To satisfy the requirement of magnetically suspended control moment gyroscope (MSCMG) that magnetic bearing can provide torque, a novel 4DOF hybrid magnetic bearing (HMB) with integrated structure was designed. Mathematical models of forces and torques are established by using equivalent magnetic circuit method. The current stiffness, displacement stiffness, tilting current stiffness and angular stiffness of the 4DOF hybrid magnetic bearing are derived by the mathematical models. Equivalent magnetic circuit method and finite element method (FEM) simulation results indicate that the force has a good linear relationship with both displacement and current, and the torque has a good linear relationship with angular displacement and current. The novel 4DOF HMB is capable of achieving control in both two radial translational degrees of freedom (DOF) and also two radial rotational DOFs. The 4DOF HMB is well adapted to MSCMG system, exhibiting advantages in the controllable DOF, light weight and easy to control.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권6호
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pp.2483-2503
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2016
Traffic congestion is a severe problem in many modern cities around the world. Real-time and accurate traffic congestion identification can provide the advanced traffic management systems with a reliable basis to take measurements. The most used data sources for traffic congestion are loop detector, GPS data, and video surveillance. Video based traffic monitoring systems have gained much attention due to their enormous advantages, such as low cost, flexibility to redesign the system and providing a rich information source for human understanding. In general, most existing video based systems for monitoring road traffic rely on stationary cameras and multiple vehicle tracking method. However, most commonly used multiple vehicle tracking methods are lack of effective track initiation schemes. Based on the motion of the vehicle usually obeys constant velocity model, a novel vehicle recognition method is proposed. The state of recognized vehicle is sent to the GM-PHD filter as birth target. In this way, we relieve the insensitive of GM-PHD filter for new entering vehicle. Combining with the advanced vehicle detection and data association techniques, this multiple vehicle tracking method is used to identify traffic congestion. It can be implemented in real-time with high accuracy and robustness. The advantages of our proposed method are validated on four real traffic data.
The vortex-induced vibration of an ${\sqcap}$-shaped bridge deck sectional model is studied in this paper via the wind tunnel experiment. The vibratory behavior of the model shows that there is a transition of the predominant vibration mode from the vertical to the rotational degree of freedom as the wind speed increases gradually or vice versa as the wind speed decreases gradually. The vertical vibration is, however, much weaker in the latter case than in the former. This is a phenomenon which is difficult to model by existing parametric models for vortex-induced vibrations. In order to characterize the aeroelastic property of the ${\sqcap}$-shaped sectional model, a time domain force identification scheme is proposed to identify the time history of the aeroelastic forces. After the application of the proposed method, the resultant fluid forces are re-sampled in dimensionless time domain so that reduced frequency response function (RFRF) can be obtained to explore the properties of the vortex-induced wind forces in reduced frequency domain. The RFRF model is proven effective to characterize the correlation between the wind forces and bridge deck motions, thus can explain the aeroelastic behavior of the ${\sqcap}$-shaped sectional model.
We aimed to investigate DNA repair gene expression of response to chemotherapy among gastric patients, and roles in the prognosis of gastric cancer. A total of 209 gastric cancer patients were included in this study between January 2007 and December 2008, all treated with chemotherapy. Polymorphisms were detected by real time PCR with TaqMan probes, and genomic DNA was extracted from peripheral blood samples. The overall response rate was 61.2%. The median progression and overall survivals were 8.5 and 18.7 months, respectively. A significant increased treatment response was found among patients with XPG C/T+T/T or XRCC1 399G/A+A/A genotypes, with the OR (95% CI) of 2.14 (1.15-4.01) and 1.75 (1.04-3.35) respectively. We found XPG C/T+T/T and XRCC1 399 G/A+A/A were associated with a longer survival among gastric cancer patients when compared with their wide type genotypes, with HRs and 95% CIs of 0.49 (0.27-0.89) and 0.56 (0.29-0.98) respectively. Selecting specific chemotherapy based on pretreatment genotyping may be an innovative strategy for further studies.
Bridge bearings are important connection elements between bridge superstructures and substructures, whose health states directly affect the performance of the bridges. This paper systematacially presents a new method to identify the bridge bearing damage based on the neural network theory. Firstly, based on the analysis of different damage types, a description of the bearing damage is introduced, and a uniform description for all the damage types is given. Then, the feasibility and sensitivity of identifying the bearing damage with bridge vibration modes are investigated. After that, a Radial Basis Function Neural Network (RBFNN) is built, whose input and output are the beam modal information and the damage information, respectively. Finally, trained by plenty of data samples formed by the numerical method, the network is employed to identify the bearing damage. Results show that the bridge bearing damage can be clearly reflected by the modal information of the bridge beam, which validates the effectiveness of the proposed method.
Previous genome-wide association studies (GWAS) have implicated several single nucleotide polymorphisms (SNPs) in the AT-rich interactive domain 5B (ARID5B) gene with childhood acute lymphoblastic leukemia (ALL). However, replicated studies reported some inconsistent results in different populations. Using meta-analysis, we here aimed to clarify the nature of the genetic risks contributed by the two polymorphisms (rs10994982, rs7089424) for developing childhood ALL. Through searches of PubMed, EMBASE, and manually searching relevant references, a total of 14 articles with 16 independent studies were included. Odds ratios (ORs) with 95% confidence intervals (95%CI) were calculated to assess the associations. Both SNPs rs10994982 and rs7089424 showed significant associations with childhood ALL risk in all genetic models after Bonferroni correction. Furthermore, subtype analyses of B-lineage ALL provided strong evidence that SNP rs10994982 is highly associated with the risk of developing B-hyperdiploid ALL. These results indicate that SNPs rs10994982 and rs7089424 are indeed significantly associated with increased risk of childhood ALL.
Hepatocellular carcinoma is a common disorder worldwide which ranks 5th and 7th most common cancer among men and women. In recent years, different incidence trends have been observed in various regions, but the reasons are not completely understood. However, due to the great public efforts in HCC prevention and alternation of lifestyle, the roles of some well documented risk factors played in hepatocarcinogenesis might have changed. This paper summarizes both the environmental and host related risk factors of hepatocellular carcinoma including well established risk factors such as hepatitis virus infection, aflatoxin and alcohol, as well as possible risk factors such as coffee drinking and other dietary agents.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권11호
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pp.4153-4169
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2014
To recognize F5-like (such as F5 and nsF5) steganographic algorithm from multi-class stego images, a recognition algorithm based on the identifiable statistical feature (IDSF) of F5-like steganography is proposed in this paper. First, this paper analyzes the special modification ways of F5-like steganography to image data, as well as the special changes of statistical properties of image data caused by the modifications. And then, by constructing appropriate feature extraction sources, the IDSF of F5-like steganography distinguished from others is extracted. Lastly, based on the extracted IDSFs and combined with the training of SVM (Support Vector Machine) classifier, a recognition algorithm is presented to recognize F5-like stego images from images set consisting of a large number of multi-class stego images. A series of experimental results based on the detection of five types of typical JPEG steganography (namely F5, nsF5, JSteg, Steghide and Outguess) indicate that, the proposed algorithm can distinguish F5-like stego images reliably from multi-class stego images generated by the steganography mentioned above. Furthermore, even if the types of some detected stego images are unknown, the proposed algorithm can still recognize F5-like stego images correctly with high accuracy.
Deng, Chao;Zhao, Xiaoya;Zhang, Di;Li, Xingwang;Li, Jingjing;Cavalcante, Charles Casimiro
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권9호
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pp.4295-4316
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2018
In this paper, the performance of non-orthogonal multiple access (NOMA) dual-hop (DH) amplify-and-forward (AF) relaying networks is investigated, where Nakagami-m fading channel is considered. In order to cover more details, in our analysis, the transceiver hardware impairments at source, relay and destination nodes are comprehensively considered. To characterize the effects of hardware impairments brought in NOMA DH AF relaying networks, the analytical closed-form expressions for the exact outage probability and approximate ergodic sum rate are derived. In addition, the asymptotic analysis of the outage probability and ergodic sum rate at high signal-to-noise ratio (SNR) regime are carried out in order to further reveal the insights of the parameters for hardware impairments on the network performance. Simulation results indicate the performance of asymptotic ergodic sum rate are limited by levels of distortion noise.
This paper proposes a virtual flux (VF) and positive-sequence power based control strategy to improve the performance of grid-interfaced three-phase voltage source converters against unbalanced and distorted grid conditions. By using a second-order generalized integrator (SOGI) based VF observer, the proposed strategy achieves an AC voltage sensorless and grid frequency adaptive control. Aiming to realize a balanced sinusoidal line current operation, the fundamental positive-sequence component based instantaneous power is utilized as the control variable. Moreover, the fundamental negative-sequence VF feedforward and the harmonic attenuation ability of a sequence component generator are employed to further enhance the unbalance regulation ability and the harmonic tolerance of line currents, respectively. Finally, the proposed scheme is completed by combining the foregoing two elements with a predictive direct power control (PDPC). In order to verify the feasibility and validity of the proposed SOGI-VFPDPC, the scenarios of unbalanced voltage dip, higher harmonic distortion and grid frequency deviation are investigated in simulation and experimental studies. The corresponding results demonstrate that the proposed strategy ensures a balanced sinusoidal line current operation with excellent steady-state and transient behaviors under general grid conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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