The accuracy in maneuvering target tracking using multiple models is caused by the suitability of each target motion model to be used. The interacting multiple model (IMM) algorithm and the adaptive IMM (AIMM) algorithm require the predefined sub-models and the predetermined acceleration intervals, respectively, in consideration of the properties of maneuvers in order to construct multiple models. In this paper, to solve these problems intelligently, a genetic algorithm (GA) based-IMM method using fuzzy logic is proposed. In the proposed method, the acceleration input is regarded as an additive noise and a sub-model is represented as a set of fuzzy rules to model the time-varying variances of the process noises of a new piecewise constant white acceleration model. The proposed method is compared with the AIMM algorithm in simulations.
In the article 16 of the domestic rolling stock crashworthiness regulations, the collision acceleration level during collision accidents should remain under the maximum 7.5g and the average 5g. By the way, the accelerations obtained in crash simulations and tests contain many kinds of high frequency components due to numerical oscillations or noisy signals. So, this paper aims to develop reliable post-processing methods to filter high frequency oscillations and extract the rigid body motions of passenger rail cars. For this study we used the 1-dimensional dynamic model of KHST (Korean high-speed train), and evaluated acceleration data at the driver's area in the first power car and the passenger area in the following trailer.
Kim, Yujin;Moon, Jongsik;Jeong, Yonghwan;Yi, Kyongsu
Journal of Auto-vehicle Safety Association
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v.11
no.3
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pp.37-42
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2019
This paper presents an autonomous acceleration planning algorithm for pedestrian collision avoidance at urban. Various scenarios between pedestrians and a vehicle are designed to maneuver the planning algorithm. To simulate the scenarios, we analyze pedestrian's behavior and identify limitations of fusion sensors, lidar and vision camera. Acceleration is optimally determined by considering TTC (Time To Collision) and pedestrian's intention. Pedestrian's crossing intention is estimated for quick control decision to minimize full-braking situation, based on their velocity and position change. Feasibility of the proposed algorithm is verified by simulations using Carsim and Simulink, and comparisons with actual driving data.
Nonthermal radiation from supernova remnants (SNRs) provides observational evidence and constraints on the diffusive shock acceleration (DSA) hypothesis for the origins of Galactic cosmic rays (CRs). Recently it has been recognized that a variety of plasma wave-particle interactions operate at astrophysical shocks and the detailed outcomes of DSA are governed by their complex and nonlinear interrelationships. Here we calculate the energy spectra of CR protons and electrons accelerated at Type Ia SNRs, using time-dependent, DSA simulations with phenomenological models for magnetic field amplification due to CR streaming instabilities, Alf$\acute{e}$enic drift, and free escape boundary. We show that, if scattering centers drift with the Alf$\acute{e}$en speed in the amplified magnetic fields, the CR energy spectrum is steepened and the acceleration efficiency is significantly reduced at strong CR modified SNR shocks. Even with fast Afv$\acute{e}$nic drift, DSA can still be efficient enough to develop a substantial shock precursor due to CR pressure feedback and convert about 20-30% of the SN explosion energy into CRs. Since the high energy end of the CR proton spectrum is composed of the particles that are injected in the early stages, in order to predict nonthermal emissions, especially in X-ray and ${\gamma}-ray$ bands, it is important to follow the time dependent evolution of the shock dynamics, CR injection process, magnetic field amplification, and particle escape. Thus it is crucial to understand the details of these plasma interactions associated with collisionless shocks in successful modeling of nonlinear DSA.
According to structure formation simulations, weak shocks with typical Mach number, M<3, are expected to form in merging galaxy clusters. The presence of such shocks has been indicated by X-ray and radio observations of many merging clusters. In particular, diffuse radio sources known as radio relics could be explained by synchrotron-emitting electrons accelerated via diffusive shock acceleration (Fermi I) at quasi-perpendicular shocks. Here we also consider possible roles of stochastic acceleration (Fermi II) by compressive MHD turbulence downstream of the shock. Then we explore a puzzling discrepancy that for some radio relics, the shock Mach number inferred from the radio spectral index is substantially larger than that estimated from X-ray observations. This problem could be understood, if shock surfaces associated with radio relics consist of multiple shocks with different strengths. In that case, X-ray observations tend to pick up the part of shocks with lower Mach numbers and higher kinetic energy flux, while radio emissions come preferentially from the part of shocks with higher Mach numbers and higher cosmic ray (CR) production. We also show that the Fermi I reacceleration model with preexisting fossil electrons supplemented by Fermi II acceleration due to postshock turbulence could reproduce observed profiles of radio flux densities and integrated radio spectra of two giant radio relics. This study demonstrates the CR electrons can be accelerated at collisionless shocks in galaxy clusters just like supernova remnant shock in the interstellar medium and interplanetary shocks in the solar wind.
Galaxy clusters are known to host many active galaxies (AGNs) with radio jets, which could expand to form radio bubbles with relativistic electrons in the intracluster medium (ICM). It has been suggested that fossil relativistic electrons contained in remnant bubbles from extinct radio galaxies can be re-accelerated to radio-emitting energies by merger-driven shocks via diffusive shock acceleration (DSA), leading to the birth of radio relics detected in clusters. In this study we assume that such bubble consist primarily of thermal gas entrained from the surrounding medium and dynamically-insignificant amounts of relativistic electrons. We also consider several realistic models for magnetic fields in the cluster outskirts, including the ICM field that scales with the gas density as $B_{ICM}{\infty}n^{0.5}_{ICM}$. Then we perform time-dependent DSA simulations of a spherical shock that runs into a lower-density but higher-temperature bubble with the ratio $n_b/n_{ICM}{\approx}T_{ICM}/T_b{\approx}0.5$. We find that inside the bubble the shock speed increases by about 20 %, but the Mach number decreases by about 15% in the case under consideration. In this re-acceleration model, the observed properties of a radio relic such as radio flux, spectral index, and integrated spectrum would be governed mainly by the presence of seed relativistic electrons and the magnetic field profile as well as shock dynamics. Thus it is crucial to understand how fossil electrons are deposited by AGNs in the ICM and how the downstream magnetic field evolves behind the shock in detailed modeling of radio relics.
Hafz, Nasr A.M.;Jeong, Tae-Moon;Lee, Seong-Ku;Choi, Il-Woo;Pae, Ki-Hong;Kulagin, Victor V.;Sung, Jae-Hee;Yu, Tae-Jun;Cary, John R.;Ko, Do-Kyeong;Lee, Jong-Min
Journal of the Optical Society of Korea
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v.13
no.1
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pp.8-14
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2009
In a laser-plasma wakefield accelerator, the ponderomotive force of an ultrashort high intensity laser pulse excites a longitudinal wave or plasma bubble in a way similar to the excitation of a wake wave behind a boat as it propagates on the water surface. Electric fields inside the plasma bubble can be several orders of magnitude higher than those available in conventional RF-based particle accelerator facilities which are limited by material breakdown. Therefore, if an electron bunch is properly phase-locked with the bubble's acceleration field, it can gain relativistic energies within an extremely short distance. Here, in the bubble regime we show the generation of stable and reproducible sub GeV, and GeV-class electron beams. Supported by three-dimensional particle-in-cell simulations, our experimental results show the highest acceleration gradients produced so far. Simulations suggested that the plasma bubble elongation should be minimized in order to achieve higher electron beam energies.
Many methods are developed for strengthening of reinforced concrete structural members against the effects of shear. One of the commonly used methods in recent years is turned out to be bonding of fiber reinforced polymers (FRP). Impact loading is one of the important external effects on the reinforced concrete structural members during service period among the others. The determination of magnitude, the excitation time, deformations and stress due to impact loadings are complicated and rarely known. In recent year impact behavior of reinforced concrete members have been researched with experimental studies by using drop-weight method and numerical simulations are done by using finite element method. However the studies on the strengthening of structural members against impact loading are very seldom in the literature. For this reason, in this study impact behavior of shear deficient reinforced concrete beams that are strengthened with carbon fiber reinforced polymers (CFRP) strips are investigated experimentally. Compressive strength of concrete, CFRP strips spacing and impact velocities are taken as the variables in this experimental study. The acceleration due to impact loading is measured from the specimens, while velocities and displacements are calculated from these measured accelerations. RC beams are modeled with ANSYS software. Experimental result and simulations result are compared. Experimental result showed that impact behaviors of shear deficient RC beams are positively affected from the strengthening with CFRP strip. The decrease in the spacing of CFRP strips reduced the acceleration, velocity and displacement values measured from the test specimens.
Yi-Fan Li;Wen-Yu He;Wei-Xin Ren;Gang Liu;Hai-Peng Sun
Smart Structures and Systems
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v.32
no.5
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pp.297-308
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2023
Dynamic deflection is important for evaluating the performance of a long-span cable-stayed bridge, and its continuous measurement is still cumbersome. This study proposes a dynamic deflection monitoring method for cable-stayed bridge based on Bi-directional Long Short-term Memory (BiLSTM) neural network taking advantages of the characteristics of spatial variation of cable acceleration response (CAR) and main girder deflection response (MGDR). Firstly, the relationship between the spatial and temporal variation of the CAR and the MGDR is described based on the geometric deformation of the bridge. Then a data-driven relational model based on BiLSTM neural network is established using CAR and MGDR data, and it is further used to monitor the MGDR via measuring the CAR. Finally, numerical simulations and field test are conducted to verify the proposed method. The root mean squared error (RMSE) of the numerical simulations are less than 4 while the RMSE of the field test is 1.5782, which indicate that it provides a cost-effective and convenient method for real-time deflection monitoring of cable-stayed bridges.
A vehicle cruise control algorithm using an Interacting Multiple Model (IMM)-based Multi-Target Tracking (MTT) method has been presented in this paper. The vehicle cruise control algorithm consists of three parts; track estimator using IMM-Probabilistic Data Association Filter (PDAF), a primary target vehicle determination algorithm and a single-target adaptive cruise control algorithm. Three motion models; uniform motion, lane-change motion and acceleration motion, have been adopted to distinguish large lateral motions from longitudinal motions. The models have been validated using simulated and experimental data. The improvement in the state estimation performance when using three models is verified in target tracking simulations. The performance and safety benefits of a multi-model-based MTT-ACC system is investigated via simulations using real driving radar sensor data. These simulations show system response that is more realistic and reflective of actual human driving behavior.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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