Considering stress singularities at point support locations, buckling solutions for plates with arbitrary number of point supports are hard to obtain. Thus, new Hp-Cloud shape functions with Kronecker delta property (HPCK) were developed in the present paper to examine elastic buckling of point-supported thin plates in various shapes. Having the Kronecker delta property, this specific Hp-Cloud shape functions were constructed through selecting particular quantities for influence radii of nodal points as well as proposing appropriate enrichment functions. Since the given quantities for influence radii of nodal points could bring about poor quality of interpolation for plates with sharp corners, the radii were increased and the method of Lagrange multiplier was used for the purpose of applying boundary conditions. To demonstrate the capability of the new Hp-Cloud shape functions in the domain of analyzing plates in different geometry shapes, various test cases were correspondingly investigated and the obtained findings were compared with those available in the related literature. Such results concerning these new Hp-Cloud shape functions revealed a significant consistency with those reported by other researchers.
Presented in the paper is an algorithm to generate a section curve by slicing a point cloud including tens of thousands of points. Although, there have been previous research results on the slicing problem, they are quite sensitive on the density variations of the point cloud, as well as on the local noise in the point cloud. To relive the difficulties, three technological requirements are identified; 1) dominant point sampling, 2) avoiding local vibration, and 3) robustness on the density changes. To satisfy these requirements, we propose a new slicing algorithm which is based on a node-sphere diagram. The algorithm has been implemented and tested with various examples.
Chungsu, Jang;Yongmin, Kim;Taehyun, Kim;Sunyong, Choi;Jinwoo, Koh;Seungkeun, Lee
대한원격탐사학회지
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제39권1호
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pp.111-127
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2023
In visual slam and 3D data modeling, the Iterative Closest Point method is a primary fundamental algorithm, and many technical fields have used this method. However, it relies on search methods that take a high search time. This paper solves this problem by applying an effective point cloud refinement method. And this paper also accelerates the point cloud registration process with an indexing scheme using the spatial decomposition method. Through some experiments, the results of this paper show that the proposed point cloud refinement method helped to produce better performance.
In this study a complete 3D surface reconstruction method is proposed based on the concept that the vertices of surface model can be completely matched to the unstructured point cloud. In order to generate the initial mesh model from the point cloud, the mesh subdivision of bounding box and shrink-wrapping algorithm are introduced. The control mesh model for well representing the topology of point cloud is derived from the initial mesh model by using the mesh simplification technique based on the original QEM algorithm, and the parametric surface model for approximately representing the geometry of point cloud is derived by applying the local subdivision surface fitting scheme on the control mesh model. And, to reconstruct the complete matching surface model, the insertion of isolated points on the parametric surface model and the mesh optimization are carried out Especially, the fast 3D surface reconstruction is realized by introducing the voxel-based nearest-point search algorithm, and the simulation results reveal the availability of the proposed surface reconstruction method.
Poly(ethylene-co-15.3 mole% octene) ($PEO_{15}$) - 1-옥텐 2성분계 혼합물과 $PEO_{15}$와 (에틸렌 + 1-옥텐) 혼합용매로 이루어진 3성분계 혼합물의 상거동을 $160^{\circ}C$와 1,000 bar의 영역까지 측정하였다. $PEO_{15}$ - 에틸렌 - 1-옥텐 혼합물에서 에틸렌의 함량이 증가함에 따라 cloud-point 곡선이 측정되는 압력이 급격하게 높아졌다. 에틸렌 함량이 18 wt% 보다 낮을 경우, $PEO_{15}$ -에틸렌 - 1-옥텐 혼합물에서 bubble-point 곡선과 cloud-point 곡선이 모두 관측되었다. 에틸렌 함량이 증가함에 따라 $PEO_{15}$ - 에틸렌 - 1-옥텐 혼합물에서 bubble-point 곡선이 관측되는 온도범위는 좁아졌으며, $PEO_{15}$ - 에틸렌 - 1-옥텐 혼합물이 단일상으로 존재하는 온도-압력 영역이 현저히 감소하였다. 에틸렌 함량에 따라 단일상 영역이 감소하는 것은 $PEO_{15}$와 (에틸렌 + 1-옥텐) 혼합용매 사이에 작용하는 분산인력이 줄어들기 때문이다. 에틸렌을 36 wt% 보다 적게 함유한 $PEO_{15}$ - 에틸렌 - 1-옥텐 혼합물의 단일상 영역은 온도가 높아짐에 따라 감소하였다. 이와는 대조적으로 에틸렌을 50 wt% 보다 많게 함유한 $PEO_{15}$ - 에틸렌 - 1-옥텐 혼합물의 단일상 영역은 온도가 녹아짐에 따라 증가하였다. $PEO_{15}$ 용해도를 낮추는 혼합용매 사이의 극성인력과 $PEO_{15}$ 용해도를 높이는 혼합용매의 밀도는 온도가 낮아짐에 따라 증가한다. 에틸렌 함량이 50 wt% 보다 많을 경우, 혼합용매들의 극성인력 효과가 밀도 효과보다 커서 온도가 낮아짐에 따라 cloud-point 압력은 증가하였다. 에틸렌 함량이 50 wt% 보다 적을 경우, 혼합용매들의 극성인력 효과가 밀도 효과보다 작아서 온도가 낮아짐에 따라 cloud-point 압력은 감소하였다.
본 논문에서는 입력으로 주어진 점집차 (point cloud)으로부터 캐널곡면을 복원 (reconstruction)하는 알고리즘을 제시한다. 캐널곡면은 반경이 변화하며 중심점이 기준곡선(spine curve)을 따라 이동하는 구(moving sphere)의 스웹트곡면(swept surface)이다. 이 논문에서는 수축기법(shrinking method)과 moving least-square 방법을 이용하여 주어진 점집합을 세곡선(thin-curve)형태의 점집합으로 수축시킴으로써 캐널곡면의 기준곡선을 근사한다. 근사된 기준곡선과 입력으로 주어진 점집합에 포함된 점들 사이의 거리를 이용하여, 캐널곡면을 구성하는 이동 구의 반경을 계산한다.
국내 및 해외에서 생산 되는 윤활유에 Cloud-point curves 및 상용성 개념을 도입하여 이러한 데이터를 측정할수 있는 장치를 기존의 Light scatering, Neutron scatering, Visible Method등이 아닌 He-Ne Laser를 이용하여 측정하는 장치이다. He-Ne Laser을 이용하여 공중합체 용액의 Cloud-point curves를 측정하였고, 측정 Cloud-point curves 데\ulcorner를 연속열역학적 상평형관계식에 적용 coex istence curves를 추산하였으며 추산치와 측정치를 비교 검토하였다. 멀지 않은 해에는 이러한 분석장치가 상용화되어 윤활유 제품의 상용성을 평가하는 장치가 될 것으로 사료된다. 따라서, 기존 윤활유 제품 및 신제품의 상용성(compatibility)을 He-Ne Laser을 이용하여 측정하고 다른 일면으로는 윤활유 제품의 고품질화 및 제품의 경쟁력을 강화하는데 커다란 영향을 미치리라 사료된다.
The dimensional accuracy and consistency of a dual oil circuit centrifugal fuel nozzle are important for fuel distribution and combustion efficiency in an engine combustion chamber. A point cloud measurement method was proposed to solve the geometric accuracy detection problem for the fuel nozzle. An improved variance focus measure operator was used to extract the depth point cloud. Compared with other traditional sharpness evaluation functions, the improved operator can generate the best evaluation curve, and has the least noise and the shortest calculation time. The experimental results of point cloud slicing measurement show that the best window size is 24 × 24 pixels. In the height measurement experiment of the standard sample block, the relative error is 2.32%, and in the fuel nozzle cone angle measurement experiment, the relative error is 2.46%, which can meet the high precision requirements of a dual oil circuit centrifugal fuel nozzle.
Real-time Point Cloud Ground Segmentation은 자율주행에서 판단 및 객체 탐지/추적 등 다양한 분야에 도움을 준다. 이에 따라, Real-time Point Cloud Ground Segmentation을 했으며, 센서로는 라이다, 알고리즘으로는 TRAVEL논문을 인용했다. 또한 Real-time Point Cloud Ground Segmentation뿐 만 아니라 이동가능지형 판단(Traversability)을 하였다. 그리고 최종적으로, 위와 같은 알고리즘들을 회사 로봇(Scout Mini Robot)에 접목시켰으며 그 과정에서 TRAVEL 알고리즘내에 내제된 파라미터 값들을 최적화시키는 과정이 필요하였다. 그래서 3가지의 방법을 통해 파라미터 값을 선정한 후, 결과값을 비교 분석하였다. 연구 결과, Rellis-3D와 베이지안 최적화를 사용한 베이지안 파라미터가 최적의 파라미터임을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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