The Republic of Korea has a close cooperative relationship with NATO, of which the United States is a member. NATO is encouraged to follow UHF coalition waveforms for military air operations(SATURN) as defined in STANAG 4372. SATURN is a high-speed frequency hopping waveform with enhanced anti-jamming and security functions. Plans to improve the performance of existing military aircraft with air to ground radios to which SATURN function is applied. IFF case analysis and MRT evaluation plan were established to present an efficient test and evaluation plan for air to ground radios.
In this study, the deterioration of concrete subjected to high temperature was evaluated using harmonics. When concrete is exposed to high temperatures, its mechanical properties deteriorate. In order to evaluate this deterioration, a method of analyzing the waveform of elastic waves was applied. As the heating temperature increased, the fundamental wave of the 50 kHz elastic wave passing through the concrete decreased. In addition, harmonics were generated at each temperature, and the higher the heating temperature, the greater the ratio of harmonics. The higher the compressive strength, the greater the amplitude of the fundamental wave, and this phenomenon is thought to be due to the internal structure of concrete.
Using non-destructive Acoustic Emission (AE) and optical Digital Image Correlation (DIC) methods, the moment-curvature behavior of steel and GFRP bars reinforced concrete beams under flexure was explored in this study. In the tension zone, laboratory studies were carried out on steel-RC and GFRP-RC beams with varying percentages of longitudinal reinforcement ratios of 0.33 %, 0.52%, and 1.11%. The distinct mechanism of cracking initiation and fracture progression of failure in steel-RC and GFRP-RC beams were effectively correlated and picked up using AE waveform characteristics of the number of AE hits and their amplitudes, AE energy as well as average frequency and duration. AE XY event plots and longitudinal strain profiles using DIC gives an online and real-time visual display of progressive AE activity and strains respectively to efficaciously depict the crack evolution and their advancement in steel-RC and GFRP-RC beams. They display a close matching with the micro and macro-cracks visually observed in the actual beams at various stages of loading.
While determination of the solid propellant burning rates by ultrasound, it has been reported that the frequent data scatters were caused by two major factors; 1) variation in the acoustical properties, and 2) non-linear burning of a solid propellant sample under investigation. This work is carried out for the purpose of investigating the effect of non-linear burning of solid propellant samples. Specifically, we propose an ultrasonic measurement model that can predict the reflections from solid propellant surfaces with non-linear burning by the combination of two ingredients; 1) a pulse-echo ultrasonic measurement model for a planar, circular reflector imbedded in the second medium in an immersion set-up, and 2) an efficient model of non-linear burning surfaces with a number of small, planar circles. Then, we demonstrate the capability of the proposed measurement model by simulation of the surface echo signals from four different burning surfaces that have been generated by the combination of two factors; the base shape (flat or paraboloidal) and the surface roughness (perfectly smooth or randomly rough). From the simulation presented here, we can confirm the fact that the non-linear burning of the propellant can cause the waveform change of the burning surface echo and the corresponding spectrum variation.
The deep neural networks (DNN) that can replicate the behavior of the human expert who recognizes the characteristics of ECG waveform have been developed and studied to analyze ECG. However, although the existing DNNs can not provide the explanations for their decisions, those trials have attempted to determine whether patients have certain diseases or not and those decisions could not be accepted because of the absence of relating theoretical basis. In addition, these DNNs required a lot of training data to obtain sufficient accuracy in spite of the difficulty in the acquisition of relating clinical data. In this study, a small-sized continuous data processing DNN (C-DNN) was suggested to determine the simple characteristics of ECG wave that were not required additional explanations about its decisions and the C-DNN can be easily trained with small training data. Although it can analyze small input data that was selected in narrow region on whole ECG, it can continuously scan all ECG data and find important points such as start and end points of P, QRS and T waves within a short time. The star and end points of ECG waves determined by the C-DNNs were compared with the results performed by human experts to estimate the accuracies of the C-DNNs. The C-DNN has 150 inputs, 51 outputs, two hidden layers and one output layer. To find the start and end points, two C-DNNs were trained through deep learning technology and applied to a parameter acquisition algorithms. 12 lead ECG data measured in four patients and obtained through PhysioNet was processed to make training data by human experts. The accuracy of the C-DNNs were evaluated with extra data that were not used at deep learning by comparing the results between C-DNNs and human experts. The averages of the time differences between the C-DNNs and experts were 0.1 msec and 13.5 msec respectively and those standard deviations were 17.6 msec and 15.7 msec. The final step combining the results of C-DNN through the waveforms of 12 leads was successfully determined all 33 waves without error that the time differences of human experts decision were over 20 msec. The reliable decision of the ECG wave's start and end points benefits the acquisition of accurate ECG parameters such as the wave lengths, amplitudes and intervals of P, QRS and T waves.
직류전동기는 속도제어가 간단하고, 출력 토크특성이 우수한 장점으로 윈치나 카고 펌프 모터 등으로 선박에서 많이 사용되었으며, 전기추진선박이 도입된 초기에는 선박용 추진전동기로도 적용되었다. 하지만 브러시와 정류기와 같은 기계적 정류장치의 단점으로 인해 최근에는 직류전동기와 전기적인 특성은 매우 유사하지만 기계적인 정류장치를 설치하지 않고 반도체 소자를 이용한 전자적인 정류장치를 사용하는 브러시리스 직류전동기의 사용이 증가하고 있다. 기존의 브러시리스 직류전동기를 구동하기 위한 인버터 시스템은 2상여자방식을 사용하므로 역기전력파형이 사다리꼴모양으로 되며, 이로인해 전류가 흐르는 권선이 바뀌는 상전류 전환 구간에서 고조파와 토크리플이 발생하게 된다. 이러한 고조파와 토크리플을 저감하기 위한 다양한 방안이 연구되어 발표되었으며, 본 연구에서는 전력분석프로그램을 이용하여 브러시리스 직류전동기의 구동회로에 비례적분 속도전류제어기 알고리즘을 구현한 Cascaded H-Bridge 멀티레벨 인버터를 적용하였다. 모델링한 브러시리스 직류전동기의 시뮬레이션을 통해 제안하는 전동기의 구동방식을 적용하는 경우에 기존의 구동방식에 비해 전동기 입력측 전압파형 개선과 고조파 및 토크리플이 현저히 저감되는 결과를 확인할 수 있었다.
The technique of high speed machining is widely studied in machining fields, because the high efficiency and accuracy in machining can be obtained in high speed machining. Unfortunately the development of tool fur high speed machining in not close behind that of machine tool. In this study, 10 types flat endmill is prepared for obtaining data according to tool shape. Especially, we concentrated in helix angle, number of cutting edge and rake angle. Cutting condition is selected for several experiments and measuring cutting farce, tool life, tool wear and chip shape according to cutting length. 3-axis cutting farces are acquired from the tool dynamometer with high natural frequency, as the conventional tool dynamometer (9257B, Kistler) has cannot measure the state of high frequency force. Particularly, we found out that the axial cutting force waveform has a good relation with tool wear features. And flow is interrupted at the beginning of cutting by the decrease of rake angle. By above results. it is suggested the endmill tool with 45$^{\circ}$helix angle, 6 cutting edge and -15$^{\circ}$rake angle is suitable for high speed machining.
본 논문에서는 FPGA를 이용하여 디지틀 방식으로 영상 레이다에 사용하는 주파수 변조된 첩(Chirp) 신호를 생성하고, 이 신호를 I-Q 변조하여 RF 신호로 변환 한 후 24 주파수 체배기로 체배하여 94 GHz W-대역에서 광대역 첩 신호발생 장치의 설계, 제작한 연구 결과를 제시한다. 개발된 첩 발생기는 94 GHz의 캐리어 주파수와 960 MHz의 대역폭을 가지는 주파수 변조된 신호이며, 평탄도는 IF단(3.9 GHz)에서 1 dB 이내, W-대역에서 2 dB 이내 그리고 3 W의 출력을 보여주고 있다.
As the quality of a weld joint is strongly influenced by process parameters the welding process, an intelligent algorithms that can predict the bead geometry and shape to accomplish the desired mechanical properties of the weldment should be developed. In this study, prepared by ${\Phi}1.6mm$ GMA welding of metal wire nose Advice jowelui 350A 600A grade level inverter welder and DAIHEN SCR's were carried out using welding. Welding conditions were 5.5m/min wire feed rate the welding current is rapidly transmit approximately 260A, welding voltage was about 30V. CTWD a 22mm, shielding gas was Ar 20L/min and the welding speed was a 240mm/min. Using data collected during welding equipment welding current and welding voltage waveform was analyzed by measuring the volume of the transition mode. Addition of $CaCO_3$ as a loss of the spread of the weld bead dilution rate decreased, suggesting that, GMA in the overlay welding bead shape control, dilution control and may be used as a welding flux is considered. Stabilizing effect of the arc by the Ca-containing $CaF_2$, $CaCO_3$, $CaMg(CO_3)_2$, respectively, welding flux 0.1wt.% added GMA welding and weld overlay were evaluated with dilution, $CaF_2$, and $CaMg(CO_3)_2$ added to the dilution of Seemed to increase.
기계식 판막은 매몰식 인공장기에 널리 사용돼 왔으며, 판막의 이상은 환자의 죽음으르 의미한다. 판막의 이상에 영향을 미치는 것은 많은 요소들이 있는데 대표적으로 기계적인 고장과 혈전현상이 있다. 그래서 비침습적으로 이것들을 발견하는 것이 필요하게 된 것이다. 이 논문의 목적은 스펙트럼의 해석과 인공신경망을 이용하여 혈전현상을 발견하는데 있다. 신호의 측정은 공압식 좌심실 보조장치에 장착한 기계식 판막으로부터 마이크로폰과 증폭기를 이용하였다. 디스크 위의 모의 혈전현상과 봉합링의 주위에 혈전현상, 20%, 40% 60%로 자라나는 혈전현상은 펠레세인과 실리콘을 이용하여 제작하였다. 기초 성능 평가를 위해 1KHz 정현파를 인가하여 시스템을 평가하였으며, 정상적인 판막과 5 종류의 혈전현상의 스펙트럼은 혈전현상의 정보를 지닌 개폐시 peak의 신호 파형에서 구하였다. 데이터의 정량적인 해석을 위해 7,000개의 입력 노드와 20개의 은닉층과 1개의 출력층으로 이루어진 인공신경망을 사용하였다. 결론적으로 훈련된 인공신경망을 사용한 결과 정상 판막과 비정상 판막을 판단하는데 90%의 판단능력을 보였다. 이상의 실험을 통해 판막의 이상유무를 신호의 스펙트럼 해석과 인공신경망을 통해 평가할수 있음을 알 수 있었다. 본 논문의 결과는 앞으로 인공장기를 몸속에 지니고 있는 환자에게서 장기의 상태를 지속적으로 감시할 수 있는 기술적 토대를 제공할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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