Automatic transmission for heavy duty vehicles is a part of the power pack which includes steering and braking systems. This transmission in different from the one for passenger car. Therefore, in order to understand the trend of the important design parameters, maneuverability, acceleration performance and maximum speed, we need to analyze the total performance characteristics of the power transmission systems. In this study, modeling of the automatic transmission in heavy duty vehicle is carried out and the performance analysis method is presented. Results can be used for performance estimation data in the analysis for several combination method which determines the optimal parameters on the basis of penalty functions and weightings. And the estimation method of the important performance parameters such as engine inertia or power loss of engine by experiments is presented.
Abrar, Muhammad N.;Haq, Rizwan Ul;Awais, Muhammad;Rashid, Irfan
Nuclear Engineering and Technology
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제49권8호
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pp.1680-1688
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2017
In this study, analysis is performed on entropy generation during cilia transport of water based titanium dioxide nanoparticles in the presence of viscous dissipation. Moreover, thermal heat flux is considered at the surface of a channel with ciliated walls. Mathematical formulation is constructed in the form of nonlinear partial differential equations. Making use of suitable variables, the set of partial differential equations is reduced to coupled nonlinear ordinary differential equations. Closed form exact solutions are obtained for velocity, temperature, and pressure gradient. Graphical illustrations for emerging flow parameters, such as Hartmann number (Ha), Brinkmann number (Br), radiation parameter (Rn), and flow rate, have been prepared in order to capture the physical behavior of these parameters. The main goal (i.e., the minimizing of entropy generation) of the second law of thermodynamics can be achieved by decreasing the magnitude of Br, Ha and ${\Lambda}$ parameters.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권1호
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pp.245-254
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2016
Many surveys provide categorical data and there may be one or more missing categories. We describe a nonignorable nonresponse model for the analysis of two-way contingency tables from small areas. There are both item and unit nonresponse. One approach to analyze these data is to construct several tables corresponding to missing categories. We describe a hierarchical Bayesian model to analyze two-way categorical data from different areas. This allows a "borrowing of strength" of the data from larger areas to improve the reliability in the estimates of the model parameters corresponding to the small areas. Also we use a nonignorable nonresponse model with Bayesian uncertainty analysis by placing priors in nonidentifiable parameters instead of a sensitivity analysis for nonidentifiable parameters. We use the griddy Gibbs sampler to fit our models and compute DIC and BPP for model diagnostics. We illustrate our method using data from NHANES III data on thirteen states to obtain the finite population proportions.
This paper presents an analysis on the power characteristics of standard and high-efficiency induction motor. The parameter of induction motor play an important role in the expression of machine's performance characteristics. Induction motor can be differently found its characteristics parameters with the operation under the same capacity. So it is very difficult to detect correct parameter of induction motor. For the analysis, we discovered the motor parameters by the technical program with nameplate data. In this paper, we analyzed that how power and torque characteristics of induction motor would be changed for two kinds of motor parameters.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제24권4호
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pp.405-413
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2000
This paper present study on the application of sound pressure and vibration signals to detect the presence of defects in a rolling element bearing using a statistical analysis method. The well established statistical parameters such as the crest factor and the distribution of moments including kurtosis and skew are utilized in this study. In addition, other statistical parameters derived from the beta distribution function are also used. A comparison study on the performance of the different types of parameter used is also performed. The statistical analysis is used because of its simplicity and quick computation. Under ideal conditions, the statistical method can be used to identify the different types of defect present in the bearing. In addition, the results also reveal that there is no significant advantages in using the beta function parameters when compared to using kurtosis and the crest factor for detecting and identifying defects in rolling element bearings from both sound and vibration signals.
We present a new method for an automated markerless system to describe, analyze, and classify human gait motion. The automated system consists of three stages: I) detection and extraction of the moving human body and its contour from image sequences, ii) extraction of gait figures by the joint angles and body points, and iii) analysis of motion parameters and feature extraction for classifying human gait. A sequential set of 2D stick figures is used to represent the human gait motion, and the features based on motion parameters are determined from the sequence of extracted gait figures. Then, a k-nearest neighbor classifier is used to classify the gait patterns. In experiments, this provides an alternative estimate of biomechanical parameters on a large population of subjects, suggesting that the estimate of variance by marker-based techniques appeared generous. This is a very effective and well-defined representation method for analyzing the gait motion. As such, the markerless approach confirms uniqueness of the gait as earlier studies and encourages further development along these lines.
The safety of buildings is generally estimated by analyzing a plane frame ignoring a minor bending moment. In this paper, uncertainties of reinforced concrete shear wall subjected to a biaxial bending are considered. First, major parameters are selected from all parameters of general shear wall design to perform a reliability analysis in their practical ranges, means and standard derivations of selected design parameters for the reliability analysis are calculated by a data mining as a simulation method. The bi-section method is used to find inclined neutral axis and its limit state using MATLAB subjected to the concept on strength design method. The reliability index $\beta$ as a safety index is calculated based on AFOSM(Advanced First-Order Second Moment) method. Also, if target reliability index $\beta_T$ is decided by an engineer an amount of reinforcement can be calculated by subtracting the reliability index $\beta$ from the target reliability index $\beta_T$.
MEMS design flow based on DFM concept is presented and applied to gyroscope design as a test case. It is purposed to contribute to the yield improvement by considering the process-related parameters from the design phase. After defining the performance requirements, the sensitivity analysis should be done on the draft design(s) to find out the key parameters related with the device performance. By doing so, TEG can be designed for the selected process and/or material parameters. Through a set of test runs, the process capability is characterized and the material properties are extracted using the TEG. Then we can estimate the virtual yield of the current process for the designed device by running Monte Carlo analysis where the process and/or material property variations are considered. The estimated yield will make us redesign the device to be more robust or improve the current process to have the smaller variations.
In this work, a fuzzy neural network is used to estimate the relevant sensor signal using other sensor signals. Noise components in input signals into the fuzzy neural network are removed through the wavelet denoising technique . Principal component analysis (PCA) is used to reduce the dimension of an input space without losing a significant amount of information. A lower dimensional input space will also usually reduce the time necessary to train a fuzzy-neural network. Also, the principal component analysis makes easy the selection of the input signals into the fuzzy neural network. The fuzzy neural network parameters are optimized by two learning methods. A genetic algorithm is used to optimize the antecedent parameters of the fuzzy neural network and a least-squares algorithm is used to solve the consequent parameters. The proposed algorithm was verified through the application to the pressurizer water level and the hot-leg flowrate measurements in pressurized water reactors.
Tree species-specific estimates with spacebome high-resolution imagery improve estimation of forest biomass which is needed to predict the long term planning for the sustainable forest management(SFM). This paper is a contribution to develop crown distinguishing coniferous species, Pinus densiflora and Pinus koraiensis, from QuickBird imagery. The proposed feature analysis derived from shape parameters and first and second-order statistical texture features of the same test area were compared for the two species separation and delineation. As expected, initial studies have shown that both formfactor and compactness shape parameters provided the successful differentiating method between the pine species within the compartment for single crown identification from spaceborne high resolution imagery. Another result revealed that the selected texture parameters - the mean, variance, angular second moment(ASM) - in the infrared band image could produce good subset combination of texture features for representing detailed tree crown outline.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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