For open-end permanent magnet synchronous machine(PMSM) with dual inverter system, where one inverter is connected to the source and the other is flying, the dc link voltage of the flying inverter can be boosted through the machine. For this reason, when compared with single inverter drive system, higher voltage can be applied to PMSM, and higher torque can be generated in the flux weakening region. In this case, however, active and reactive powers are separately supplied by each inverter to maintain the dc link voltage of flying inverter. Therefore, the required flux weakening control is different from the conventional method for a single inverter drive system. This paper proposes the novel flux weakening control method which maximizes the active voltage component in a dual inverter PMSM drive system. The proposed method was demonstrated and verified through experimental results.
This paper presents a comparative study of a Tubular Linear Machine (TLM) with an Axially Magnetized Single-sided Permanent Magnet (AMSPM) and an Axially Magnetized Double-sided Permanent Magnet (AMDPM) based on analytical field calculations. Using a two-dimensional (2-D) polar coordinate system and a magnetic vector potential, analytical solutions for the flux density produced by the stator windings are derived. This technique is significant for the design and control implementation of electromagnetic machines. The field solution is obtained by solving Maxwell's equations in the simplified boundary value problem consisting of the air gap and coil. These analytical solutions are then used to estimate the self and mutual inductances. Two different types of machine are used to verify the validity of these model simplifications, and the analytical results are compared to results obtained using the finite element method (FEM) and experimental measurement.
Climate change is affecting the evolutionary trajectories of individual species and ecological communities, partly through the creation of new species groups. As population shift geographically and temporally as a result of climate change, reproductive interactions between previously isolated species are inevitable and it could potentially lead to invasion, speciation, or even extinction. Four species of abalone, genus Haliotis are present along the Korean coastline and these species are important for commercial and fisheries resources management. In this study, genetic markers for fisheries resources management were discovered based on genomic information, as part of the management of endemic species in response to climate change. Two thousand one hundred and sixty one single nucleotide polymorphisms (SNPs) were discovered using genotyping-by-sequencing (GBS) method. Forty-one SNPs were selected based on their features for species classification. Machine learning analysis using these SNPs makes it possible to differentiate four Haliotis species and hybrids. In conclusion, the proposed machine learning method has potentials for species classification of the genus Haliotis. Our results will provide valuable data for biodiversity conservation and management of abalone population in Korea.
Recently, research on predicting the behavior of reinforced concrete (RC) columns using machine learning methods has been actively conducted. However, most studies have focused on predicting the ultimate strength of RC columns using a regression algorithm. Therefore, this study develops a successive machine learning process for predicting multiple nonlinear behaviors of rectangular RC columns. This process consists of three stages: single machine learning, bagging ensemble, and stacking ensemble. In the case of strength prediction, sufficient prediction accuracy is confirmed even in the first stage. In the case of displacement, although sufficient accuracy is not achieved in the first and second stages, the stacking ensemble model in the third stage performs better than the machine learning models in the first and second stages. In addition, the performance of the final prediction models is verified by comparing the backbone curves and hysteresis loops obtained from predicted outputs with actual experimental data.
고성능 콘크리트(HPC) 압축강도는 추가적인 시멘트질 재료의 사용으로 인해 예측하기 어렵고, 개선된 예측 모델의 개발이 필수적이다. 따라서, 본 연구의 목적은 배깅과 스태킹을 결합한 앙상블 기법을 사용하여 HPC 압축강도 예측 모델을 개발하는 것이다. 이 논문의 핵심적 기여는 기존 앙상블 기법인 배깅과 스태킹을 통합하여 새로운 앙상블 기법을 제시하고, 단일 기계학습 모델의 문제점을 해결하여 모델 예측 성능을 높이고자 한다. 단일 기계학습법으로 비선형 회귀분석, 서포트 벡터 머신, 인공신경망, 가우시안 프로세스 회귀를 사용하고, 앙상블 기법으로 배깅, 스태킹을 이용하였다. 결과적으로 본 연구에서 제안된 모델이 단일 기계학습 모델, 배깅 및 스태킹 모델보다 높은 정확도를 보였다. 이는 대표적인 4가지 성능 지표 비교를 통해 확인하였고, 제안된 방법의 유효성을 검증하였다.
This paper work treats with the basic characteristics to be investigated in development of a single-phase linear induction motor. The results of this research work have established some important characteristics which should be taken into consideration in the design and construction of this linear motor, And it is also proven that the development of high-voltage linear machine with large capacity is possible.
Field programmable gate array 기반 시간-디지털 변환기(Time to Digital Converter)로 가장 널리 사용되는 딜레이 라인(tapped delay line) 방식은 딜레이 라인의 길이가 길어지면 정확도가 떨어지는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 동일한 시간 해상도를 가지면서 딜레이 라인의 길이를 줄일 수 있도록 4 위상 클럭을 사용하고 이중 상태 판별 제어부를 가지는 시간-디지털 변환기 구조를 제안한다. 4 위상 클럭 별로 딜레이 라인 구성 시 발생하는 라인 간 딜레이 오차를 줄이기 위해 입력신호와 가장 가까운 클럭과의 시간 차이만 하나의 딜레이 라인으로 측정하고 어떤 위상 클럭이 사용되었는지를 판별하는 구조를 가졌다. 또한 싱크로나이저 대신 이중 상태 측정 state machine을 이용하여 메타스태이블을 판별함으로써, 싱크로나이저로 인한 딜레이 라인의 증가를 억제하였다. 제안한 시간-디지털 변환기(TDC)의 성능 측정 결과 1 ms의 측정 시간 범위에 대해 평균 분해능 22 ps, 최대 표준편차 90 ps을 가지며 비선형성은 25 ps였다.
Notification 2013-611 of MOLIT has come into effect. It relates primarily to new standard impact source. In this study, an in-depth experimental analysis of the difference between a bang machine and an impact ball was performed via field testing of shear wall and flat plate structure at 51 sites. This paper focuses on the difference in single number quantities between a bang machine and an impact ball. At wall thicknesses of 180 and 210 mm in shear wall structure, the single number quantities exhibited differences of 3.1 and 4.5 dB, respectively, and at thicknesses exceeding 250 mm in flat plate structure, the difference was constant at 4.6 dB. With regard to flat plate structures, the single-index difference increased up to 11 dB as the thickness of the floor slab increased. In general, the highest level of contribution for the bang machine was 63 Hz, irrespective of thickness determining bandwidth. The highest level for the impact ball were 63 Hz and 125 Hz. In future research, when reviewing additional field performance measurement data, it will be necessary to consider a detailed examination instead of the current method of uniformly adding 3 dB for all thicknesses and types of structures.
광센서를 이용한 로터리 밑실 감지기를 개발하여 출력 변화에 따른 신호 특성을 분석하였다. 로터리 보빈과 결합되는 광센서 마운트는 ABS(acrylonitrile-butadiene-styrene) resin으로 3D 프린터를 이용하여 형상화하고 로터리 밑실 감지 상태에 따른 출력 변화를 분석하였다. 로터리 밑실 상태에 따라 상대적으로 변화하는 광신호는 충분한 출력신호대비가 관측되어 안정된 제어가 가능하였으며, 이를 통하여 로터리 밑실의 끊김이나 풀림이 효과적이고 신속하게 감지되고 제어되는 방직시스템의 개발이 가능하여 고가원단 손실 감소의 효과를 기대할 수 있다.
In this paper, studies on application cases of machine condition monitoring using oil sensors are reviewed. Owing to rapid industrial advancements, maintenance strategies play a crucial role in reducing the cost of downtime and improving system reliability. Consequently, machine condition monitoring plays an important role in maintaining operation stability and extending the period of usage for various machines. Machine condition monitoring through oil analysis is an effective method for assessing a machine's condition and providing early warnings regarding a machine's breakdown or failure. Among the three prevalent methods, the online analysis method is predominantly employed because this method incorporates oil sensors in real-time and has several advantages (such as prevention of human errors). Wear debris sensors are widely employed for implementing machine condition monitoring through oil sensors. Furthermore, various types of oil sensors are used in different machines and systems. Integrated oil sensors that can measure various oil attributes by incorporating a single sensor are becoming popular. By monitoring wear debris, machine condition monitoring using oil sensors is implemented for engines, automotive transmission, tanks, armored vehicles, and construction equipment. Additionally, such monitoring systems are incorporated in aircrafts such as passenger airplanes, fighter airplanes, and helicopters. Such monitoring systems are also employed in chemical plants and power plants for managing overall safety. Furthermore, widespread application of oil condition diagnosis requires the development of diagnostic programs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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