The iron loss in electric machines takes large part of machine losses and the reduction of iron loss brings the increase of the efficiency. In the rotating machines, however it is very difficult to calculate the iron loss and to get the exact experiment result because the measuring precesses are very complex and laborious. As is well known, the relation between the flux density B and the magnetic field intensity H relation is not linear. For the iron loss, B and H must be measured and usually B becomes the reference wave(sine wave) and the following H is measured using H-coil. To make the B as sine wave, B is controlled by some devices. The error is controlled to become zero by the proposed algorithm which uses the bisection algorithm. The experiments are compared with the simulation results, and they show acceptable agreements.
Method of diagnosis in oriental medicine, the unbalance of the physiological function of the five viscers and six bowels of the human body is determined from time immemorial with the condition of blood circulation which is performed through blood vessels by the vitality of the heart. In oriental medicine, treatment is largely attempted by adjusting this unbalance. The analysis of pulse wave, which mainly measures the changes in blood flows, is to evaluate the shapes of a pulse wave rather than the quantitative changes like rates and strength of the pulse. This paper presents the development of Hardware System and Pulse Diagnosis Algorithm for automatic diagnosis of the pulse wave. This system makes the precise diagnosis and the objective recording possible.
This paper addresses the task of transferring facial blendshape models to an arbitrary target face. Blendshape is a common method for the facial rig; however, production of blendshape rig is a time-consuming process in the current facial animation pipeline. We propose automatic blendshape facial rigging based on our blendshape transfer method. Our method computes the difference between source and target facial model and then transfers the source blendshape to the target face based on a deformation transfer algorithm. Our automatic method provides efficient production of a controllable digital human face; the results can be applied to various applications such as games, VR chating, and AI agent services.
항해용 X-band 레이다를 이용한 파랑관측은 해수면에 후방산란 된 전자기파 이미지를 분석하여 이루어진다. 1분당 42개의 해수면 시계열 이미지로부터 3차원 FFT를 계산하고 변조전달함수(Modulation Transfer Function)를 구하여 파랑정보를 추출한다. 따라서 레이다 파고계로 계측한 유의파고의 정확도는 X-band 레이다 영상의 상태에 따라 결정된다. 2020년 여름 태풍 마이삭과 하이선 내습 시 강릉 안인 해안에 설치된 X-band 레이다 파고계로 관측한 유의파고의 오차가 크게 발생하였다. 이는 태풍 내습 시 급격히 유의파고가 증가하는 한편 강한 강우가 동반되어 X-band 레이다 영상의 품질이 저하되었기 때문이다. 최대 오차 발생 이전까지 많은 강우가 있었음이 확인된다. 본 연구에서는 convolution neural network(CNN)을 이용하여 레이다 이미지로부터 강우 여부를 분류하고 강우여부에 따라 강우시 인공신경망 모델을 적용하여 태풍 시 유의파고 관측 정확도를 향상시켰다. 폭우를 동반한 태풍 시 레이다 자료 특성에 기반하여 인공신경망 유의파고 산출 알고리즘을 개선하고 이를 통해 X-band 레이다 파고계의 정확도를 향상시키는 방법을 제시하였다.
Conventional X-band marine radar has been used as one of the effective tools for collecting and retrieving ocean surface information parameters for three decades. Several wave information extracting algorithms have been designed in such a way that they can be utilized for efficiently estimating sea surface wave parameters such as current velocities, wave direction, significant wave heights in VTS (Vessel Traffic Service). However, their performances are still restricted. For the purpose of overcoming the performance limits, in this paper, first the conventional algorithms are analyzed and their performances are compared, and then a new control algorithm is proposed. Furthermore, we try to improve the estimation performances of typical wave parameters including wave directions and significant wave heights by introducing linear regression model in the process of computing wave information extraction. Through several simulations with the X-band radar images, it is shown that the proposed method is very effective in estimating the wave information compared to the real measured buoy data.
Offshore structures are subjected to wave, wind, and earthquake loads. The failure of offshore structures can cause sea pollution, as well as losses of property and lives. Therefore, safety of the structure is an important issue. The reduction of the dynamic response of offshore towers, subjected wind generated random ocean waves, is a critical problem with respect to serviceability, fatigue life and safety of the structure. In this paper, a structural control method is proposed to control the vibration of offshore structures by the probabilistic neural network (PNN). The state vectors of the structure and control forces are used for training patterns of the PNN, in which control forces are prepared by linear quadratic regulator (LQR) control algorithm. The proposed algorithm is applied to a fixed offshore structure under random ocean waves. Active control of the fixed offshore structure using the PNN control algorithm shows good results.
In this paper a new hull-panel generation algorithm named 'Panel Cutting Method' was developed to solve the flow phenomena around a ship advancing on the free surface with a constant speed. In this algorithm the non-linearity of the free surface boundary conditions was taken into account using the iterative method and the raised panel was used at each iteration step. Numerical calculations were performed to investigate the validity of the developed algorithm using the series $60(C_B=0.60)$ hull The wave resistance coefficients, the wave patterns and the wave heights were compared between the computed and the experimental results at Fn=0.25 and 0.316. The comparison showed good agreement between computation and experiment.
A digital micro-mirror device (DMD) has the potential to modulate an incident wave with high speed, and the application for holographic display has been studied by many researchers. However, the quality of reconstructed image isn't good in comparison with that from a gray-scale amplitude-only hologram since it is a binary amplitude-only spatial light modulator (SLM). In this paper, we suggest a method generating a set of binary holograms to improve the quality of the reconstructed image. Here, we are concerned with the case for which the object plane is positioned at the Fourier domain of the plane of the SLM. In this case, any point in the Fourier plane is related to all points in the hologram. So there is a chance to generate a set of binary holograms illuminated by incident wave with constant optical power. Moreover, we find an interesting fact that the quality of reconstructed image is improved when the spatial frequency bandwidth of the binary hologram is limited. Therefore, we propose an iterative segmentation algorithm generating a set of binary holograms that are designed to be illuminated by the wave with constant optical power. The feasibility of our method is experimentally confirmed with a DMD.
This paper proposes an algorithm for human sensibility evaluation using 4-channel EEG signals of the prefrontal and the parietal lobes. The algorithm uses an artificial neural network and the multiple templates. The linear prediction coefficients are used as the feature parameters of human sensibility. Comfortableness for chairs and temperature/humidity are evaluated. Many conventional researches have emphasized that a wave of left prefrontal lobe is activated in case of positive sensibility and that of right prefrontal lobe is activated in case of negative sensibility. So the power ratio of a wave is obtained from FFT computation and the results are compared. The results of the comfortableness evaluation for temperature and humidity showed that the outputs of the proposed algorithm coincided with corresponding sensibilities depending on the task of the temperature and the humidity. The . conventional method using a wave is hardly related with comfortableness. And it is also observed that the uncomfortable state due to the high temperature and humidity can be easily changed to the comfortable state by small drop of the temperature and the humidity. It seems to be good results to get 66.7% of evaluation performance in spite of using EEG and the subject independent approach.
Jiang, Shan;Sun, Dongsong;Han, Yuli;Han, Fei;Zhou, Anran;Zheng, Jun
Current Optics and Photonics
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제3권5호
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pp.466-472
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2019
A system for continuous-wave coherent Doppler lidar (CW lidar), made up of all-fiber structures and a coaxial transmission telescope, was set up for wind measurement in Hefei (31.84 N, 117.27 E), Anhui province of China. The lidar uses a fiber laser as a light source at a wavelength of $1.55{\mu}m$, and focuses the laser beam on a location 80 m away from the telescope. Using the CW lidar, radial wind measurement was carried out. Subsequently, the spectra of the atmospheric backscattered signal were analyzed. We tested the noise and obtained the lower limit of wind velocity as 0.721 m/s, through the Rayleigh criterion. According to the number of Doppler peaks in the radial wind spectrum, a classification retrieval algorithm (CRA) combining a Gaussian fitting algorithm and a spectral centroid algorithm is designed to estimate wind velocity. Compared to calibrated pulsed coherent wind lidar, the correlation coefficient for the wind velocity is 0.979, with a standard deviation of 0.103 m/s. The results show that CW lidar offers satisfactory performance and the potential for application in wind measurement.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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