In order to achieve reliable but cost-effective crash simulations of stamped parts, sheet forming process effects were incorporated in simulations using the ideal forming theory mixed with the 3D hybrid membrane/shell method, while the subsequent crash simulations were carried out using a dynamic explicit finite element code. Example solutions performed for forming and crash simulations of I- and S-shaped rails verified that the proposed approach is cost-effective without sacrificing accuracy. The method required a significantly small amount of additional computation time, less than 3% for the specific examples, to incorporate sheet forming effects to crash simulations. As for the constitutive equation, the combined isotropic-kinematic hardening law and the non-quadratic anisotropic yield stress potential as well as its conjugate strain-rate potential were used to describe the anisotropy of AA6114-T4 aluminum alloy sheets.
A hybrid supercapacitor is a promising energy storage device in view of its excellent capacitive performance. Commercial three-dimensional foam nickel (Ni) can be used as an ideal framework due to an interconnected network structure. However, its application as an electrode material for supercapacitors is limited due to its low specific capacity. Herein, we report a successful growth of MnO2 on the surface of graphene by a one-step hydrothermal method; thus, forming a three-dimensional MnO2-graphene-Ni hybrid foam. Our results show that the mixed structure of MnO2 with nanoflowers and nanorods grown on the graphene/Ni foam as a hybrid electrode delivers the maximum specific capacitance of 193 F·g-1 at a current density 0.1 A·g-1. More importantly, the hybrid electrode retains 104% of its initial capacitance after 1,000 charge-discharge cycles at 1 A·g-1; thus, showing the potential application as a stable supercapacitor electrode.
This paper employed a systematic analysis using a 2-D hybrid special finite element containing an edge crack in order to describe the fracture behavior of spot-welds in automotive structures. The 2-D hybrid special finite element is derived form a mixed formulation with a complex potential function with the description of the singularity of a stress field. The hybrid special finite element containing an edge crack can give a better description of its singularity with only one hybrid element surrounding one crack. The advantage of this special element is that it can greatly simplify the numerical modeling of the spot welds. Some numerical examples demonstrate the validity and versatility of the present analysis method. The lap-shear, lap-tension and angle-clip specimens are analyzed and some useful fracture parameters such as the stress intensity factor and the initial direction of crack growth are obtained simultaneously.
한영 혼용문에서 번역된 전문용어 등을 사용할 때, 이해를 돕기 위해 그 뒤의 괄호 안에 원어 풀이를 함께 쓰는 경우가 많다. 본 논문에서는 괄호가 사용된 구가 대역어구 관계인지를 판단하고, 어느 범위까지 대역어구인지를 기본사전을 이용하여 확률적으로 계산하고 인식하는 방법을 제시한다. 특히, 사전에 표제어로서 혹은 대역어로서 존재하지 않는 단어들을 처리하기 위해 음운유사도 일치, 대역어 부분일치의 방법과 복합어 처리를 위해 부분일치 방법을 새로 제안하였다. 각 방법들을 단계별로 실험하여 0.4F값$(\alpha$를 0.4로 설정한 F값)으로 측정한 결과, 기본 실험 방법인 사전 대역어 완전일치방법의 경우 23.8%인데 비해, 대역어 부분일치와 음운유사도 일치를 흔합한 방법이 75.9%, 복합어 처리를 추가한 방법이 77.3%의 값을 보여 성능이 최고 3.25배 향상되었다.
본 연구에서는 효율적인 온 라인 문서 자동 분류를 위해 매우 중요한 분류 작업의 전처리 단계인 특징선택을 위한 새로운 방법이 제안된다. 대부분의 기존 특징선택 방법 연구에서는 특징 집합의 모집단이 단일 모집단으로써 한 모집단이 가지는 정보만으로 분류에 적합한 특징들을 선택하여 특징 집합을 구성하였다. 본 연구에서는 단일 모집단에 한하여 수행되는 특징선택 뿐 만 아니라, 다중 모집단을 가지는 혼합 특징 집합에 대해서 특징선택을 함으로써 다양한 정보를 바탕으로 한 특징 집합을 구성하였다. 혼합 특징 집합은 두 종류의 특징 집합으로 구성된다. 즉 각각 문서로부터 추출한 단어로 구성된 원본 특징 집합과 원본 특징 집합으로부터 LSA를 이용하여 새로 생성한 변형 특징 집합이다. 혼합 특징 집합으로부터 필터 방법과 래퍼 방법을 이용한 하이브리드 방식의 특징 선택을 통해 최적의 특징 집합을 찾고, 이를 이용하여 문서 분류 실험을 수행하였다. 다양한 모집단의 특징들의 정보를 모두 고려함으로써 보다 향상된 분류 성능을 보일 것이라고 기대하였고, 인터넷 뉴스 기사를 대상으로 분류 실험한 결과 90% 이상의 향상된 분류성능을 확인하였다. 특히, 재현율과 정밀도 모두 90%이상의 성능을 보였으며, 둘 사이의 편차가 낮은 것을 확인하였다.
대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.271-280
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1999
The topographical effect resulted from rugged terrains and inhomogeneous spectral characteristics due to the complexly mixed land cover condition of Korea substantially lower the remotely sensed land cover classification accuracy In this study, a topographic correction method using digital elevation model to alleviate the topographic effects. To deal with inhomogeneous spectral characteristic, a hybrid classifier with inclusion of prior probabilities was introduced. This investigation concluded that the topographical normalization and hybrid classification with prior probabilities are effective on rugged landscape. The overall and average classification accuracies were improved by 0.92% and 1.016% respectively. The most substantial and noticeable accuracy improvement was observed in forest areas.
In this study, the unsteady flow field induced by a high-speed train passing through a tunnel is numerically simulated by using an axi-symmetric Euler Equation. The modified patched grid scheme applied to a structured grid system was used to handle the relative motion of a train. The hybrid-dimensional approach which mixed 1D and axi-symmetric dimension was used to reduce the computation time and memory storage. By employing the hybrid-dimensional approach, a long tunnel as much as 5 km was able to be simulated efficiently. The results show that the maximum pressure rise in the tunnel by the entrance of the train is a function of both train speed and train-tunnel cross-sectional area ratio. The unsteady pressure fluctuation in the tunnel and around the train was also investigated in the real condition; Korean high-speed train on the Seoul-Pusan line.
Kim, Sung-Un;Cheon, Hyun-Soo;Seo, Sang-Bo;Song, Seung-Mi;Park, Seon-Yeong
Journal of Information Processing Systems
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제6권1호
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pp.53-66
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2010
The energy efficiency is a key design issue to improve the lifetime of the underwater sensor networks (UWSN) consisting of sensor nodes equipped with a small battery of limited energy resource. In this paper, we apply a hexagon tessellation with an ideal cell size to deploy the underwater sensor nodes for two-dimensional UWSN. Upon this setting, we propose an enhanced hybrid transmission method that forwards data packets in a mixed transmission way based on location dependent direct transmitting or uniform multi-hop forwarding. In order to select direct transmitting or uniform multi-hop forwarding, the proposed method applies the threshold annulus that is defined as the distance between the cluster head node and the base station (BS). Our simulation results show that the proposed method enhances the energy efficiency compared with the existing multi-hop forwarding methods and hybrid transmission methods
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권1호
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pp.149-168
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2015
In cognitive radio networks (CRNs), hybrid overlay and underlay sharing transmission mode is an effective technique for improving the efficiency of radio spectrum. Unlike existing works in the literature, where only one secondary user (SU) uses overlay and underlay modes, the different transmission modes should be allocated to different SUs, according to their different quality of services (QoS), to achieve the maximal efficiency of radio spectrum. However, hybrid sharing mode allocation for heterogeneous services is still a challenge in CRNs. In this paper, we propose a new resource allocation method for hybrid sharing transmission mode of overlay and underlay (HySOU), to achieve more potential resources for SUs to access the spectrum without interfering with the primary users. We formulate the HySOU resource allocation as a mixed-integer programming problem to optimize the total system throughput, satisfying heterogeneous QoS. To decrease the algorithm complexity, we divide the problem into two sub-problems: subchannel allocation and power allocation. Cutset is used to achieve the optimal subchannel allocation, and the optimal power allocation is obtained by Lagrangian dual function decomposition and subgradient algorithm. Simulation results show that the proposed algorithm further improves spectrum utilization with a simultaneous fairness guarantee, and the achieved HySOU diversity gain is a satisfactory improvement.
본 논문에서는 보상신호를 수반하는 인공지능 기반의 가상 로봇 학습 행위 모델을 제안하고 이 모델을 3가지 환경에 적용시킨 후에 보상 방법에 따른 가상 로봇의 학습 속도를 비교 검토하였다. 결과로서 환경이 다소 복잡하면 즉, 로봇 집단의 크기, 먹이 수, 장애물 수가 다소 많은 경우 학습 세대가 충분하다면 강화 보상 방법이 강화와 억제를 혼합한 보상 방법 보다 우월함을 알 수 있었다. 하지만 복잡하지 않은 환경에서는 혼합 보상 방법이 우수했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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