International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제3권4호
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pp.64-71
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2002
Recently, mechanical systems such as a high-speed vehicles and railway trains moving on flexible beam structures have become a very important issue to consider. Using the general approach proposed in the first part of this paper, it is possible to predict motion of the constrained mechanical system and the elastic structure, with various kinds of foundation supporting conditions. Combined differential-algebraic equation of motion derived from both multibody dynamics theory and finite element method can be analyzed numerically using a generalized coordinate partitioning algorithm. To verify the validity of this approach, results from the simply supported elastic beam subjected to a moving load are compared with the exact solution from a reference. Finally, parametric study is conducted for a moving vehicle model on a simply supported 3-span bridge.
Based on the Model Coupled Method (MCM), a case study has been carried out on a Concrete-Filled Steel Tubular (CFST) tied arch bridge to investigate the vibration problem. The mathematical model assumed a finite element representation of the bridge together with beam, shell, and link elements, and the vehicle simulation employed a three dimensional linear vehicle model with seven independent degrees-of-freedom. A well-known power spectral density of road pavement profiles defined the road surface roughness for Perfect, Good and Poor roads respectively. In virtue of a home-code program, the dynamic interaction between the bridge and vehicle model was simulated, and the dynamic amplification factors were computed for displacement and internal force. The impact effects of the vehicle on different bridge members and the influencing factors were studied. Meanwhile the acceleration responses of some of the components were analyzed in the frequency domain. From the results some valuable conclusions have been drawn.
A MOM-based algorithm (MOMA) has been developed for moving force identification from dynamic responses of bridge in the companion paper. This paper further evaluates and investigates the properties of the developed MOMA by experiment in laboratory. A simply supported bridge model and a few vehicle models were designed and constructed in laboratory. A series of experiments have then been conducted for moving force identification. The bending moment and acceleration responses at several measurement stations of the bridge model are simultaneously measured when the model vehicle moves across the bridge deck at different speeds. In order to compare with the existing time domain method (TDM), the best method for moving force identification to date, a carefully comparative study scheme was planned and conducted, which includes considering the effect of a few main parameters, such as basis function terms, mode number involved in the identification calculation, measurement stations, executive CPU time, Nyquist fraction of digital filter, and two different solutions to the ill-posed system equation of moving force identification. It was observed that the MOMA has many good properties same as the TDM, but its CPU execution time is just less than one tenth of the TDM, which indicates an achievement in which the MOMA can be used directly for real-time analysis of moving force identification in field.
In this paper, a theoretical and numerical study on bridge simultaneous damage detection procedure for identifying both the system parameters and input excitation mass, are presented. This method is called 'Adjoint Variable Method' which is an iterative gradient-based model updating method based on the dynamic response sensitivity. The main advantage of proposed method is inclusion of an analytical method to augment the accuracy and speed of the solution. Moving mass is a model which takes into account the inertia effects of the vehicle. This interaction model is a time varying system and proposed method is capable of detecting damage in this variable system. Robustness of proposed method is illustrated by correctly detection of the location and extension of predetermined single, multiple and random damages in all ranges of speed and mass ratio of moving vehicle. A comparison study of common sensitivity and proposed method confirms its efficiency and performance improvement in sensitivity-based damage detection methods. Various sources of errors including the effects of measurement noise and initial assumption error in stability of method are also discussed.
An airborne radar is an essential aviation electronic system of the helicopter to perform various missions in all-weather environments. This paper presents the conceptual design results of the multi-mode pulsed Doppler radar system testbed model for helicopter. Due to the inherent flight nature of the hovering vehicle which is flying in low-altitude and low speed, as well as rapid maneuvering, the moving clutters from the platform should be suppressed by using a special MTD (Moving Target Detector) processing. For the multi-mode radar system model design, the flight parameters of the moving helicopter platform were assumed: altitude of 3 Km, average cruising velocity of 150knots. The multi-mode operation capability was applied such as short-range, medium-range, and long-range depending on the mission of the vehicle. The nominal detection ranges is 30 Km for the testbed experimental model, but can be expanded up to 75 Km for the long range weather mode. The detection probability of each mode is also compared in terms of the signal-to noise ratio of each mode, and the designed radar system specifications ate provided as a design results.
When railway vehicles run by towers of long span bridges, the railway vehicles might experience a sudden load-off and load-on phenomenon in crosswind conditions. To ensure the running safety of the railway vehicles and the running comfort of the passengers, some studies were carried out to investigate the impacts of sudden changes of aerodynamic loads on moving railway vehicles. In the present study, the aerodynamic coefficients which were measured in wind tunnel tests using a moving train model are converted into the aerodynamic coefficients in the actual scale. The three-component aerodynamic loads are calculated based on the aerodynamic coefficients with consideration of the vehicle movement. A three-dimensional railway vehicle model is set up using the multibody dynamic theory, and the aerodynamic loads are treated as the inputs of excitation varied with time for kinetic simulations of the railway vehicle. Thus the dynamic responses of the railway vehicle passing by the bridge tower can be obtained from the kinetic simulations in the time domain. The effects of the mean wind speeds and the rail track positions on the running performance of the railway vehicle are discussed. The three-component aerodynamic loads on the railway vehicle are found to experience significant sudden changes when the vehicle passes by the bridge tower. Correspondingly, such sudden changes of aerodynamic loads have a large impact on the dynamic performance of the running railway vehicle. The dynamic responses of the railway vehicle have great fluctuations and significant sudden changes, which is adverse to the running safety and comfort of the railway vehicle passing by the bridge tower in crosswind conditions.
Chan, Tommy H.T.;Yu, Ling;Yung, T.H.;Chan, Jeffrey H.F.
Structural Engineering and Mechanics
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제15권1호
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pp.1-19
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2003
This paper presents the formulation of a new bridge-vehicle system with validation using the field data. Both pitching and twisting modes of the vehicle are considered in the contribution of the dynamic effects in the bridge responses. A heavy vehicle was hired as a control vehicle with known axle weight, axle spacing and spring coefficients. The measured responses were generated from the control vehicle running at a particular speed at a test span at Ma Tau Wai Flyover. The measured responses were acquired using strain gauges installed beneath the girder beams of the test bridge. The simulated responses were generated using BRVEAN that is a self-developed program based on the proposed bridge-vehicle system. The validation shows that the bridge model is valid for representing the test bridge and the governing equations are valid for representing the motion of moving vehicles.
최근 스마트 도시를 구축하기 위해 무인 차량 관제 시스템의 보급이 활성화 되고 있다. 본 논문은 적응적 배경영상 모델링 방법을 이용한 불법주정차 무인단속시스템에 관한 것으로서, 적응적 가우시안 혼합 모델로 배경 영상을 모델링할 때, 이동 물체의 상황 변화에 따라 전역적으로 배경 영상을 업데이트하거나 국소적으로 배경 영상을 업데이트하는 방법에 대해 기술한다. 특히, 이동 물체가 배경 영상에 미치는 영향을 최소화하는 방법과 배경 영상을 정확하게 업데이트하기 위한 방법을 제안한다. 본 논문에서는 시스템의 구현을 통해 제안하는 시스템이 이동하고 있는 물체 또는 정지상태의 물체를 신속하고 정확하게 구분할 수 있음을 증명하였다.
본 연구에서는 곡선교에서 주행차량에 의한 동적 응답을 보다 정밀하게 구현할 수 있는 3차원 해석 모형을 개발하였다. 원심력에 의한 차량의 롤링운동에 따른 차량의 쏠림현상을 구현하여 곡선교의 대표적인 응답특성인 편경사와 곡률반경에 따른 동적응답과 받침의 변화에 따른 동적 응답 특성을 규명하였으며, 2가지 지점조건에 대하여 주행차량에 의한 곡선교의 동적 특성을 비교 분석하였다. 또한 이와 함께 곡선교에서 어떤 파라미터가 하중 분배에 가장 효율적인가를 비교 분석하였다. 동적해석결과 받침이 외측에 배치된 경우가 중앙에 배치된 경우보다 더 유리하게 분석되었으며, 여러 가지 조건에 따라 하중분배 특성이 다르게 나타남을 알 수 있었다.
Unmanned aerial vehicles (UAV) and ground vehicles (UGV) require advanced video analytics for various tasks, such as moving object detection and segmentation; this has led to increasing demands for these methods. We propose a zero-shot video object segmentation method specifically designed for UAV and UGV applications that focuses on the discovery of moving objects in challenging scenarios. This method employs a background memory model that enables training from sparse annotations along the time axis, utilizing temporal modeling of the background to detect moving objects effectively. The proposed method addresses the limitations of the existing state-of-the-art methods for detecting salient objects within images, regardless of their movements. In particular, our method achieved mean J and F values of 82.7 and 81.2 on the DAVIS'16, respectively. We also conducted extensive ablation studies that highlighted the contributions of various input compositions and combinations of datasets used for training. In future developments, we will integrate the proposed method with additional systems, such as tracking and obstacle avoidance functionalities.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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