In this paper, we show the existence of solution of the neutral stochastic functional differential equations under non-Lipschitz condition, a weakened linear growth condition and a contractive condition. Furthermore, in order to obtain the existence of solution to the equation we used the Picard sequence.
We investigate the sources of the variation of the high-latitude thermospheric neutral mass density depending on the interplanetary magnetic field (IMF) conditions. For this purpose, we have carried out the National Center for Atmospheric Research Thermosphere-Ionosphere Electrodynamics General Circulation Model (NCAR-TIEGCM) simulations for various IMF conditions under summer condition in the southern hemisphere. The NCAR-TIEGCM is combined with a new empirical model that provides a forcing to the thermosphere in high latitudes. The difference of the high-latitude thermospheric neutral mass density (subtraction of the values for zero IMF condition from the values for non-zero IMF conditions) shows a dependence on the IMF condition: For negative $B_y$ condition, there are significantly enhanced difference densities in the dusk sector and around midnight. Under the positive-$B_y$ condition, there is a decrease in the early morning hours including the dawn side poleward of $-70^{\circ}$. For negative $B_z$, the difference of the thermospheric densities shows a strong enhancement in the cusp region and around midnight, but decreases in the dawn sector. In the dusk sector, those values are relatively larger than those in the dawn sector. The density difference under positive-$B_z$ condition shows decreases generally. The density difference is more significant under negative-$B_z$ condition than under positive-$B_z$ condition. The dependence of the density difference on the IMF conditions in high latitudes, especially, in the dawn and dusk sectors can be explained by the effect of thermospheric winds that are associated with the ionospheric convection and vary following the direction of the IMF. In auroral and cusp regions, heating of thermosphere by ionospheric currents and/or auroral particle precipitation can be also the source of the dependence of the density difference on the IMF conditions.
Lee, Myung Jun;Jeon, Jun Young;Park, Gyuhae;Kang, To;Han, Soon Woo
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.26
no.6_spc
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pp.651-659
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2016
Condition monitoring (CM) encounters a large data problem due to sensors that measure vibration data with a continuous, and sometimes, high sampling rate. In this study, compressive sensing approaches for condition monitoring are proposed to demonstrate the efficiency in handling a large amount of data and to improve the damage detection capability of the current condition monitoring process. Compressive sensing is a novel sensing/sampling paradigm that takes much fewer samples compared to traditional sampling methods. For the experiments a built-in rotating system was used and all data were compressively sampled to obtain compressed data. Optimal signal features were then selected without the reconstruction process and were used to detect and classify damage. The experimental results show that the proposed method could improve the data processing speed and the accuracy of condition monitoring of rotating systems.
Jaramillo, David;Cabos, Christian;Renard, Philippe
International Journal of CAD/CAM
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v.6
no.1
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pp.9-17
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2006
Performing inspections for Hull Condition Monitoring and Assessment as stipulated in IACS unified requirements and IMO's Condition Assessment Scheme (CAS) IMO Resolution MEPC.94(46), 2001, Condition Assessment Scheme, IMO Resolution MEPC.111(50), 2003, Amendments to regulation 13G, addition of new regulation 13H involves a huge amount of measurement data to be collected, processed, analysed and maintained. Information to be recorded consists of thickness measurements and visual assessment of coating and cracks. The amount of data and increasing requirements with respect to condition assessment demand efficient computer support. Currently, due to the lack of standardization for this kind of data, the thickness measurements are recorded manually on ship drawings or tables. In this form, handling of the measurements is tedious and error-prone and assessment is difficult. Data reporting and analysis takes a long time, leading to some repairs being performed only at the next docking of the ship or making an additional docking necessary. The recently started ED funded project CAS addresses this topic and develops-as a first step-a data model for Hull Condition Monitoring and Assessment (HCMA) based on XML-technology. The model includes simple geometry representation to facilitate a graphically supported data collection as well as an easy visualisation of the measurement results. In order to ensure compatibility with the current way of working, the content of the data model is strictly confined to the requirements of the measurement process. Appropriate data interfaces to classification software will enable rapid assessment by the classification societies, thus improving the process in terms of time and cost savings. In particular, decision-making can be done while the ship is still in the dock for maintenance.
In this paper we present initial convergence properties of the Kalman filtering algorithm, we put an arbitrary small positive correlation matrix as an initial condition in the recursive algorithm. This arbitrary small initial condition perturbs the Kalman filtering algorithm and may lead to initial instability. We derive a condition which insures the stable operation of the Kalman filtering algorithm from the stochastic Lyapunov difference equation.
We investigate the existence of solutions of the nonlinear heat equation under Dirichlet boundary conditions on $\Omega$ and periodic condition on the variable t, $Lu-D_tu$+g(u)=f(x, t). We also investigate a relation between multiplicity of solutions and the source terms of the equation.
Kim, Hyung-Jun;Kim, Heung-Youl;Min, Byung-Youl;Kwon, In-Kyu;Kwon, Ki-Hyuk
Fire Science and Engineering
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v.24
no.6
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pp.69-75
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2010
A concrete filled square steel tube (CFT) is composed of the external steel material, which its strength is reduced in fire due to sudden temperature increase, and the internal concrete with high thermal capacity that can ensure the fire resistance performance of the structure. Therefore, research about the influence factors of the structural performance of CFT column is required in order to apply CFT column to a fire resisting structure, and additional research about influence for each condition is also necessary. Among the influence factors, the boundary condition between column and beam is important structurally, and it is one of the major factors that determine overall fire resisting performance. This study performed a fire experiment under loading in order to analyse the influences of CFT column to the boundary condition. As the results of the experiment, fire resistance time of 106 minutes was ensured for the clamped-end condition but 89 minutes for the hinge-end condition in case of the 360 cross section. And, fire resistance time of 113 minutes was ensured for the clamped-end condition but 78 minutes for the hinge-end condition in case of the 280 cross section.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.22
no.4
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pp.407-415
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2011
The stability condition and wideband characteristics of 3D ID-FDTD algorithm which has low dispersion error with isotropic dispersion are presented in this paper. 3D ID-FDTD method was proposed to improve the defect of the Yee FDTD such as the anisotropy and large dispersion error. The published paper calculated the stability condition of 3D ID-FDTD algorithm by using numerical method, however, it is thought that the examples were not sufficient to verify the stability condition. Thus, in this paper, various simulations are included in order to hold reliability under the conditions that the plane wave propagation is assumed with a single frequency and a wideband frequency. Also, the 3D ID-FDTD algorithm is compared to those that have the similar FDTD algorithm with ID-FDTD such as Forgy's method and non-standard FDTD method in a wideband. Finally, the radar cross section(RCS) for the large sphere with high dielectric constant is calculated.
Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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2008.11a
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pp.380-381
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2008
This paper consider the condition monitoring technology of electrical machine in metro substation need for efficient and effective management and diagnosis. Developing management system using condition monitoring system is very competitive field, and still to a great extent seen as an unnecessary cost. There are several approaches to maintenance management in urban transit such as reliability-centered maintenance, availability-target maintenance and preventive maintenance to advanced approaches involving condition monitoring techniques. In this paper we give a brief introduction to condition-based management and diagnosis in metro substation and which management system satisfying various demanding in railway.
International conference on construction engineering and project management
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2009.05a
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pp.700-706
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2009
Bridges are vital components of any road network which demand crucial and timely decision-making for Maintenance, Repair and Rehabilitation (MR&R) activities. Bridge Management Systems (BMSs) as a decision support system (DSS), have been developed since the early 1990's to assist in the management of a large bridge network. Historical condition ratings obtained from biennial bridge inspections are major resources for predicting future bridge deteriorations via BMSs. Available historical condition ratings in most bridge agencies, however, are very limited, and thus posing a major barrier for obtaining reliable future structural performances. To alleviate this problem, the verified Backward Prediction Model (BPM) technique has been developed to help generate missing historical condition ratings. This is achieved through establishing the correlation between known condition ratings and such non-bridge factors as climate and environmental conditions, traffic volumes and population growth. Such correlations can then be used to obtain the bridge condition ratings of the missing years. With the help of these generated datasets, the currently available bridge deterioration model can be utilized to more reliably forecast future bridge conditions. In this paper, the prediction accuracy based on 4 and 9 BPM-generated historical condition ratings as input data are compared, using deterministic and stochastic bridge deterioration models. The comparison outcomes indicate that the prediction error decreases as more historical condition ratings obtained. This implies that the BPM can be utilised to generate unavailable historical data, which is crucial for bridge deterioration models to achieve more accurate prediction results. Nevertheless, there are considerable limitations in the existing bridge deterioration models. Thus, further research is essential to improve the prediction accuracy of bridge deterioration models.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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