This paper develops a computer model of a cabover type large truck for estimating the effects of the mounted method of frame on handling performance. The computer model considers two mounted methods of frame; flange mounted and web mounted. Frame is modeled by finite elements using MSC/NASTRAN in order to consider the flexibility of frame. The reliability of the developed computer model is verified by comparing the actual vehicle test results with the simulation results. The actual vehicle test is performed in a double lane change course, and lateral acceleration, yaw rate, and roll angle are measured. To estimate the effects of the mounted method of frame on handling performance, simulations are performed with the flange mounted and web mounted frame. Simulation results show that the web mounted frame's variations of roll angle, lateral acceleration, and yaw rate are larger than the flange mounted frame's variations, especially in the high test velocity and the second part of the double lane course. Also, simulation results show that the web mounted frame's tendencies of roll angle, lateral acceleration, and yaw rate advance the flange mounted frame's tendencies, especially in the high test velocity and the second part of the double lane course.
한국농업기계학회 1993년도 Proceedings of International Conference for Agricultural Machinery and Process Engineering
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pp.734-743
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1993
The performances of three same type of vibrating potato diggers were estimated by observing the potato separation and material flow on the bottom plate. Four-bar mechanism were adopted for three diggers and pairs of eccentric cams on both sides of driving shaft were used as driving link of the diggers. Each machine was tested with different amplitudes , frequencies, and travels speeds. Blade performance were observed in three categories : Impossible forward travel , acceptable operation, and unsatisfactory potato digging , but good material flow. Three parameters were used to set marginal values that enable the machines operate for potato digging, and the parameters were compared to select best one. Three parameters are λ, $\rho$, and K.λ is the ratio of vibrating speed to travel speed, $\rho$ is the ratio of blade acceleration to travel speed, and K is the ratio of blade acceleration to gravitational acceleration. K value of 2 or more is suggested to be used as design and evalu tion criterion of the vibrating digger.
This paper presents an experimental study on a 1/2 scale steel frame with archaized-style under the pseudo-dynamic loading. Four seismic waves, including El Centro wave, Taft wave, Lanzhou wave and Wenchuan wave, were input during the test. The hysteresis characteristic, energy dissipation acceleration response, displacement response, strength, stiffness and strain were analyzed. Based on the experiment, the elastoplastic dynamic time-history analysis was carried out with the software ABAQUS. The stress distribution and failure mode were obtained. The results indicate that the steel frame with archaized-style was in elastic stage when the peak acceleration of input wave was no more than 400 gal. Under Wenchuan wave with peak acceleration of 620 gal, the steel frame enters into the elastoplastic stage, the maximum inter-story drift was 1/203 and the bearing capacity still tended to increase. During the loading process, Dou-Gong yielded first and played the role of the first seismic fortification line, and then beam ends and column bottom ends yielded in turn. The steel frame with archaized-style has good seismic performance and meets the seismic design requirement of Chinese code.
The purpose of this study is to reduce seismic responses of an actual nuclear piping system using a tuned mass damper (TMD) device. A numerical piping model was developed and validated based on shaking table test results with actual nuclear piping. A TMD for nuclear piping was newly devised in this work. A TMD shape design suitable for nuclear piping systems was conducted, and its operating performance was verified after manufacturing. The response reduction performance of the developed TMD under earthquake loading on actual piping was investigated. Results confirmed that, on average, seismic response reduction rates of 34% in the maximum acceleration response, 41% in the root mean square acceleration response, and 57% in the spectral acceleration response were shown through the TMD application. This developed TMD operated successfully within the seismic response reduction rate of existing TMD optimum design values. Therefore, the developed TMD and dynamic interpretation help improve the nuclear piping's seismic performance.
The performance of the proportional navigation guidance(PNG) law for a target with constant acceleration has been extensively studied in the prior literature. In this papaer, we consider the performance of the PNG law for a randomly maneuvering target. By means of Lyapunov method, we prove that an ideal missile guided by the conventional PNG law can always intercept a randomly maneuvering target if the initial missile heading error is small and the navigation constant is chosen sufficiently large. To the authors' best knowledge, this is the first analytic result on the performance of the PNG law for a target with time-varying acceleration.
Station structures, one of important infrastructures, which have been being operated since the 1970s, are especially vulnerable to even the medium-level earthquake and they could be damaged by long-term internal or external vibrations such as ambient vibrations. Recently, much attention has been paid to real-time monitoring of the fatal defect or long-term deterioration of civil infrastructures to ensure their safety and adequate performance throughout their life span. In this study, a structural health monitoring methodology using acceleration responses is proposed to evaluate the health-state of the station structures and to detect initial damage-stage. A damage index is developed using the acceleration data and it is applied to outlier analysis, one of unsupervised learning based pattern recognition methods. A threshold value for the outlier analysis is determined based on confidence level of the probabilistic distribution of the acceleration data. The probabilistic distribution is selected according to the feature of the collected data.
A new interacting multiple model (IMM) method using intelligent input estimation (IIE) is proposed to track a maneuvering target. In the proposed method, the acceleration level for each sub-model is determined by IIE-the estimation of the unknown acceleration input by a fuzzy system using the relation between maneuvering filter residual and non-maneuvering one. The genetic algorithm (GA) is utilized to optimize a fuzzy system for a sub-model within a fixed range of acceleration input. Then, multiple models are composed of these fuzzy systems, which are optimized for different ranges of acceleration input. In computer simulation for an incoming ballistic missile, the tracking performance of the proposed method is compared with those of the input estimation (IE) technique and the adaptive interacting multiple model (AIMM) method.
In this paper, we propose a new collision detection algorithm for human-robot collaboration. We use an IMU sensor located at the tip of the manipulator and the kinematic behavior of the manipulator to detect the unexpected collision between the robotic manipulator and environment. Unlike other method, the developed algorithm uses only the kinematic relationship between the manipulator joint and the end effector. Therefore, the collision estimation signal is not affected by the error of the dynamics model. The proposed collision detection algorithm detects the collision by comparing the estimated acceleration of the end effector derived from the position, velocity and acceleration trajectories of the robot joints with the actual acceleration measured by the sensor. In simulation, we compare the performance of our method with the conventional Residual Observer (ROB). Our method is less sensitive to the load variation because of the independency on the dynamic modeling of the manipulator.
A new interacting multiple model (IMM) method using genetic algorithm (GA)-based intelligent input estimation(IIE) is proposed to track a maneuvering target. In the proposed method, the acceleration level for each sub-model is determined by IIE-the estimation of the unknown acceleration input by a fuzzy system using the relation between maneuvering filter residual and non-maneuvering one. The GA is utilized to optimize a fuzzy system fur a sub-model within a fixed range of acceleration input. Then, multiple models are composed of these fuzzy systems, which are optimized for different ranges of acceleration input. In computer simulation for an incoming ballistic missile, the tracking performance of the proposed method is compared with those of the input estimation(IE) technique and the adaptive interacting multiple model (AIMM) method.
While the feasibility of vertical velocity as a threshold parameter for pre-impact fall detection has been verified, effects of sensor attachment locations and methods calculating vertical acceleration and velocity on the detection performance have not been studied yet. Regarding the vertical velocity-based pre-impact fall detection, this paper investigates detection accuracies of eight different cases depending on sensor locations (waist vs. sternum), vertical accelerations (accurate acceleration based on both accelerometer and gyroscope vs. approximated acceleration based on only accelerometer), and vertical velocities (velocity with attenuation vs. velocity difference). Test results show that the selection of waist-attached sensor, accurate acceleration, and velocity with attenuation based on accelerometer and gyroscope signals is the best in overall in terms of sensitivity and specificity of the detection as well as lead time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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