As a new type of spectrometer, that based on filters with different transmittance features attracts a lot of attention for its advantages such as small-size, low cost, and simple optical structure. It uses post-processing algorithms to achieve target spectrum reconstruction; therefore, the performance of the spectrometer is severely affected by noise. The influence of noise on the spectral reconstruction results is studied in this paper, and suggestions for solving the spectral reconstruction problem under noisy conditions are given. We first list different spectral reconstruction methods, and through simulations demonstrate that these methods show unsatisfactory performance under noisy conditions. Then we propose to apply the gradient projection for sparse reconstruction (GRSR) algorithm to the spectral reconstruction method. Simulation results show that the proposed method can significantly reduce the influence of noise on the spectral reconstruction process. Meanwhile, the accuracy of the spectral reconstruction results is dramatically improved. Therefore, the practicality of the filter-based spectrometer will be enhanced.
We present an overview of our new method of liquid crystal (LC) alignment based on the anisotropic etching of the alignment layers with a directed plasma flux. The method is realized by the use of anode layer source of "race track" geometry generating two "sheets" of accelerated plasma. These sheets are directed obliquely to the treated substrates. The static and dynamic irradiation regimes have been explored. The optimized processing conditions and materials are discussed. The technique yields an excellent uniformity of liquid crystal alignment of planar, tilted and vertical types. It is shown that the new method can be easily adapted for the alignment treatment of large area substrates used in the modern LCD manufacturing process.
We demonstrated a simple way of evaluating the duty cycle error in periodically polled lithium niobate(PPLN) based on the method of binary phase diffraction grating. To demonstrate this method, -Z face etched PPLN of desired periods were fabricated by the standard electric field poling technique. The etched PPLN was considered as a surface-relief binary phase grating. The diffraction patterns were recorded for different spatial locations along the length of the sample. The experimentally observed efficiencies of the diffracted orders were compared with the theoretically calculated values to estimate the duty cycle error.
The machine-vision based structural displacement measurement methods are widely used due to its flexible deployment and non-contact measurement characteristics. The accuracy of vision measurement is directly related to the image resolution. In the field of computer vision, super-resolution reconstruction is an emerging method to improve image resolution. Particularly, the deep-learning based image super-resolution methods have shown great potential for improving image resolution and thus the machine-vision based measurement. In this article, we firstly review the latest progress of several deep learning based super-resolution models, together with the public benchmark datasets and the performance evaluation index. Secondly, we construct a binocular visual measurement platform to measure the distances of the adjacent corners on a chessboard that is universally used as a target when measuring the structure displacement via machine-vision based approaches. And then, several typical deep learning based super resolution algorithms are employed to improve the visual measurement performance. Experimental results show that super-resolution reconstruction technology can improve the accuracy of distance measurement of adjacent corners. According to the experimental results, one can find that the measurement accuracy improvement of the super resolution algorithms is not consistent with the existing quantitative performance evaluation index. Lastly, the current challenges and future trends of super resolution algorithms for visual measurement applications are pointed out.
A CFD-based design method for transonic axial compressor blades was developed based on three-dimensional Navier-Stokes flow physics. The method employs a sectional three-dimensional (S3D) analysis concept where the three-dimensional flow analysis is performed on the grid plane of a span station with spanwise flux components held fixed. The S3D analysis produced flow solutions nearly identical to those of three-dimensional analysis, regardless of the initialization of the flow field. The sectional design based on the S3D analysis can include three-dimensional effects of compressor flows and thus overcome the deficiencies associated with the use of quasi-three-dimensional flow physics in conventional sectional design. The S3D design was first used in the inverse triode to find the geometry that produces a specified target pressure distribution. The method was also applied to optimize the adiabatic efficiency of the blade sections of Rotor 37. A new blade was constructed with the optimized sectional geometries at several span stations and its aerodynamic performance was evaluated with three-dimensional analyses.
While the reverberation mapping technique is the best available method for measuring black hole mass in active galactic nuclei (AGNs) beyond the local volume, this method has been mainly applied to relatively low-to-moderate luminosity AGNs at low redshift. We present the strategy of the Seoul National University AGN Monitoring Project, which aims at measuring the time delay of the $H{\beta}$ line emission with respect to AGN continuum, using a sample of relatively high luminosity AGNs out to redshift z ~ 0.5. We present simulated cross correlation results based on a number of mock light curves, in order to optimally determine monitoring duration and cadence. We describe our campaign strategy based on the simulation results and the availability of observing facilities. We present the sample selection, and the properties of the selected 100 AGNs, including the optical luminosity, expected time lag, black hole mass, and Eddington ratio.
Based on multiple measurements of ionization loss, the Time Projection Chamber (TPC) combines strong tracking ability with particle identification ability in a large momentum range, which is an important advantage of TPC detection technology over traditional ionization measurement technology. According to these two characteristics of TPC, applying it to the measurement of fission cross-section can greatly improve the measurement accuracy. During the measurement of the fission cross-section, the number of target nuclei is required to be accurately measured. So this paper introduces a method for measuring the number of 235U target nuclei using a fission TPC system. The measurement result agrees with the reference value, and relative error is around 1 %.
This study is aimed at providing an efficient analytical model to obtain pressure- impulse diagram of one-way reinforced concrete slabs subjected to different shapes of air blast loading using single degree of freedom method (SDOF). A tri-linear elastic perfectly plastic SDOF model has been used to obtain the pressure-impulse diagram to correlate the blast pressure and the corresponding concrete flexural damage. In order to capture the response history for the slab, a new approximately SDOF method based on the conventional SDOF method is proposed and validated using published test data. The influences of pulse loading shape on the pressure-impulse diagram are studied. Based on the results, a pressure-impulse diagram generation method using SDOF and an analytical equation for the pressure-impulse diagram is proposed to different damage levels and different blast loading shapes.
Physics based fluid animation schemes need large computation cost due to tremendous degree of freedom. Many researchers tried to reduce the cost for solving the large linear system that is involved in grid-based schemes. GPU based algorithms and advanced numerical analysis methods are used to efficiently solve the system. Other groups studied local operation methods such as SPH (Smoothed Particle Hydrodynamics) and LBM (Lattice Boltzmann Method) for enhancing the efficiency. Our method investigates this efficiency problem thoroughly, and suggests novel paradigm in fluid animation field. Rather than physics based simulation, we propose a robust boundary handling technique for procedural fluid animation. Our method can be applied to arbitrary shaped objects and potential fields. Since only local operations are involved in our method, parallel computing can be easily implemented.
This paper describes research on intelligent game character through performance enhancements of physics engine in computer games. The algorithm that recognizes the physics situation uses momentum back-propagation neural networks. Also, we present an experiment and its results, integration methods that display optimum performance based on the physics situation. In this experiment on integration methods, the Euler method was shown to produce the best results in terms of fps in a simulation environment with collision detection. Simulation with collision detection was shown similar fps for all three methods and the Runge-kutta method was shown the greatest accuracy. In the experiment on physics situation recognition, a physics situation recognition algorithm where the number of input layers (number of physical parameters) and output layers (destruction value for the master car) is fixed has shown the best performance when the number of hidden layers is 3 and the learning count number is 30,000. Since we tested with rigid bodies only, we are currently studying efficient physics situation recognition for soft body objects.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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