Electro-Mechanical Actuator installed on the aircraft plays a key role in an aircraft's flight control through flight control computer. Reliable prediction of the actuator is important for the aircraft. To estimate the lifetime of a product, it is necessary to test full target life. However, it is very difficult to perform it due to the long life time of actuator but short period of development time with increasing cost. Therefore, accelerated life test has been used to reduce the test time for various reasons such as reducing product's development cycle and cost. In this paper, to predict the lifetime of the actuator, we analyzed the flight profile of aircraft and adapted the method of accelerated life test in order to accelerate failure modes that might occur under user conditions. We also set up an endurance test equipment for validating the demanded lifetime of an actuator and performed accelerated life test.
시간 정보를 이용하여 거리 측정 및 물체 탐지 등에 사용되고 있는 Time of Flight(ToF) LiDAR(Light Detection And Ranging) 기술이 자율 주행 자동차, 지형 분석 같이 보다 정밀 측정이 필요한 분야에 응용되면서 ToF 시간 정보 추출에 대한 중요성이 높아지고 있다. 본 논문에서는 ToF 시간 정보의 정확성의 지표로 timing jitter를 사용하였고, 약 31M free space 환경에서 1.5um 파장의 MOPA LASER와 InGaAs Avalanche Photodiode(APD)로 이루어진 Single-Shot LiDAR system(SSLs)을 통해 측정 및 분석하였다. 또한 SSLs를 통해 측정된 데이터에 curve fitting 방법인 spline interpolation과 반복 측정된 피크 데이터를 이용하는 multiple-shot averaging 방법을 적용하여 timing jitter 개선결과를 제시하였다.
고장력볼트의 체결상태를 평가하는 것은 체결볼트의 안전유지관리 측면에서 매우 중요하다. 본 논문에서는 초음파의 음속이 응력에 의존하는 이른바 음탄성효과에 기초하여 초음파의 전파시간(TOF)를 측정함으로써 볼트에 작용하는 축응력을 평가하는 방법을 제안한다. 그런데 일반적으로 볼트체결시 볼트에 작용하는 응력범위내에서의 음속 변화량은 매우 작으며, 따라서 TOF 측정에 있어서 높은 정밀도가 요구된다. 이를 위해 본 논문에서는 톤버스트파형의 초음파를 이용한 위상검출법을 적용하였다. 제안된 원리는 실험을 통해 검증되었으며, 볼트 축응력 측정의 유효성을 검증하기 위해 스트레인게이지를 이용한 축응력 측정결과와 비교하였다. 두 결과는 양호한 일치를 보였으며, 이로써 제안한 방법이 체결된 고장력볼트의 체결상태 평가에 유용하다는 결론을 얻을 수 있었다.
The electron swarm drift velocity for nitrogen gas is calculated in the range of 4 - 240 [Td] (1 Td = $10^{-17}V{\cdot}cm^2$). The result is in good agreement with the data measured by the time-of-flight method in the previous study. Also, an accurate and efficient method for solving the electron swarm parameters in gases is described.
In this paper, we propose a 3D LiDAR sensor-based costmap generation and path planning algorithm using it for reliable autonomous flight in complex indoor environments. 3D path planning is essential for reliable operation of UAVs. However, existing grid search-based or random sampling-based path planning algorithms in 3D space require a large amount of computation, and UAVs with weight constraints require reliable path planning results in real time. To solve this problem, we propose a method that divides a 3D space into several 2D spaces and a path planning algorithm that considers the distance to obstacles within each space. Among the paths generated in each space, the final path (Best path) that the UAV will follow is determined through the proposed objective function, and for this purpose, we consider the rotation angle of the 2D space, the path length, and the previous best path information. The proposed methods have been verified through autonomous flight of UAVs in real environments, and shows reliable obstacle avoidance performance in various complex environments.
A split spectrum processing (SSP) method is proposed to accurately determine the time-of-flight (ToF) of damage-scattered waves by comparing the instantaneous amplitude variation degree (IAVD) of a wave signal captured from a damage case with that from the benchmark. The fundamental symmetrical ($S_0$) mode in aluminum plates without and with a notch is assessed. The efficiency of the proposed SSP method and Hilbert transform in determining the ToF of damage-scattered $S_0$ mode is evaluated for damage identification when the wave signals are severely contaminated by noise. Broadband noise can overwhelm damage-scattered wave signals in the time domain, and the Hilbert transform is only competent for determining the ToF of damage-scattered $S_0$ mode in a noise-free condition. However, the calibrated IAVD of the captured wave signal is minimally affected by noise, and the proposed SSP method is capable of determining the ToF of damage-scattered $S_0$ mode accurately even though the captured wave signal is severely contaminated by broadband noise, leading to the successful identification of damage (within an error on the order of the damage size) using a triangulation algorithm.
Cho, Sung-In;Lee, In;Lee, Seung-Jun;Lee, Choong Yun;Park, Soo Hyung
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제13권4호
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pp.428-434
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2012
Missiles suffer from flight instability problems at high angles of attack, since vortex flow over a fuselage cause lateral force to the body. To overcome this problem at a high angle of attack, the development of a real time vortex controller is needed. In this paper, Proper Orthogonal Decomposition (POD) and feedback controllers are developed for real time vortex control. The POD method is one of the most well known techniques for modeling low order models that represent the original full-order model. An adaptive control algorithm is used for real time control.
본 논문은 행위 기반 분산 기법(behavior-based decentralized method)을 활용하여 복수 무인기의 군집 비행을 위한 강인 제어기를 제안한다. 행위 기반 분산 기법을 활용한 복수 무인기의 군집 비행은 주변 무인기들의 정보만을 활용하여 편대를 이루게 되므로 많은 장점을 갖는다. 본 논문에서는 무인기 시스템에 크기가 제한된 시변 외란(time varying bounded disturbance)이 존재하는 상황에서, 주변 무인기들의 위치와 속도를 모두 활용하는 경우와 위치만을 활용하는 경우로 나뉘어 제어기를 설계하며, 위치만을 활용하는 경우 passivity 기법을 적용하여 제어기를 설계한다. 제안된 제어기는 시간에 의존하는 제한된 외란이 존재하는 상황에서 전체 폐루프 시스템의 uniformly ultimate boundedness 특성을 보장한다. 수치 시뮬레이션을 통해 제안된 제어기법의 타당성을 검증한다.
잔류성 유기오염물질인 과불화합물 중 perfluorooctanesufonic acid (PFOS)와 perfluorooctanoic acid (PFOA)의 잔류분석은 환경부 "잔류성 유기오염물질 공정시험기준"에 따라 hydrophilic-lipophilic balance (HLB) solid phase extraction (SPE) 전처리 후 LC-$MS^n$를 이용해 정량 분석하고 있다. 본 연구에서는 환경부 설정 공정시험법에 따라 농업용수 전처리 후, 시험법에서 제거하지 못한 미지의 불순물을 Envi-Carb$^{TM}$을 통해 회수율에 영향을 주지 않고 손쉽게 제거하였다. 또한, 과불화합물 분석에 사용되는 LC-$MS^n$ 중 quadrupole-time-of-flight mass spectrometry (qTOFMS)에서 측정된 PFCs의 정량한계를 평가한 결과, 시험에 사용된 장비간 정량한계 편차가 크게 관찰되었으나, 시험대상 장비 모두 농업용수 중 ng/L 수준으로 잔류하는 과불화합물의 정밀 잔류분석에 사용가능 한 것으로 확인되었다.
Currently drone industry has become one of the fast growing markets and the technology for unmanned aerial vehicles are expected to continue to develop at a rapid rate. Especially small unmanned aerial vehicle systems have been designed and utilized for the various field with their own specific purposes. In these fields the path planning problem to find the shortest path between two oriented points is important. In this paper we introduce a path planning strategy for an autonomous flight of unmanned aerial vehicles through reinforcement learning with self-positioning technique. We perform Q-learning algorithm, a kind of reinforcement learning algorithm. At the same time, multi sensors of acceleraion sensor, gyro sensor, and magnetic are used to estimate the position. For the functional evaluation, the proposed method was simulated with virtual UAV environment and visualized the results. The flight history was based on a PX4 based drones system equipped with a smartphone.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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