlinear time-domain system identification (SI) algorithm is proposed to assess damage in a shear building by synchronously estimating time-varying stiffness and damping parameters using measured acceleration data. Mass properties have been assumed as the a priori known information. Viscous damping was utilized for the current research. To chase possible nonlinear dynamic behavior under severe vibration, an incremental governing equation of vibrational motion has been utilized. Stiffness and damping parameters are estimated at each time step by minimizing the response error between measured and computed acceleration increments at the measured degrees-of-freedom. To solve a nonlinear constrained optimization problem for optimal structural parameters, sensitivities of acceleration increment were formulated with respect to stiffness and damping parameters, respectively. Incremental state vectors of vibrational motion were computed numerically by Newmark-${\beta}$ method. No model is pre-defined in the proposed algorithm for recovering the nonlinear response. A time-window scheme together with Monte Carlo iterations was utilized to estimate parameters with noise polluted sparse measured acceleration. A moving average scheme was applied to estimate the time-varying trend of structural parameters in all the examples. To examine the proposed SI algorithm, simulation studies were carried out intensively with sample shear buildings under earthquake excitations. In addition, the algorithm was applied to assess damage with laboratory test data obtained from free vibration on a three-story shear building model.
In order to distinguish fault electric motors automatically in real time. an intelligent diagnosis technique may be required. This paper presents an automatic fault detection system for electric motors by using their acoustic noises. Time signals of each candidate motor were measured in an anechoic chamber for further analysis. Spectral analysis was first carried out and they showed that two typical types of fault motors could be successfully distinguished in the frequency domain; bearing faults and scratches. Unlike the trend of normal motors that shows only a single dominant peak at around 2000 ㎐, several peaks are bunched together in bearing fault motors. On the other hand, large frequency noises at around 6500 ㎐ are newly arisen in scratchy fault motors. However, the processing time for spectral analysis was rather long for a real time application in production lines. Thus, a number of band-pass filters were used in the time domain instead for a real time application. Before applying filters, the bands of filters were set from the information of spectral analysis. By applying a set of band-pass filters, the RMS values of each filtered signal were calculated, and thus the normal and damaged motors could be successfully distinguished.
주행중인 차량의 동적 거동에 대한 응답을 해석하기 위하여 시간영역에서 뿐만 아니라 주파수 영역에서의 해석이 필요하다. 주파수 영역에서의 해석을 위하여 시간영역에서의 값을 FFT를 이용하여 주파수 영역으로 변화하는 방법이 일반적으로 사용되어 왔다. 본 연구에서는 최대 엔트로피 방법을 이용하여 기존의 FFT 방법보다 차량의 과도응답특성을 시간영역 및 주파수 영역에서 편리하게 해석할 수 있는 방법을 제시하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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