FVTD법을 이용한 전자파전파의 해석은 정확한 결과를 내고 있으나 컴퓨터 자원의 많은 메모리와 소요 시간을 필요로 하고 있다. 논문에서는 시간 세분화에 의해 수정된 FVTD기법인 TS-FVTD기법을 제안한다. TS-FVTD 기법은 기존의 방법과는 달리 전체 계산영역을 스텝 사이즈가 크고 거친 격자로 분할하여, 유전체 영역을 비유전율의 평방근에 의존하는 국부 시간 세분화 방법을 제시한다. 이 기법은 계산 소요시간 및 메모리 소비량을 절약하면서도 정확한 수치 결과를 구할 수 있다. 또한 굴곡 표면의 유전체 도파관의 전자계 계산에 적용하여 제안하는 기법의 유효성을 검토하였다.
This paper presents the study on damage diagnosis of an intelligent cantilevered beams using PZT actuator and PVDF sensor This study provides the theoretical and experimental verification to examine structural damage. Time domain analysis for the non-destructive detection of damage is presented by parameterized partial differential equations and Galerkin approximation techniques. The time histories of the vibration response of structure were used to identify the presence of damage. Furthermore, this systematic approach permits one to use the piezomaterials to both excite and sense the vibration of structures. We also carried out the experimental verification about reliability of theoretical methods fur detecting the damage of a composite beam with PZT actuator and PVDF sensor. Experimental results are presented from tests on cantilevered composite beams which is damaged at different location and different dimensions. The results were compared with the simulation results. Good agreement between the results was found for the time shifts and amplitude difference in transients response of the cantilevered beam.
All the forces in the real world act dynamically on structures. Design and analysis should be performed based on the dynamic loads for the safety of structures. Dynamic (transient or vibrational) responses have many peaks in the time domain. Topology optimization, which gives an excellent conceptual design, mainly has been performed with static loads. In topology optimization, the number of design variables is quite large and considering the peaks is fairly costly. Topology optimization in the frequency domain has been performed to consider the dynamic effects; however, it is not sufficient to fully include the dynamic characteristics. In this research, linear dynamic response topology optimization is performed in the time domain. First, the necessity of topology optimization to directly consider the dynamic loads is verified by identifying the relationship between the natural frequency of a structure and the excitation frequency. When the natural frequency of a structure is low, the dynamic characteristics (inertia effect) should be considered. The equivalent static loads (ESLs) method is proposed for linear dynamic response topology optimization. ESLs are made to generate the same response field as that from dynamic loads at each time step of dynamic response analysis. The method was originally developed for size and shape optimizations. The original method is expanded to topology optimization under dynamic loads. At each time step of dynamic analysis, ESLs are calculated and ESLs are used as the external loads in static response topology optimization. The results of topology optimization are used to update the design variables (density of finite elements) and the updated design variables are used in dynamic analysis in a cyclic manner until the convergence criteria are satisfied. The updating rules and convergence criteria in the ESLs method are newly proposed for linear dynamic response topology optimization. The proposed updating rules are the artificial material method and the element elimination method. The artificial material method updates the material property for dynamic analysis at the next cycle using the results of topology optimization. The element elimination method is proposed to remove the element which has low density when static topology optimization is finished. These proposed methods are applied to some examples. The results are discussed in comparison with conventional linear static response topology optimization.
Most of the statistical signal analysis processed in the time domain and the frequency domain are based on the assumption that the signal is weakly stationary(wide sense stationary). Therefore, it is necessary to know whether the surface EMG signals processed in the statistical basis satisfy the condition of weak stationarity. The purpose of this study is to analyze the accuracy of the Run-test, modified Run-test, RA(reverse arrangement)-test, and modified RA-test for assessing surface EMG signal stationarity. Six stationary and three non-stationary signals were simulated by using sine wave, AR(autoregressive) modeling, and real surface EMG. The simulated signals were tested for stationarity using nine different methods of Run-test and RA-test. The results showed that the modified Run-test method2 (mRT2) classified exactly the surface EMG signals by stationarity with 100% accuracy. This finding indicates that the mRT2 may be the best way for assessing stationarity in surface EMG signals.
이 논문에서는 시간영역 경계요소법을 사용하여 탄성-점탄성 복합구조체의 변위와 응력을 구하는 과정을 다루고 있다. 종속영역법을 도입하여, 구조물을 탄성영역과 점탄성영역으로 나누었다. 구조물의 공유경계면에 변위연속조건과 표면력 평형조건을 적용하여, 경계요소공식을 유도하였다. 예제의 문제에 대한 수치해석 결과를 제시하였다.
It is being more and more difficult to suppress emissions from electronic products using PCB(Printed Circuit Board) to the limit. Therefore, the exact evaluation of the emission from PCB has been more important to reduce the required time and the cost at the design phase of the products, especially on board ship's equipments. This research has evaluated the emission radiated from PCB based on the theoretical approach of SDA(Spectral Domain Analysis), which is available to analyze microwave stripline, coplanar line, patch antenna, etc. According to the theoretical results, it has been clearly shown that the emission radiated from PCB is reduced as the thickness of PCB is thinner, the permittivity of PCB is higher, the length of stripline is shorter, and the frequency is lower.
Most publications confirm that an ecological interface is a very efficient tool to supporting operators in recognition of complex and unusual situations and in decision-making. The present article describes the experience of implementation of an ecological interface concept for visualization of material balance in a drum separator of RBMK-type NPPs. Functional analysis of the domain area was carried out and revealed main factors and contributors to the balance. The proposed ecological display was designed to facilitate execution of the most complicated cognitive operations, such as comparison, summarizing, prediction, etc. The experimental series carried out at NPPs demonstrated considerable reduction of operators' mental load, time of reaction, and error rate.
A condition monitoring methodology for rotating machinery is proposed based on multivariate statistical analysis. The CMS usually are using the vibration signal amplitude such as acceleration RMS, peak and velocity RMS to detect machine faults but the information is not so enough that CMS cannot perform reliable monitoring. So new parameters are added such as shape factor, crest factor, kurtosis and skewness as time domain parameters and spectrum amplitude of rotating frequency, $2^{nd}$ harmonics and gear mesh frequency etc. as frequency domain parameters. Many parameters are combined to represent the machine state using the Hotelling's $T^2$ statistics. The proposed methodology is tested in laboratory and the on-line experiment has shown that the proposed methodology offers a reliable monitoring for rotating machinery.
파수영역에서 모멘트법의 엄피던스 행렬의 특정을 관찰하고 이를 웨이블릿 변환을 이용하여 효율적으로 표현 하는 방법을 연구하였다. 영상 선호처리 분야에서 자주 사용되는 이차원 쿼드트리(2-D Quadtree)방법(행렬의 $\phi$ 부분에만 웨이블릿 변환을 적용하는 방법)을 적용하여 모멘트 행렬을 성기게 만들었다. 웨이블릿이 적용된 모멘트 행렬을 CG( Conjugate-Gradient)법을 이용하여 모멘트 법의 계산량과 메모리를 줄였다. 수치적 결과는 정사 각형 실린더의 경우 임피던스 행렬의 0이 아닌 값이 O($N^{1.6}$)으로 증가하는 것을 관찰하였다.
Large signal type data sets are difficult to classify, especially if the data sets are non-stationary. In this paper, large signal type and non-stationary data sets are wavelet transformed so that distinct features of the data are extracted in wavelet domain rather than time domain. For the classification of the data, a few wavelet coefficients representing class properties are employed for statistical classification methods : Linear Discriminant Analysis, Quadratic Discriminant Analysis, Neural Network etc. The application of our wavelet-based feature selection method to a mass spectrometry data set for ovarian cancer diagnosis resulted in 100% classification accuracy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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