교통 신호 위반 사고는 운전자의 주장이 서로 상반되면 원인 규명이 어렵다. 본 연구에서는 사례를 중심으로 교통 사고 분석을 위해 사용하는 차량 충돌 해석 시뮬레이션 프로그램인 PC-CRASH을 이용하여 시뮬레이션을 수행하였고, 이를 통하여 교차로에서 신호 위반 차량을 규명하는 과정을 제시하였다. 첫째, 신호 위반의 원인 규명이 분명하지 않은 운전자나 목격자의 진술을 배제한다. 둘째, 사고 차량의 최종 자세, 최종위치, 파손 부위, 조향 여부, 제동 여부, 노면 흔적을 수집하고, 정지선으로부터 충돌지점까지 조사한다. 셋째, 사고 차량의 충돌 상황과 최종 정지 자세에 부합될 때까지 시뮬레이션 자료를 수정 입력한다. 넷째, 시뮬레이션 결과가 충돌 상황과 부합되면 운전자의 진술과 부합되는지 교차 검증하여 사실 규명을 입증한다. 본 연구의 시뮬레이션의 결과는 교차로 내 좌회전 신호에 렉서스는 약 55 km/h로 진입하였고 소나타는 교차로의 차량 직진 신호를 보고 72km/h로 교차로에 진입하여 렉서스와 충돌하였다. 그러므로 소나타의 신호위반으로 규명되고 소나타 운전자, 목격자, 경찰의 주장은 모순이다.
Mahzan, Shahruddin;Staszewski, Wieslaw J.;Worden, Keith
Smart Structures and Systems
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제6권2호
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pp.147-165
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2010
Impact damage detection in composite structures has gained a considerable interest in many engineering areas. The capability to detect damage at the early stages reduces any risk of catastrophic failure. This paper compares two advanced signal processing methods for impact location in composite aircraft structures. The first method is based on a modified triangulation procedure and Genetic Algorithms whereas the second technique applies Artificial Neural Networks. A series of impacts is performed experimentally on a composite aircraft wing-box structure instrumented with low-profile, bonded piezoceramic sensors. The strain data are used for learning in the Neural Network approach. The triangulation procedure utilises the same data to establish impact velocities for various angles of strain wave propagation. The study demonstrates that both approaches are capable of good impact location estimates in this complex structure.
A novel impact localization method is presented based on impact induced elastic waves in sensorized composite structure subjected to temperature fluctuations. In real practices, environmental and operational conditions influence the acquired signals and consequently make the feature (particularly Time of Arrival (TOA)) extraction process, complicated and troublesome. To overcome this complication, a robust TOA estimation method is proposed based on the times in which the absolute amplitude of the signal reaches to a specific amplitude value. The presented method requires prior knowledge about the normalized wave velocity in different directions of propagation. To this aim, a finite element model of the plate was built in ABAQUS/CAE. The impact location is then highlighted by calculating an error value at different points of the structure. The efficiency of the developed impact localization technique is experimentally evaluated by dropping steel balls with different energies on a carbon fiber composite plate with different temperatures. It is demonstrated that the developed technique is able to localize impacts with different energies even in the presence of noise and temperature fluctuations.
This paper presents a novel impact sensor which can be fabricated with smart paint made of grapheme. This smart nano paint can be easily installed on structures using a spray-on technique and that can make the sensor low cost and practical. The graphene effectively improves the piezoresistivity of the smart paint and that is available to achieve sensitive impact sensor with high gauge factor. The nano smart-paint can detect sufficient impact to cover the damaged energy range of the composite around 1~3J. The voltage outputs from the sprayed paints show fairly linear responses after signal processing. The impact makes deformation of the structure and it brings change of piezoresistivity of the paint and those converts into voltage output consequently by means of a simple signal processing system. The nano smart paint is lightweight and easily applied to the structural surface, and there is no stress concentration. The nano smart paint is expected to be a cost effective and sensitive multi-functional sensor for composites and other damage monitoring applications in the field of structural health monitoring.
복합재는 금속보다 높은 비강성과 비강도를 갖는 장점 때문에 군용기와 민항기의 주요 구조물로 사용이 증대되고 있다. 하지만 복합재의 기계적인 특성은 충격에 의해 심각하게 저하된다. 특히, 우박, 고속 택싱에 의한 파편과의 고속 충격은 작은 질량임에도 불구하고 구조물과 서브시스템에 심각한 손상을 줄 수 있다. 그러나 한 가지 센서 또는 기존의 기법을 사용하여 복합재의 손상을 탐지하기는 쉽지 않다. 본 논문에서는 복합적층판의 고속충격에 의한 손상 개시와 전파를 모니터링하기 위해 PVDF 센서와 AE 센서를 사용하였다. 센서 신호를 분석하기 위해 웨이블릿 변환을 사용하였다. 충격에너지가 증가할수록 고주파 신호가 증가하였고 PVDF 센서와 AE 센서 신호에서 유사한 경향을 알 수 있었다. 결과적으로 복합적층판의 고속충격손상을 감지하고 특성화하는 다양한 센싱 기법을 제시하였다.
Monitoring of impact loads is a very important technique in the field of structural health monitoring (SHM). However, in most cases it is not possible to measure impact events directly, so they need to be reconstructed. Impact load reconstruction refers to the problem of estimating an input to a dynamic system when the system output and the impulse response function are usually known. Generally this leads to a so called ill-posed inverse problem. It is reasonable to use prior knowledge of the force in order to develop more suitable reconstruction strategies and to increase accuracy. An impact event is characterized by a short time duration and a spatial concentration. Moreover the force time history of an impact has a specific shape, which also can be taken into account. In this contribution these properties of the external force are employed to create a sample-force-dictionary and thus to transform the ill-posed problem into a sparse recovery task. The sparse solution is acquired by solving a minimization problem known as basis pursuit denoising (BPDN). The reconstruction approach shown here is capable to estimate simultaneously the magnitude of the impact and the impact location, with a minimum number of accelerometers. The possibility of reconstructing the impact based on a noisy output signal is first demonstrated with simulated measurements of a simple beam structure. Then an experimental investigation of a real beam is performed.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권9호
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pp.3559-3571
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2015
This paper addresses the problem of signal acquisition with a sparse representation in a given orthonormal basis using fewer noisy measurements. The authors formulate the problem statement for randomly measuring with strong signal noise. The impact of white Gaussian signals noise on the recovery performance is analyzed to provide a theoretical basis for the reasonable design of the measurement matrix. With the idea that the measurement matrix can be adapted for noise suppression in the adaptive CS system, an adapted selective compressive sensing (ASCS) scheme is proposed whose measurement matrix can be updated according to the noise information fed back by the processing center. In terms of objective recovery quality, failure rate and mean-square error (MSE), a comparison is made with some nonadaptive methods and existing CS measurement approaches. Extensive numerical experiments show that the proposed scheme has better noise suppression performance and improves the support recovery of sparse signal. The proposed scheme should have a great potential and bright prospect of broadband signals such as biological signal measurement and radar signal detection.
Purpose: A traffic signal controller needs to control and coordinate to ensure that traffic and pedestrians move as smoothly as possible. Since a traffic signal controller has a significant impact on the safety of vehicles and pedestrians, it is important to monitor the failure and deterioration of the traffic signal controller. The purpose of this paper is to propose an IoT (Internet of Things)-based monitoring system for a traffic signal controller. Methods: Every traffic signal controller has a nominal system trajectory specified when it is deployed. The proposed IoT-based monitoring system collects the system trajectory information through real-time monitoring. By comparing the nominal system trajectory and the monitored system trajectory, we are able to detect the failure and deterioration of the traffic signal controller. Conclusion: The proposed IoT-based monitoring system can contribute to the safety of vehicles and pedestrians by maximizing the availability of a traffic signal controller.
In this paper, the new algorithm which eliminates structural noise and extracts the impact signature from the measured vibration signal is developed. We studied how the transient vibration signal due to the impact is distorted while propagating through the structure. Also the characteristics of noise generated by flow and the mechanical components are analyzed. The developed method is verified in the model plenum and the flow system in the laboratory. Results show the significant improvement in the sensitivity and accuracy.
A robot manipulator is usually operated in two modes: free and constrained motion modes, depending on whether the robot is in contact with an environment or not. At the moment of contact, an impact occurs and can exert harmful effects to the robot or the object. In case of teleoperation, since a user may give an inadequately excessive velocity command to the slave due to insufficient visual information, the robot nay collide the object with an excessive speed and it possibly deteriorates the robot's performance causing vibrations and at worst, shortens its lifetime by its fracture. In this article, a new algorithm is proposed by introducing a command signal modification method on the basis of impedance control and validity of the proposed algorithm is demonstrated by performing simulations and experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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