Proper orthogonal decomposition is a statistical pattern analysis technique for finding the dominant components, called the proper orthogonal modes, in ensembles of spatially distributed data. We present recent ideas based on proper orthogonal decomposition (POD) and detailed experiments that yield new perspectives into the microscale structures. The linearized modeling technique based on POD is very useful to show the principal characteristics of the complex dynamic responses.
Unsteady CFD results of the backward facing step (BFS) flow field is reconstructed by the low-dimenstional modes using the POD (Proper Orthogonal Decomposition) technique. Flow responses to the blowing or suction with various frequencies and amplitudes applied at the edge of the BFS can also be analysed using the same technique. The present technique can be effectively applied to the feedback flow control device.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제7권6호
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pp.979-994
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2015
The mode shapes of a segmented hull model towed in a model basin were predicted using both the Proper Orthogonal Decomposition (POD) and cross random decrement technique. The proper orthogonal decomposition, which is also known as Karhunen-Loeve decomposition, is an emerging technology as a useful signal processing technique in structural dynamics. The technique is based on the fact that the eigenvectors of a spatial coherence matrix become the mode shapes of the system under free and randomly excited forced vibration conditions. Taking advantage of the simplicity of POD, efforts have been made to reveal the mode shapes of vibrating flexible hull under random wave excitation. First, the segmented hull model of a 400 K ore carrier with 3 flexible connections was towed in a model basin under different sea states and the time histories of the vertical bending moment at three different locations were measured. The measured response time histories were processed using the proper orthogonal decomposition, eventually to obtain both the first and second vertical vibration modes of the flexible hull. A comparison of the obtained mode shapes with those obtained using the cross random decrement technique showed excellent correspondence between the two results.
The substructuring technique is one of the efficient methods for reducing computational effort and memory usage in the finite element method, especially in large-scale structures. Proper mesh partitioning plays a key role in the efficiency of the technique. In this study, new algorithms are proposed for mesh partitioning based on an element search technique. The computational cost function is optimized by aligning each element of the structure to a proper substructure. The genetic algorithm is employed to minimize the boundary nodes of the substructures. Since the boundary nodes have a vital performance on the mesh partitioning, different strategies are proposed for the few number of substructures and higher number ones. The mesh partitioning is optimized considering both computational and memory requirements. The efficiency and robustness of the proposed algorithms is demonstrated in numerous examples for different size of substructures.
Every autonomous system like a robot needs a power source known as a battery. And proper management of the battery is very important for proper operation. To know State of Charge(SOC) of a battery is the very core of proper battery management. In this paper, the SOC estimation problem is tackled based on the well known Extended Kalman Filter(EKF). Combined the existing battery model is used and then EKF is employed to estimate the SOC. SOC table is constructed by extensive experiment under various conditions and used as a true SOC. To verify the estimation result, extensive experiment is performed with various loads. The comparison result shows the battery estimation problem can be well solved with the technique proposed in this paper. The result of this paper can be used to develop related autonomous system.
심한 치근 만곡을 동반한 매복은 흔하지 않으며, 특히 상악 전치의 경우에 그러하다. 이는 외과적 노출과 교정적 견인이 임상적으로 매우 어려우며, 치근유착, 치근의 외흡수, 교정적 견인 후 치근 노출 등의 위험이 있을 수 있기 때문이다. 비록 성공적으로 치료된 증례라 하더라도 치은의 심미를 향상시키기 위하여 치주수술이 필요한 경우가 많다. 본 증례보고는 발육중인 만곡된 치근을 가진 역위 매복된 상악 중절치의 closed eruption technique를 이용한 교정 치험예를 소개하였다.
The recent research on proper orthogonal decomposition (POD) has revealed the linkage between proper orthogonal modes and linear normal modes. This paper presents an investigation into the modal identifiability of an instrumented cable-stayed bridge using an adapted POD technique with a band-pass filtering scheme. The band-pass POD method is applied to the datasets available for this benchmark study, aiming to identify the vibration modes of the bridge and find out the so-called deficient modes which are unidentifiable under normal excitation conditions. It turns out that the second mode of the bridge cannot be stably identified under weak wind conditions and is therefore regarded as a deficient mode. To judge if the deficient mode is due to its low contribution to the structural response under weak wind conditions, modal coordinates are derived for different modes by the band-pass POD technique and an energy participation factor is defined to evaluate the energy participation of each vibration mode under different wind excitation conditions. From the non-blind datasets, it is found that the vibration modes can be reliably identified only when the energy participation factor exceeds a certain threshold value. With the identified threshold value, modal identifiability in use of the blind datasets from the same structure is examined.
The grinding process plays a key role which decides the quality of a product finally. But the grinding process is very irregular, so it is very difficult to analyse the process accurately. Therefore it is very important in the aspect of precision and automation to reduce the idle time and to decide the proper dressing time by watching. In this study, we choose the method which can be observed directly by using of computer vision and then apply pattern classification technique to the method of measuring the wheel surface. Pattern classification technique is proper to analyse complicated surface image. We observe the change of the wheel surface by using of the gray level run lengths which are representative in this technique.
This paper deals with development of a computer-aided process selection and sequencing technique and its software for metal cutting processes of rotational parts. The process selection procedure consists of selection for proper machining operations and machine tools suitable for the selected operations. Machining operations are selected based on machining surface features and machine tools are selected by employing a conversion table which converts machining operations into machine tools. The process sequence is determined by the proper manipulation of the precedence relation matrix. A computer program for the proposed technique is developed by using Turbo-Pascal on IBM PC/AT compatible system. The proposed technique works well to real problems.
The grinding plays a key role which decide the quality of a product finally. But the grinding process is very irregular, so it is very difficult to analyse the process accurately. Therefore it is very important in the aspect of precision and automation to reduce the idle time and to decide the proper dressing time by visualizing. In this study, we choose the direct method of observation by making use of computer vision, and apply pattern classification technique to the method of measuring the wheel surface. Pattern classification technique is proper to analyse complex surface image. We observe the change of the wheel surface by making use of the gray level run lengths which are representative prince in this technique.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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