Some authors have concluded that spiral structures and shocks do not develop if an adiabatic index $\gamma$ > 1.16 is adopted in accretion disc modelling, whilst others have claimed that they obtained well defined spirals and shocks adopting a $\gamma$ = 1.2 and a $M_2/ M_1$ = 1 stellar mass ratio. In our opinion, it should be possible to develop spiral structures for low compressibility gas accretion discs if the primary component is a black hole. We considered a primary black hole of 8M0 and a small secondary component of 0.5M$\bigodot$ to favour spiral structures formations and possible spiral shocks via gas compression due to a strong gravitational attraction. We performed two 3D SPH simulations and two 2D SPH simulations and characterized a low compressibility model and a high compressibility model for each couple of simulations. 2D models reveal spiral structures existence. Moreover, spiral shocks are also evident in high compressibility 2D model at the outer disc edge. We believe that we could develop even well defined spiral shocks considering a more massive primary component.
We completed four color light curves of the near-contact binary CN And during three nights from September to December 2004 using the 61-cm reflector and BV RI filters at Sobaeksan Observatory. We determined four new times of minimum light (two timings for primary eclipse, two for secondary). Newly obtained BV RI light curves and the radial velocity curves from Rucinski et a1. (2000) were simultaneously analyzed to derive the system parameters of CN And. We used the semi-detached mode 4 of the 2003-version of the Wilson-Devinney binary model, and interpreted the asymmetry of the light curve by introducing two spots; a cool spot on the primary component and a hot spot on the secondary component. New photometric parameters are not much different from those of Cicek et a1. (2005), and it is considered that the system is in the era of broken contact. From the orbital period study with all available timings including our data, we found a continous period decrease with a rate of $P_{obs}=--1.82{\times}10^{-7}\;d\;yr^{-1}$ that can be explained with two possible mechanisms. We think the most likely cause of the period decrease is a thermal mass transfer from the primary to the secondary component, rather than angular momentum loss due to a magnetic stellar wind.
The Black Eye Galaxy M64 is an intriguing spiral galaxy with a Type III disk break. To trace the origin of its Type III component, we present HST/ACS F606W/F814W photometry of resolved stars in the outer disk of M64 (2.5' < R < 6.5'). First, we discover a bright extended globular cluster (GC) M64-GC1 at R ~ 5.5', and find that it is an old metal-poor halo GC ([Fe/H] = -1.5 +/- 0.2). Second, we find that there are two distinct subpopulations of red giant branch stars (RGBs). One is an old metal-rich ([Fe/H] ~ -0.4) disk population, and the other is an old metal-poor halo population similar to the resolved stars in M64-GC1. The radial number density profile of the metal-rich RGB follows an exponential disk law, while that of the metal-poor RGB follows a de Vaucouleurs's low. From these results, we conclude that the origin of the Type III component in M64 is a halo, not a disk or a bulge. We will further discuss the results in regards to the formation and evolution of M64.
차량동역학제어시스템은 복잡하고 비선형이므로 잠금방지 제동시스템 및 자동주행시스템 개발에 어려움이 있다. 차량절대속도를 추정하기 위해 퍼지 로직 기법이 최근 적용되어 정상적인 조건에서 만족할 만한 결과를 얻고 있다. 그러나 급격한 제동시 추정오차가 크게 발생되었다. 본 논문에서는 휠 속도 센서를 이용하여 무인 컨테이너 운송차량의 절대속도를 추정하기 위해, 뉴럴 네트워크 모델의 방사대칭 기저함수와 주성분 분석법을 적용하여 10개의 추정 알고리즘중 오차를 4% 이내로 추정할 수 있는 알고리즘을 제시하였다.
다목적으로 활용할 수 있는 분리축방식의 터보축 엔진 개발을 위한 정상상태 해석 프로그램의 개발과 함께 동일한 형식의 가스터빈엔진 시험장치를 이용한 실험을 통해 프로그램의 해석결과와 비교, 그 타당성을 입증하였다. 실험에 이용된 시험장치는 1단 원심형 압축기, 인통형 연소기, 1단 원심형 압축기 터어빈 및 동력 터어빈으로 구성되어 있으며 출력은 3상 교류발전기를 통해 획득된다. 해석에 사용된 주요 구성품의 성능곡선은 시험장치 제작자로부터 획득된 자료를 이용하였으며, 경우에 따라 시험장치를 이용한 실험을 통하여 보정하였다. 시험장치를 이용한 실험결과를 프로그램 해석결과와 비교한 결과, 시험장치의 운용제한에 의해 실제 작동영역이 제한되기는 했으나, 압력비, 출력 등 주요 변수들에서 6% 미만의 오차를 보였다.
Jang, Min-Hwan;Choe, G.S.;Hong, Sun-Hak;Woods, Tom
천문학회보
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제36권2호
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pp.99-99
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2011
A statistical study of coronal hole merging and splitting has been performed through Solar Cycle 23. The NOAA/SESC solar synoptic maps are examined to identify inarguably clear events of coronal hole merging and splitting. The numbers of merging events and splitting events are more or less comparable regardless of the phase in the solar cycle. The number of both events, however, definitely shows the phase dependence in the solar cycle. It apparently has a minimum at the solar minimum whereas its maximum is located in the declining phase of the sunspot activity, about a year after the second peak in Solar Cycle 23. There are more events of merging and splitting in the descending phase than in the ascending phase. Interestingly, no event is found at the local minimum between the two peaks of the sunspot activity. This trend can be compared with the variation of the average magnetic field strength and the radial field component in the solar wind through the solar cycle. In Ulysses observations, both of these quantities have a minimum at the solar minimum while their maximum is located in the descending phase, a while after the second peak of the sunspot activity. At the local minimum between the two peaks in the solar cycle, the field strength and the radial component both have a shallow local minimum or an inflection point. At the moment, the physical reason for these resembling tendencies is difficult to understand with existing theories. Seeing that merging and splitting of coronal holes are possible by passage of opposite polarity magnetic structures, we may suggest that the energizing activities in the solar surface such as motions of flux tubes are not exactly in phase with sunspot generation, but are more active some time after the sunspot maximum.
본 논문에서는 초음파를 이용하여 자율 운행을 하는 이동로봇이 가지는 물리적인 문제점을 해결하기 위한 방안을 제시 한다. 이동 로봇이 주변 환경을 인지함에 있어서 각종 센서를 사용한다. 그러한 센서들은 항상 올바른 값을 주지 않는다. 센서값에는 항상 노이즈가 포함되어 있는데 이것을 해결하기 위해서 학습 알고리즘인 SVR(Support Vector Regression)을 사용하여 주변 환경을 센싱한 초음파 값을 토대로 주변 환경을 추정할 수 있다. SVR을 사용하기 위해서는 SVR의 요소인 parameter와 커널을 선정해야 한다. SVR의 요소를 선정함에 있어서 정해진 값이 존재하지 않기 때문에 실험을 통해서 가장 적합한 parameter 값을 선정해야 한다. 또한 커널을 선정함에 있어서는 일반화가 가장 잘 되어 있는 RBF(Radial Basis Function)커널을 사용하였다. 본 논문에서는 세가지 환경에서의 실험을 통하여 SVR을 이용하여 센서값의 오류를 개선할 수 있음을 나타내었다.
In this study, the Polynomial-based Radial Basis Function Neural Networks is proposed as an one of the recognition part of overall face recognition system that consists of two parts such as the preprocessing part and recognition part. The design methodology and procedure of the proposed pRBFNNs are presented to obtain the solution to high-dimensional pattern recognition problems. In data preprocessing part, Principal Component Analysis(PCA) which is generally used in face recognition, which is useful to express some classes using reduction, since it is effective to maintain the rate of recognition and to reduce the amount of data at the same time. However, because of there of the whole face image, it can not guarantee the detection rate about the change of viewpoint and whole image. Thus, to compensate for the defects, Linear Discriminant Analysis(LDA) is used to enhance the separation of different classes. In this paper, we combine the PCA&LDA algorithm and design the optimized pRBFNNs for recognition module. The proposed pRBFNNs architecture consists of three functional modules such as the condition part, the conclusion part, and the inference part as fuzzy rules formed in 'If-then' format. In the condition part of fuzzy rules, input space is partitioned with Fuzzy C-Means clustering. In the conclusion part of rules, the connection weight of pRBFNNs is represented as two kinds of polynomials such as constant, and linear. The coefficients of connection weight identified with back-propagation using gradient descent method. The output of the pRBFNNs model is obtained by fuzzy inference method in the inference part of fuzzy rules. The essential design parameters (including learning rate, momentum coefficient and fuzzification coefficient) of the networks are optimized by means of Differential Evolution. The proposed pRBFNNs are applied to face image(ex Yale, AT&T) datasets and then demonstrated from the viewpoint of the output performance and recognition rate.
This study is concerned with a design methodology of optimized fuzzy clustering-based neural network classifier for classifying black plastic. Since the amount of waste plastic is increased every year, the technique for recycling waste plastic is getting more attention. The proposed classifier is on a basis of architecture of radial basis function neural network. The hidden layer of the proposed classifier is composed to FCM clustering instead of activation functions, while connection weights are formed as the linear functions and their coefficients are estimated by the local least squares estimator (LLSE)-based learning. Because the raw dataset collected from Raman spectroscopy include high-dimensional variables over about three thousands, principal component analysis(PCA) is applied for the dimensional reduction. In addition, artificial bee colony(ABC), which is one of the evolutionary algorithm, is used in order to identify the architecture and parameters of the proposed network. In experiment, the proposed classifier sorts the three kinds of plastics which is the most largely discharged in the real world. The effectiveness of the proposed classifier is proved through a comparison of performance between dataset obtained from chemical analysis and entire dataset extracted directly from Raman spectroscopy.
A cylindrical capacitance-type spindle displacement sensor was developed and its effectiveness as a system to monitor cutting forces during hard turning was tested in this research. The sensor was installed between the face of spindle cover and the chucking element and measured pure radial motion of the spindle under the condition with presence of roundness error at measured surface. To prove the effectiveness of the developed system hard aiming tests using ceramic inserts and tool steel as workpiece were conducted. The workpiece was hardened up to 65 Rc. The variations of pure radial motion of the spindle ware measured during the cutting tests. The signals from the sensor showed the same pattern of cutting force variations from the tool dynamometer due to the progress of tool wear. As the flank wear of the ceramic tool increased both static component of cutting forces and the amount of center shift of spindle orbit increased, Results from the research showed that the developed sensor could be utilized as an effective and cheap on-line sensing device to monitor cutting conditions and tool performance in the un-manned machining center.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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