Accurate seismic analyses of large deformable moving structures are still unsolved problems in the field of earthquake engineering. In order to analyze these problems, the nonlinear finite element method formulated by the absolute nodal coordinate approach is noticed. Because, this formulation has several advantages over the standard procedures on mass matrix, elastic forces and damping forces in the case of large displacement problems. But, it has not been fully studied to build frame structure models by using beam elements in the absolute nodal coordinate formulation. In this paper, we propose the connecting method of the beam elements formulated by the absolute nodal coordinate. The coordinate transformation matrix of this element is introduced into the frame structure. This beam element has the characteristic that the mass matrix and bending stiffiness matrix are constant even if in the case of large displacement problems, and this characteristic is being kept after the transformation. In order to verify the proposed method, we show the numerical simulation results of frame structures for a vibration problem and a large displacement problem.
This paper presents new attitude error differential equations to define attitude errors as the rotation vector for inertial navigation systems. Attitude errors are defined with the rotation vector between the reference coordinate frame and the platform coordinate frame, and Platform dynamics to the reference coordinate frame due to platform torque command errors are defined. Using these concepts for attitude error definition and platform dynamics, we have derived attitude error differential equations expressed in original nonlinear form for GINS and SDINS and showed that these are equivalent to attitude error differential equations expressed in known linear form. The relation between attitude errors defined by the rotation vector and attitude errors defined by quaternion is clearly presented as well.
This paper implements a method that tracking the moving objects that detected by the motion detection function of the digital CCTV system. We simply implement the motion detection function of the digital CCTV system that use frame difference and thresholding. When motion is detected, the motion detection function generates two outputs. One output is the event that the motion is arised in input image frame. The other output is coordinate that motion is exists. Then, do the block matching algorithm[2] using coordinate, that motion is exists, as initial coordinate of the block matching algorithm. The best matched coordinate is new initial coordinate of the block matching algorithm for the next image frame. We simply use the block matching algorithm that implements tracking the moving objects. It is simple, but useful the actual digital CCTV system.
The purpose of this study was to design the method of 3D space calibration to reduce RMSE by statistical analysis when using the DLT algorithm and control frame. Control frame for 3D space calibration was consist of $1{\times}3{\times}2m$ and 162 contort points adhere to it. For calculate of 3D coordination used two methods about 2D coordination on image frame, 2D coordinate on each image frame and mean coordination. The methods of statistical analysis used one-way ANOVA and T-test. Significant level was ${\alpha}=.05$. The compose of methods for reduce RMSE were as follow. 1. Use the control frame composed of 24-44 control points arranged equally. 2. When photographing, locate control frame to center of image plane(image frame) o. use the lens of a few distortion. 3. When calculate of 3D coordination, use mean of 2D coordinate obtainable from all image frames.
In this paper, we propose a method combining an accelerometer with a cross structured light system to estimate the golf green slope. The cross-line laser provides two laser planes whose functions are computed with respect to the camera coordinate frame using a least square optimization. By capturing the projections of the cross-line laser on the golf slope in a static pose using a camera, two 3D curves’ functions are approximated as high order polynomials corresponding to the camera coordinate frame. Curves’ functions are then expressed in the world coordinate frame utilizing a rotation matrix that is estimated based on the accelerometer’s output. The curves provide some important information of the green such as the height and the slope’s angle. The curves estimation accuracy is verified via some experiments which use OptiTrack camera system as a ground-truth reference.
KARI precision attitude determination system has been developed for high accurate geo-coding of KOMPSAT-2 image. Sensor data from two star trackers and a IRU are used as measurement and dynamic data. Sensor data from star tracker are composed of QUEST and unit vector filter. Filter algorithms consists of extended Kalman filter, unscented Kalman filter, and least square batch filter. The type of sensor data and filter algorithm can be chosen by user options. Estimated parameters are Euler angle from 12000 frame to optical bench frame, gyro drift rate bias, gyro scale factor, misalignment angle of star tracker coordinate frame with respect to optical bench frame, and misalignment angle of gyro coordinate frame with respect to optical bench frame. In particular, ground control point data can be applied for estimating misalignment angle of star tracker coordinate frame. Through the simulation, KPADS is able to satisfy the KOMPSAT-2 mission requirement in which geo-location accuracy of image is 80 m (CE90) without ground control point.
Inspection and analysis are essential process to determine whether a completed product is in given specification or not. Analysis of products with very complicated shape is difficult to carry out direct comparison between inspected coordinate and designed coordinates. So process called as matching or registrations is needed to solve this problem. By defining error between two coordinates and minimizing the error, registration is done. Registration consists of translation, rotation and scale transformations. Error must be defined to express feature of inspected product. In this paper, registration algorithm is developed to determine pose of sub-frame at assembly with body of automobile by defining error between two coordinates considering geometric feature of sub-frame.
한국전산유체공학회 2003년도 The Fifth Asian Computational Fluid Dynamics Conference
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pp.126-127
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2003
In the generalized characteristic coordinate system (GCCS) proposed by Wu and Shi [1], the frame moves at a speed which is a linear combination of the convective speed and the sound speed, thus unifying the classical Eulerian approach, Lagrangian approach, and the unified coordinate system (UCS) of Hui and his co-workers [2]. Here some properties of Euler equations in the GCCS are studied and the advantages of GCCS in capturing expansion fans and shock waves are demonstrated by the results of numerical tests.
The structural characteristics of 4-coordinate $BO_4$ [B(1)] and 3-coordinate $BO_3$ [B(2)] groups in $BiB_3O_6$ were studied by $^{11}B$ magic angle spinning (MAS) and single-crystal nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy. The spin-lattice relaxation time in the laboratory frame, $T_1$, for $^{11}B$ decreased slowly with increasing temperature, whereas the spin-lattice relaxation times in the rotating frame, $T_{1{\rho}}$, for B(1) and B(2), which differed from $T_1$, were nearly constant. Further, $T_{1{\rho}}$ for B(1) and B(2) showed very similar trends, although the $T_{1{\rho}}$ value of B(2) was shorter than that of B(1). The 3-coordinate $BO_3$ and 4-coordinate $BO_4$ were distinguished by $^{11}B$ MAS NMR spectrum and $T_{1{\rho}}$.
In this thesis, we work on the curve recognition with real time processing and the Robot tracking method on recognized curve. Image information of segment curve is supplied to computer to run to a Robot so that it is a feedback system. Image coordinate frame to world coordinate transformation represents in this paper and curve matching algorithm subscribes by two method, first transformation matching algorithm, second image coordinate matching algorithm. Also Robot running time to computer image processing time relationships finally includes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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