본 논문에서는 시간영역에서 음파 전달 모델링을 위해 엇갈림 격자에서 유사 스펙트럴 유한 차분 알고리듬을 기반으로 한 전산조직을 개발하였다. 유한 차분 근사는 기하학적으로 복잡한 매질에서 모델링을 가능하게 하고, 엇갈림 격자는 정규 격자에 비해 훨씬 정확한 해를 제공한다. 유사 스펙트럴 방법은 파수 영역에서 파수에 음압의 푸리에 변환을 곱한 후 이를 역푸리에 변환하므로서 공간 도함수를 구하는 방법이다. 이 방법은 매우 안정적이며, 메모리와 계산시간을 감소시키는 장점을 지니고 있다. 무한 및 반무한 영역에서 이 알고리듬에 의한 결과가 해석해와 잘 일치함을 확인하였고, 무한영역과 Pekeris도파관, 거리종속 해양환경에서 시간영역 모델링을 수행하여 스냅사진을 얻어내었으며 이 스냅사진을 통해 복잡한 해양환경에서 신호의 전파 양상을 파악할 수 있었다.
Precision of theoretical group velocity of waves in shell structures was discussed for the purpose of source localization of loose parts impact in pressure vessels of nuclear power plants. Estimating exact location of loose parts impact inside a reactor or a steam generator is very important in safety management of a NPP. Evaluation of correct propagation velocity of impact signals in pressure vessels, most of which are shell structures, is essential in impact source localization. Theoretical group velocities of impact signals in a plate and a shell were calculated by wave equations and compared to the velocities measured experimentally in a plate specimen and a scale model of a nuclear reactor. The wave equation applicable to source localization algorithm in shell structures was chosen by the study.
복합재 격자 구조는 동일한 무게를 갖는 다른 구조에 비해 더 큰 하중을 견딜 수 있다는 장점으로 인해 다양한 분야에 적용이 시도되고 있다. 최근, 국내에서도 복합재 격자 구조 제작을 위한 기술 개발이 이루어지고 있으며 이에 복합재 격자 구조를 빠르고 정밀하게 검사할 수 있는 비파괴검사 기술의 개발 역시 필요하게 되었다. 본 논문에서는 초음파전파 영상화 시스템들을 활용하여 복합재 격자 구조에 빠르고 정밀한 비파괴검사를 하기 위한 연구를 수행하였다. 레이저 펄스에코 초음파전파 영상화 시스템을 통해 스킨에 쌓여 있는 복합재 격자 구조의 내부 리브 구조를 관찰할 수 있었고 접착분리를 검출할 수 있는 가능성을 확인하였다. 또한 검사시간을 줄이기 위해 주파수 영역을 최적화 하기 위한 밴드 디바이더를 개발 적용하였으며, 검사 결과의 질을 향상시키기 위해 곡률 보상 알고리즘을 개발하였다. 유도파 초음파전파 영상화 시스템으로는 리브 구조에 있는 층간분리 결함을 확인할 수 있었으며, 다중 소스 초음파전파영상을 통해 검사 영역을 확대시켰고 가변시간창 진폭 이미지 알고리즘을 통해 결함을 강조시킬 수 있도록 했다. 이와 같은 결과들을 통해 격자구조에 최적화 된 초음파전파 영상화 시스템의 지속적인 개발이 이뤄지면 복합재 격자 구조의 대량생산에 이은 고속 정밀 비파괴검사가 이뤄질 수 있을 것으로 판단된다.
We proposed to use shear waves instead of longitudinal waves in a STAM (scanning tomographic acoustic microscope system) in which the specimens are solid. For any specimen with a shear modulus, mode conversion will take place at the water-solid interface. Some of the energy of the insonifying longitudinal waves in the water will convert to shear wave energy within the specimen. The shear wave energy is detectable and can be used for tomographic reconstruction. The resolution limitation of STAM depends on the available angular view and the acoustic wavelength. While wave transmission in most solid specimens is limited to about 20°for longitudinal waves, we show that it is about twice that high for shear waves. Since the wavelength of the shear wave is shorter than that of the longitudinal wave, we are able to achieve the high resolution. In order to compare the operation of a shear-wave STAM with that of the conventional longitudinal-wave STAM we have simulated tomographic reconstruction for each. Our simulation results with aluminum specimen and back-and-forth propagation algorithm showed resolution of a shear-wave STAM is better than that of a longitudinal-wave STAM.
Easy detection and evaluation of defect in the tube structure is a continuous problem and remains a significant demand in tube inspection technologies. This study is aimed to automate defect detection using the pattern recognition approach based on the classification of high frequency stress wave signals. The stress wave signals from vibrational impact excitation on several tube conditions were captured to identify the defect in ASTM A179 seamless steel tubes. The variation in stress wave propagation was captured by a high frequency sensor. Stress wave signals from four tubes with artificial defects of different depths and one reference tube were classified using the autoregressive (AR) algorithm. The results were demonstrated using a dendrogram. The preliminary research revealed the natural arrangement of stress wave signals were grouped into two clusters. The stress wave signals from the healthy tube were grouped together in one cluster and the signals from the defective tubes were classified in another cluster. This approach was effective in separating different stress wave signals and allowed quicker and easier defect identification and interpretation in steel tubes.
This study examines a non-contact laser scanning-based ultrasound system, called an angular scan pulse-echo ultrasonic propagation imager (A-PE-UPI), that uses coincided laser beams for ultrasonic sensing and generation. A laser Doppler vibrometer is used for sensing, while a diode pumped solid state (DPSS) Q-switched laser is used for generation of thermoelastic waves. A high-speed raster scanning of up to 10-kHz is achieved using a galvano-motorized mirror scanner that allows for coincided sensing and for the generation beam to perform two-dimensional scanning without causing any harm to the surface under inspection. This process allows for the visualization of longitudinal wave propagation through-the-thickness. A pulse-echo ultrasonic wave propagation imaging algorithm (PE-UWPI) is used for on-the-fly damage visualization of the structure. The presented system is very effective for high-speed, localized, non-contact, and non-destructive inspection of aerospace structures. The system is tested on an aluminum honeycomb sandwich with disbonds and a carbon fiber-reinforced plastic (CFRP) honeycomb sandwich with a layer overlap. Inspection is performed at a 10-kHz scanning speed that takes 16 seconds to scan a $100{\times}100mm^2$ area with a scan interval of 0.25 mm. Finally, a comparison is presented between angular-scanning and a linear-scanning-based pulse-echo UPI system. The results show that the proposed system can successfully visualize defects in the inspected specimens.
파형 역산 또는 역시간 구조 보정과 같은 3차원 탄성파 자료 처리를 위해서는 3차원 파동 전파 모델링과 그에 따른 대량의 수치 계산이 필요하다. 본 연구에서는 3차원 주파수 영역 파동 전파 모델링을 이용해 제온 파이 가속기와 서버용 고성능 CPU의 성능 및 정확성을 비교하였다. 시간 영역 유한 차분법 알고리즘에 제온 파이의 특징을 고려하여 OpenMP 병렬 프로그래밍을 적용하였다. 주파수 영역 파동장을 얻기 위해서는 시간 영역 모델링과 동시에 푸리에 변환을 수행하였다. 3차원 SEG/EAGE 암염돔 속도 모델을 사용하여 주파수 영역 파동장을 생성한 결과, 제온 파이를 이용해 정확한 주파수 영역 파동장을 CPU 대비 1.44배 빠르게 얻을 수 있었다.
This paper describes ECG data compression algorithm using neural network. As a learning method, we use back error propagation algorithm. ECG data compression is performed using learning ability of neural network. CSE database, which is sampled 12bit digitized at 500samp1e/sec, is selected as a input signal. In order to reduce unit number of input layer, we modify sampling ratio 250samples/sec in QRS complex, 125samples/sec in P & T wave respectively. hs a input pattern of neural network, from 35 points backward to 45 points forward sample Points of R peak are used.
Journal of electromagnetic engineering and science
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제11권1호
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pp.56-61
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2011
In this paper, we consider the topological derivative concept for developing a fast imaging algorithm of thin inclusions with dielectric contrast with respect to an embedding homogeneous domain with a smooth boundary. The topological derivative is evaluated by applying asymptotic expansion formulas in the presence of small, perfectly conducting cracks. Through the careful derivation, we can design a one-iteration imaging algorithm by solving an adjoint problem. Numerical experiments verify that this algorithm is fast, effective, and stable.
The time-dependent tracking inversion method is developed to extract the potential of the excited state from frequency-domain measurements, such as the absorption profile. Based on the relay of the regularized inversion procedure and time-dependent wave-packet propagation, the algorithm extract the underlying potential piece by piece by tracking the time-dependent data which can be synthesized from frequency-domain measurements. We have demonstrated the algorithm to extract the potential of excited state for a model diatomic molecule. Finally, we describe the merits of the time-dependent tracking inversion method compared to the time-dependent inversion and discuss several extensions of the algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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