This paper presents a post-processing algorithm for 5-axis machines with three rotary axes (3R-2L type). 5-axis machining needs the postprocessor for converting cutter location (CL) data to machine control (NC) data. The existing methods for post-processing use inverse kinematics equations from for-ward kinematics. However in case of 5-axis machines with three rotary axes, the inverse kinematics equations are not induced directly since the forward kinematics equations are non-linear. In order to get the joint values from the forward kinematics equations, previous algorithms use numerical method for the post-processing, which needs searching algorithms with computation time and may result in fail. This paper proposes a geometric method for the post-processing of 3 rotary type 5-axis machines. Our algorithm has three advantages: first, it does not need establishing forward kinematics equations. Second, it is reliable method that eliminates any numerical methods for the inverse kinematics, resulting in the exact solution. Finally, the proposed algorithm can also be applied to 2R-3L type of 5-axis machines.
In conventional arc welding, position error of the weld torch with respect to the weld seam and variation of groove dimension are induced by inaccurate fitup and fixturing. In this study, a vision system has been developed to recognize and compensate the position error and dimensional inaccuracy. The system uses a structured laser light illuminated on the weld groove and perceived by a C.C.D camera. A new algorithm to detect the edge of the reflected laser light is introduced for real time processing. The developed system was applied to arbitarary weld paths with various types of joint in arc welding process. The experimental results show that the proposed system can detect the weld groove parameters within good accuracy and yield good tracking performance.
Near-field source localization algorithms are very sensitive to sensor gain/phase response errors, and so it is important to calibrate the errors. We took into consideration the uniform linear array and are proposing a blind calibration algorithm that can estimate the directions-of-arrival and range parameters of incident signals and sensor gain/phase responses jointly, without the need for any reference source. They are estimated separately by using an iterative approach, but without the need for good initial guesses. The ambiguities in the estimations of 2-D electric angles and sensor gain/phase responses are also analyzed in this paper. We show that the ambiguities can be remedied by assuming that two sensor phase responses of the array have been previously calibrated. The behavior of the proposed method is illustrated through simulation experiments. The simulation results show that the convergent rate is fast and that the convergent precision is high.
Artificial Neural Network (ANN) is a computational model inspired by the structure and operations of the brain. It is massively parallel system consisting of a large number of highly interconnected and simple processing units. The purpose of this paper is to verify the applicability of ANN to predict experimental results through the use of measured experimental data. Although there have been accumulated data based on hysteretic characteristics of structural element with cyclic loading tests, it is difficult to directly apply them for the analysis of elastic and plastic response. Thus, simple models with mathematical formula such as Bi-Linear Model, Ramberg-Osgood Model, Degrading Tri Model, Takeda Model, Slip type Model, and etc, have been used. To verify the practicality and capability of this study, ANN is adapted to several models with mathematical formula using numerical data To show the efficiency of ANN in nonlinear analysis, it is important to determine the adequate input and output variables of hysteretic models and to minimize an error in ANN process. The application example is Beam-Column joint test using the ANN in modeling of the linear and nonlinear hysteretic behavior of structure.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권7호
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pp.3010-3025
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2016
Lattice reduction (LR) has been used widely in conventional multiple-input multiple-output (MIMO) systems to enhance the performance. However, LR is hard to be applied to the relay systems which are important but more complicated in the wireless communication theory. This paper introduces a new viewpoint for utilizing LR in multiuser MIMO relay systems. The vector precoding (VP) is designed along with zero force (ZF) criterion and minimum mean square error (MMSE) criterion and enhanced by LR algorithm. This implementable precoder design combines nonlinear processing at the base station (BS) and linear processing at the relay. This precoder is capable of avoiding multiuser interference (MUI) at the mobile stations (MSs) and achieving excellent performance. Moreover, it is shown that the amount of feedback information is much less than that of the singular value decomposition (SVD) design. Simulation results show that the proposed scheme using the complex version of the Lenstra--Lenstra--Lovász (LLL) algorithm significantly improves system performance.
목적 : 방사선조사야를 확인하는 보편적인 방법인 linacgram은 저대조도(low contrast)의 영상을 보여주고 있어 정확한 영상을 확인하는데 문제점이 있다. 따라서 본 연구는 linacgram의 대조도를 높이는 저가형 확인방법을 모색하여 영상판독과 조사야 확인에 도움이 되고자 한다. 대상 및 방법: 인체모형을 사용하여 얻어진 필름 영상을 필름전용 스캐너(Diagnostic Pro)를 통해 Optical Density Scan, Histogram Equalized, Linear Histogram Based (HB), Linear Histogram Independent, Linear Optical Density (OD) Logarithmic 및 Power, Square Root scan 방식으로 디지털화 하였다. 각기 다른 방식으로 전산 입력된 영상의 신호분포도를 얻어 signal intensity를 비교한 후 pailette fitting 방식을 통해 영상을 재구성하였고 재구성된 영상을 비교 분석하였다. 실제 치료에서 얻어진 각 인체 부위별 linacgram도 동일한 방법으로 처리한 후 화질 개선도를 알아 보았다. 결과 : 인체모형을 통해 얻어진 영상의 신호 분포영역은 Logarlthmic 방식을 선택했을 때 최소값인 3192가 나왔고 Square Root방식을 사용했을 때 최대값인 21940가 나왔다. 이러한 값들을 모니터 상에서 구현할 수 있는 256 gray scale로 바꾸어 보았을 때 7$\~$30$\%$ 만 사용되어지고 있음을 알수 있었다. Pallette fitting 방식을 통하여 모니터의 최대표현 값인 256 계조도로 Gray Scale Expansion (GSE) 함으로써 모니터가 지원하는 8bit gray scale pallette의 전범위를 사용하여 대조도가 개선되었다. 임상에서 얻어진 각 인체 부위별 무릎관절, 두경부, 폐, 골반영상에서도 GSE 처리하여 얻어진 영상이 해부학적 구조를 판독하는데 도움이 죄었다. 결론 : GSE 영상의 재구성은 대조도를 증가 시킬뿐 아니라 인체내 관심부위의 농도분포를 별도로 재구성할 수 있으므로 이중방사선조사(double exposure)에 의해 발생되는 화질의 저하를 보정함으로써 화질 개선을 가능하게 하였다. Linacgram 화질 개선은 simulation image 및 치료계획에서 발생한 DRR과 multi-layer 중첩영상 분석에 사용할 수 있으며 영상 비교 시 치료부위의 신속하고 정밀한 확인을 가능하게 하였다.
We propose a new approach to control a biped robot motion based on iterative learning of voice command for the implementation of smart factory. The real-time processing of speech signal is very important for high-speed and precise automatic voice recognition technology. Recently, voice recognition is being used for intelligent robot control, artificial life, wireless communication and IoT application. In order to extract valuable information from the speech signal, make decisions on the process, and obtain results, the data needs to be manipulated and analyzed. Basic method used for extracting the features of the voice signal is to find the Mel frequency cepstral coefficients. Mel-frequency cepstral coefficients are the coefficients that collectively represent the short-term power spectrum of a sound, based on a linear cosine transform of a log power spectrum on a nonlinear mel scale of frequency. The reliability of voice command to control of the biped robot's motion is illustrated by computer simulation and experiment for biped walking robot with 24 joint.
This paper presents the replication of a desired vibration response by iterative learning control (ILC) system for a vibration motion replication actuator. The vibration motion replication actuator has parameter uncertainties including system nonlinearity and joint nonlinearity. Vehicle manufacturers worldwide are increasingly relying on road simulation facilities that put simulated loads and stresses on vehicles and subassemblies in order to reduce development time. Road simulation algorithm is the key point of developing road simulation system. With the rapid progress of digital signal processing technology, more complex control algorithms including iterative learning control can be utilized. In this paper, ILC algorithm was utilized to produce simultaneously the six channels of desired responses using the Stewart platform composed of six linear electro-magnetic actuators with Halbach magnet array. The convergence rate and accuracy showed reasonable results to meet the requirement. It shows that the algorithm is acceptable to replicate multi-channel vibration responses.
군중 애니메이션을 위한 연구분야는 동작의 사실성 제공과 속도향상의 두 가지 측면으로 구분된다. 최근 엔터테인먼트 산업의 발달로 군중 애니메이션은 디지털 콘텐츠 제작의 필수요소로 자리 잡았으며, 애니메이션의 속도향상을 위한 노력이 계속되고 있다. 이러한 추세에 맞춰, 본 논문에서는 군중 애니메이션의 속도저하에 영향을 미치는 요인들을 실험을 통해 검증하고, 실험 분석을 토대로 전처리 시스템을 설계한다. 동작 전처리 모듈은 제시된 애니메이션 시스템의 핵심 모듈로서 관절의 개수를 동작의 상세도에 따라 다양한 레벨(level-of-detail)의 동작들로 재구성한다. 실제 애니메이션 과정에서는 카메라와 가상환경 내부에 존재하는 캐릭터의 관계를 토대로 적절한 레벨의 동작을 적용하여 전체 시스템의 속도를 향상시킨다. 동작전처리 방법(motion level-of-detail)은 동작분석과 동작단순화 과정으로 분류되는데, 비선형 최적화 방법의 하나인 SQP를 활용하여 다양한 상세도 레벨의 동작들을 계산한다. 본 논문에 제시한 전처리 방법은 동작편집 등 캐릭터 애니메이션의 다양한 분야에 유용하게 활용될 수 있다.
본 논문에서는 PID 적응 제어기를 이용한 컴플라이언스 로보트 제어알고리듬을 제안하였다. 조립작업, 표면가공 등과 같이 환경과 접촉해야 하는 작업을 수행할 때 컴플라이언스 로보트이 적합하며, 제어방식으로는 하이브리드 로보트 제어 방식을 사용한다. 하이브리드 제어방식은 힘과 위치를 함께 제어하는 방식으로 두개의 독립적인 궤한 폐 루프를 형성한다. 환경과의 접촉으로 인하여 컴플라이언스 로보트 역학에 독립적인 PID 적응 제어기를 컴플라이언스 로보트에 적용했다. 2축 로보트의 평면 가공 작업의 시뮬레이션을 통하여 제안된 컴플라이언스 제어 알고리듬을 분석, 확인했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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