Jia He;Xuejiao Zhang;Hong Gong;H. Elhosiny Ali;Elimam Ali
Steel and Composite Structures
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제46권6호
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pp.719-729
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2023
This paper studies electro-magneto-mechanical bending studying of the cylindrical panels based on shear deformation theory. The cylindrical panel is constrained with two simply-supported edges at longitudinal direction and two clamped boundary conditions at circumferential direction. The governing equations are derived based on the principle of virtual work in cylindrical coordinate system. Levy-type solution of the governing equations is derived to reduce two dimensional PDEs to a 2D ODEs. The reduced ordinary differential equation is solved using the Eigen-value Eigen-vector method for the clamped-clamped boundary condition. The electro-magneto-mechanical bending results are obtained to show that every displacement, rotation and electromagnetic potentials how change with changes of initial electromagnetic potentials and mechanical loads along longitudinal and circumferential directions.
객체 검출은 영상에서 객체의 식별, 위치정보, 상황인식 등을 위해서 필수적이다. 본 논문에서는 강인한 객체 검출 시스템을 제안한다. Principal Component Analysis (PCA)를 이용하여 배경 영상에서 수집한 학습데이터를 주성분으로 선형변환 한다. 객체와 배경에 대하여 판별 능력이 우수한 주성분을 선별하여 Eigen-background를 구성한다. Fuzzy-C-Means (FCM)은 Eigen-background의 정보를 입력 차원으로 하여 영상을 Clustering하고 객체와 배경으로 분류한다. 고정된 카메라에서 배경변화에 적용 가능한 시스템을 구현하기 위해 동일한 시점에서 움직이는 객체가 포함된 영상을 학습데이터로 사용하였다. 제안하는 시스템은 인위적인 한 프레임을 배경으로 정의하여 사용하는 과정이 필요 없이 입력 영상에서 잡음이 제거된 객체와 배경으로 분류하였고, 또한 객체의 부분적인 움직임도 효과적으로 검출하였다.
영상 레이다(Synthetic Aperture Radar)는 전자파를 이용하여 영상을 생성함에 따라 주 야간 상황과 무관하게 안정적인 광역 관측자료를 확보할 수 있으며 기상 제약 환경과 무관하게 전략적 상업적 목적으로의 감시 및 관찰 기능을 요구하는 임무에 광범위하게 활용될 수 있다. 그러나 SAR 위성 시스템의 경우 넓은 대역의 주파수를 사용하기 때문에 인접대역을 사용하는 레이다 시스템 및 통신기기로부터 간섭 영향에 의해 영상품질을 저하시킬 수 있다. 본 논문에서는 SAR 영상의 품질향상을 위해 간섭 제거 기법인 고유치 기반 필터(Eigen-subspace based Filter) 기법을 제안하였으며, SAR 위성의 간섭제거 알고리즘인 고유치 기반 필터 기법의 정량적인 성능 분석을 위해 일반적인 노치 필터(Notch Filter) 기법을 적용한 결과를 토대로 비교 검증하였다.
An eigen color co-occurrence approach is proposed that exploits the correlation between color channels to identify the degree of image similarity. This method is based on traditional co-occurrence matrix method and histogram equalization. On the purpose of feature extraction, eigen color co-occurrence matrices are computed for extracting the statistical relationships embedded in color images by applying Principal Component Analysis (PCA) on a set of color co-occurrence matrices, which are computed on the histogram equalized images. That eigen space is created with a set of orthogonal axes to gain the essential structures of color co-occurrence matrices, which is used to identify the degree of similarity to classify an input image to be tested for various purposes. In this paper RGB, Gaussian color space are compared with grayscale image in terms of PCA eigen features embedded in histogram equalized co-occurrence features. The experimental results are presented.
This study presents the eigen ethnic function and mathematical processing method of human information. Human information can be definded as the overlap area taking the superposition property composed of intuition and sensory in stimulus/response (S/R) model, In S/R model, the intuition and sensory eigen ethnic function acts on the forming of perception. Perception process by the superposition property of intuition and sensory analogy to the basic neural network model. This analogy model extends to the analysis method. As an analysis method, optimal ratio number induced to the golden section ratio. Golden section ratio drived out by diverse source and implicated to the sensory and intuitive context such as beauty, harmony, optimality etc. This numerical orders can be applied to analysing the Perception process and extended to pursue the Potential human behavior, On the basic of proposed applying method, an illustrative mathematical examples are presented.
Rezaiee-Pajand, Mohammad;Sani, Ahmad Aftabi;Kazemiyan, Mohammad Sadegh
Structural Engineering and Mechanics
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제65권1호
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pp.69-79
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2018
This paper is devoted to two new techniques for free vibration analysis of concrete arch dam-reservoir systems. The proposed schemes are quadratic ideal-coupled eigen-problems, which can solve the originally non-symmetric eigen-problem of the system. To find the natural frequencies and mode shapes, a new special-purpose eigen-value solution routine is developed. Moreover, the accuracy of the proposed approach is thoroughly assessed, and it is confirmed that the new scheme is very accurate under all practical conditions. It is also concluded that both decoupled and ideal-coupled strategy proposed in the previous works can be considered as special cases of the current more general procedure.
For large structural eigen-analysis, the whole structure is divided into some partitioned structures and through synthesis of partitioned structural model the eigen-data of structure can be obtained. In that case, eigenvalue problem consists of semidefinite mass matrix form because of displacement constraint condition. In this work the eigenvalue problem is considered by means of several method, determinant search and null space reduction method.
The guideline of selecting the number of snapshot dataset, $N_s$ in proper orthogonal decomposition(POD) was presented via the analysis of Eigen values based on the singular value decomposition(SVD). In POD, snapshot datasets from the solutions of Euler or Navier-Stokes equations are utilized to SVD and a reduced order model(ROM) is constructed as the combination of Eigen vectors. The ROM is subsequently applied to reconstruct the flowfield data with new set of flow conditions, thereby enhancing the computational efficiency. The overall computational efficiency and accuracy of POD is dependent on the number of snapshot dataset; however, there is no reliable guideline of determining $N_s$. In order to resolve this problem, the order of maximum to minimum Eigen value ratio, O(R) from SVD was analyzed and presented for the decision of $N_s$; in case of steady flow, $N_s$ should be determined to make O(R) be $10^9$. For unsteady flow, $N_s$ should be increased to make O(R) be $10^{11\sim12}$. This strategy of selecting the snapshot dataset was applied to two dimensional NACA0012 airfoil and vortex flow problems including steady and unsteady cases and the numerical accuracies according to $N_s$ and O(R) were discussed.
MUSIC(multiple signal classification) 알고리즘은 고유값(eigenvalue)과 고유벡터(eigenvector)를 이용하여 표적의 도래각을 추정하는 대표적인 알고리즘이다. 일반적으로 고유값과 고유벡터는 고유치 해석(eigen-analysis)을 이용하여 구할 수 있으나, 계산 복잡도가 높고 수렴 시간의 긴 문제점이 있다. 그러므로 저가형 실시간 시스템 구현에 한계가 있다. 이런 문제를 개선한 고유치 해석 방법으로 QR 반복법이 제안되었으나, 기존의 QR 반복법 수렴 판단 방법으로는 MUSIC 알고리즘 적용에 부적합하다는 한계가 있다. 본 논문에서는 QR 반복법의 고유치 기반의 기존 수렴 판단 방법의 문제점을 분석하고, 고유벡터를 활용한 개선된 수렴 판단 방법을 제안한다.
A novel family of controllable, dissipative structure-dependent integration methods is derived from an eigen-based theory, where the concept of the eigenmode can give a solid theoretical basis for the feasibility of this type of integration methods. In fact, the concepts of eigen-decomposition and modal superposition are involved in solving a multiple degree of freedom system. The total solution of a coupled equation of motion consists of each modal solution of the uncoupled equation of motion. Hence, an eigen-dependent integration method is proposed to solve each modal equation of motion and an approximate solution can be yielded via modal superposition with only the first few modes of interest for inertial problems. All the eigen-dependent integration methods combine to form a structure-dependent integration method. Some key assumptions and new techniques are combined to successfully develop this family of integration methods. In addition, this family of integration methods can be either explicitly or implicitly implemented. Except for stability property, both explicit and implicit implementations have almost the same numerical properties. An explicit implementation is more computationally efficient than for an implicit implementation since it can combine unconditional stability and explicit formulation simultaneously. As a result, an explicit implementation is preferred over an implicit implementation. This family of integration methods can have the same numerical properties as those of the WBZ-α method for linear elastic systems. Besides, its stability and accuracy performance for solving nonlinear systems is also almost the same as those of the WBZ-α method. It is evident from numerical experiments that an explicit implementation of this family of integration methods can save many computational efforts when compared to conventional implicit methods, such as the WBZ-α method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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