Stress and displacement fields for a propagating crack in a functionally gradient material (FGM) which has exponentially varying elastic and physical properties along the direction of the crack propagation, are derived. The equations of motion in nonhomogeneous material are developed using displacement potentials. The solutions to the displacement fields and the stress fields for a crack propagating at constant speed along the gradient are obtained through an asymptotic analysis. The influences of nonhomogeneity on the higher order terms of the stress fields are explicitly brought out. Using these stress components, isochromatic fringes around the stationary crack are generated at crack for different nonhomogeneity and the effects of nohonhomgeneity on these fringes are discussed.
This paper presents a measurement system of mechanical property using dual servo system. There are many kinds of method to measure material properties such as tensile test, indention and bending test. It is highly required to measure the properties of nano-sized material and structure. However, It is need more accurate measurement system, more stable and frequency response than conventional test. In this paper, we designed the dual servo system for a measuring instrument The dual servo system consisting of a coarse stage and a fine motion stage with VCM and PZT is proposed. Mechanical mechanism is designed with the leaf spring type of flexure hinge joint. Lead compensator is applied to this control system, and is designed by PQ method.
When the planar area is captured by the depth camera, the shape of the plane in the captured image has perspective projection distortion according to the position of the camera. We can correct the distorted image by the depth information in the plane in the captured area. Previous depth information based perspective distortion correction methods fail to satisfy the real-time property due to a large amount of computation. In this paper, we propose the method of applying the conversion table selectively by measuring the motion of the plane and performing the correction process by parallel processing for correcting perspective projection distortion. By appling the proposed method, the system for correcting perspective projection distortion correct the distorted image, whose resolution is 640x480, as 22.52ms per frame, so the proposed system satisfies the real-time property.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.28
no.4
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pp.398-403
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2011
Terfenol-D is one of several magnetostrictive materials with property of converting energy into mechanical motion, and vice versa. Magnetostriction is the property that causes certain ferromagnetic materials to change shape in a magnetic field. Terfenol-D is said to produce giant magnetostriction, strain greater than any other commercially available smart material. In this paper, fundamental characteristics analysis of giant magnetostrictive materials(Terfenol-D) has been investigated. The magnetic field analysis is carried out by using finite element method simulation ANSYS. The results show 223N in force and 9.5T in maximum magnetic flux density and 7.56 $10^6A/m$ in maximum magnetic field intensity 1A current. Through the analysis, basic data of Terfenol-D for the application of mechanical system are obtained.
Cerebellar Model Arithmetic Controller(CMAC) has been introduced as an adaptive control function generator. CMAC computes control functions referring to a distributed memory table storing functional values rather than by solving equations analytically or numerically. CMAC has a unique mapping structure as a coarse coding and supervisory delta-rule learning property. In this paper, learning aspects and a convergence of the CMAC were investigated. The efficient training algorithms were developed to overcome the limitations caused by the conventional maximum error correction training and to eliminate the accumulated learning error caused by a sequential node training. A nonlinear function generator and a motion generator for a two d. o. f. manipulator were simulated. The efficiency of the various learning algorithms was demonstrated through the cpu time used and the convergence of the rms and maximum errors accumulated during a learning process; A generalization property and a learning effect due to the various gains were simulated. A uniform quantizing method was applied to cope with various ranges of input variables efficiently.
Recently, researches on automatic recognition of human activities have been actively carried out with the emergence of various intelligent systems. Since a large amount of visual data can be secured through Closed Circuit Television, it is required to recognize human behavior in a dynamic situation rather than a static situation. In this paper, we propose new intelligent human activity recognition model using the trajectory information extracted from the video sequence. The proposed model consists of three steps: segmentation and partitioning of trajectory step, feature extraction step, and behavioral learning step. First, the entire trajectory is fuzzy partitioned according to the motion characteristics, and then temporal features and spatial features are extracted. Using the extracted features, four pedestrian behaviors were modeled by decision tree learning algorithm and performance evaluation was performed. The experiments in this paper were conducted using Caviar data sets. Experimental results show that trajectory provides good activity recognition accuracy by extracting instantaneous property and distinctive regional property.
The rapid motion of granular material is microscopically observed, and investigated by continuum theory. From the binary collision phenomenon two different times are introduced : flying time and contact time. The former says the non -stationary motion and at a same time the variation of bulk volume. The latter is operative by a delayed time during the contact and describes the elastic properties of granular material. With both times a dynamic constitutive equation is postulated for four state variables : dispersive pressure, viscosity, thermal diffusivity and energy annihilation rate. The balance laws of mass, momentum and energy which are represented through above four variabls, are applied to the model, in which due to the elastic property the relaxation and energy absorption are explained.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.24
no.7B
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pp.1370-1377
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1999
A technique for an efficient video coding based on characteristics of human visual response in relation to motion is described in this paper. An input frame is segmented into low frequency bands and high frequency bands by wavelet transformation. The non-sensitivity parts of the segmented bands are removed according to spatial and directional frequency sensitivity, which is related to motion property in a frame. Experimental results of the proposed method show good performance in PSNR with keeping on without degradation of subjective quality with 21-30:1 coding rate.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.28
no.2
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pp.174-180
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2004
Failure of tube bundles due to excessive flow-induced vibrations continues to affect the performance of nuclear power plant Early experimental studies concentrated on rigid structures and later investigators dealt with elastic structures because of their importance in many engineering fields. On the other hand, much less numerical work has been carried out, because of the numerical complexity associated with the problem. Conventional approaches usually decoupled the flow solution from the structural problem. The present numerical study proposes the methodology in analyzing the fluidelastic instability occurring in tube bundles by coupling the Computational fluid Dynamics (C%) with the tube equation of motions. The motion of the structures is modeled by a spring-damper-mass system that allows transnational motion in two directions (a two-degree-of-freedom system). The fluid motion and the cylinder response are solved in an iterative way, so that the interaction between the fluid and the structure can be accounted for property. The aim of the present work is to predict the fluidelstic instability of tube bundles and the associated phenomena, such as the response of the cylinder, the unsteady lift and drag on the cylinder, the vortex shedding frequency.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.19
no.11
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pp.998-1003
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2013
This study proposes an adaptive control algorithm for lateral motion of a UGV (Unmanned Ground Vehicle) using an NN (Neural Networks). The lateral motion of the UGV can be corrupted with various uncertainties such as side slip. In order to compensate the performance degradation of the UGV under various uncertainties, an NN-based adaptive control is designed by utilizing a virtual control concept. Since both the drift and input gain terms are uncertain, the proposed method adapts the whole terms related to the difference between the nominal and real systems. To avoid a singularity problem with the adaptive control, the affine property of the UGV dynamic model is utilized and the overall closed-loop stability is analyzed rigorously. Finally, numerical simulations using Carsim are performed to validate the effectiveness of the proposed scheme.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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