The effects of root gap on welding residual stress and deformation are dealt with the multi-pass weldment with three kinds(0, 6, 30mm) of root gap by F.E.M common code, and then compared with experiment data. In this analysis, an 100% ramp heat input model was used to avoid numerical convergence problem due to an instantaneous increase in temperature near the fusion zone, and the effect of a moving arc in a two dimensional plane was also included. During the analysis, a small time increment was applied in a period with instantaneous temperature fluctuation while a large time increment was used in the rest period. The residual stress is distributed as symmetric types and maximum value is also equivalent when the weldment with 0mm and 6mm root gap is welded. In the case of 30mm root gap welding, the distribution of the residual stress extends over a wide range as asymmetric types due to the built-up weld, and most of the residual stress is biased in the side of a built-up weld part. In case of 0mm gap welding and 6mm gap welding, a little angular distortion occurs, but the level of deformation is small. When the weldment with 30mm root gap is welded, the angular deformation of the asymmetric types, however, occurs larger than the other specimens. The experimental and the analytic results show good coincidence and indicate that the welding residual stress and deformation distribution of 30 mm root gap specimen may be asymmetric and the amplitude is larger than those of root gap specimen under standard.
Kim, Jung-Hwan;Park, Dae-Sik;Park, Jong-Ho;Kim, Kyoung-Moon;Kong, Jae-Sung;Shin, Jang-Kyoo;Lee, Min-Ho
Journal of Sensor Science and Technology
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v.12
no.2
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pp.57-65
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2003
When a vision chip for edge detection using CMOS process is designed, there is a necessity to implement local light adaptive-function for detecting distinctive features of an image at a wide range of light intensities. Local light adaptation is to achive the almost same output level by changing the size of receptive-fields of the local horizontal cell layers according to input light intensities, based on the lateral inhibitive-function of the horizontal cell. Thus, the almost same output level can be obtained whether input light intensities are much or less larger than background. In this paper, the horizontal cells using a resistive network which consists of p-MOSFETs were modeled and analyzed, and the local light adaptive-mechanism of the designed vision chip using the resistive network was verified.
The Self Tuning Regulator(STR) method which is an approach of adaptive control theory, is ap-plied to design the fully automatic power controller of the nonlinear reactor model. The adaptive control represent a proper approach to design the suboptimal controller for nonlinear, time-varying stochastic systems. The control system is based on a thirdorder linear model with unknown, time-varying parameters. The updating of the parameter estimates is achieved by the recursive extended least square method with a variable forgetting factor. Based on the estimated parameters, the output (average coolant temperature) is predicted one-step ahead. And then, a weighted one-step ahead controller is designed so that the difference between the output and the desired output is minimized and the variation of the control rod position is small. Also, an integral action is added in order to remove the steadystate error. A nonlinear M plant model was used to simulate the proposed controller of reactor power which covers a wide operating range. From the simulation result, the performances of this controller for ramp input (increase or decrease) are proved to be successful. However, for step input this controller leaves something to be desired.
Recent studies have implicated that more rostral components of the trigeminal spinal nucleus including subnucleus oralis (Vo) in orofacial nociceptive mechanisms. Since there is only limited electrophysiological evidence, the present study was initiated to characterize the receptive field and response properties of malls nociceptive neurons in chloralose/urethan-anesthetized rats. Single neuronal activity was recorded in right subnucleus oralis, and types of nociceptive neurons classified wide dynamic range (WDR), NS (nociceptive specific) and deep nociceptive (D) and the mechanoreceptive field (RF) and response properties were determined. A total of 34 nociceptive neurons could be subdivided into 17WDR neurons, 12NS neurons and 5D neurons. Vo nociceptive neurons had RF involving maxillary and/or mandibular divisions mainly located in the intraoral and/or perioral regions. Majority of Vo nociceptive neurons showed spontaneous activity less than 1Hz. The NS and D neurons activated only by heavy pressure and/or pinch stimuli had high mechanical thresholds compared to WDR neurons activated also by tactile stimuli. Vo nociceptive neurons showed a progressive increase of response to the graded mechanical stimuli. 39% of Vo nociceptive neurons received C-fiber electrical input as well as A-fiber electrical input from their RF, and 45% of them responded to electrical stimulation of the right maxillary first molar. 41% of Vo nociceptive neurons responded to noxious heat applied to their RF, and 18% of them showed an immediate burst of discharges following MO application to the right maxillary first molar pulp. These results indicate that Vo is involved in the transmission of nociceptive information mainly coming from intraoral or perioral region including tooth pulp.
In this paper, we introduce the design and fabrication of V-band power amplifier MMIC with excellent gain-flatness for IEEE 802.15.3c WPAN system. The V-band power amplifier was designed using ETRI' $0.12{\mu}m$ PHEMT process. The PHEMT shows a peak transconductance ($G_{m,peak}$) of 500 mS/mm, a threshold voltage of -1.2 V, and a drain saturation current of 49 mA for 2 fingers and $100{\mu}m$ total gate width (2f100) at $V_{ds}$=2 V. The RF characteristics of the PHEMT show a cutoff frequency, $f_T$, of 97 GHz, and a maximum oscillation frequency, $f_{max}$, of 166 GHz. The gains of the each stages of the amplifier were modified to have broadband characteristics of input/output matching for first and fourth stages and get more gains of edge regions of operating frequency range for second and third stages in order to make the gain-flatness of the amplifier excellently for wide band. The performances of the fabricated 60 GHz power amplifier MMIC are operating frequency of $56.25{\sim}62.25\;GHz$, bandwidth of 6 GHz, small signal gain ($S_{21}$) of $16.5{\sim}17.2\;dB$, gain flatness of 0.7 dB, an input reflection coefficient ($S_{11}$) of $-16{\sim}-9\;dB$, output reflection coefficient ($S_{22}$) of $-16{\sim}-4\;dB$ and output power ($P_{out}$) of 13 dBm. The chip size of the amplifier MMIC was $3.7{\times}1.4mm^2$.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.45
no.12
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pp.34-41
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2008
In this paper, we present an asymptotical analysis of channel capacity of Bell labs layered space-time (BLAST) architectures based on a zero-forcing (ZF) criterion in the sense of signal-to-noise ratio (SNR). We begin by introducing a new relationship related to multi-input multi-output (MIMO) channel capacity. We prove that Diagonal Bell Labs Space-Time (DBLAST) attains the lower bound for MIMO channels when interference nulling is carried out based on the ZF-criterion. An exact closed-form expression for the probability density function of the channel capacity is analyzed. Based on the asymptotic behavior of the channel capacity of each layer, closed-form expressions for the asymptotic ergodic capacity are derived for BLAST. Based on the analysis presented in this paper, we gain an insight on the channel capacity behavior for a MIMO channel. Computer simulation results have verified the validity and accuracy of the proposed analysis for a wide range of antenna array sizes.
Deep-learning based style transfer has recently attracted great attention, because it provides high quality transfer results by appropriately reflecting the high level structural characteristics of images. This paper deals with the problem of providing more stable and more diverse style transfer results of such deep-learning based style transfer method. Based on the investigation of the experimental results from the wide range of hyper-parameter settings, this paper defines the problem of the stability and the diversity of the style transfer, and proposes a partial loss normalization method to solve the problem. The style transfer using the proposed normalization method not only gives the stability on the control of the degree of style reflection, regardless of the input image characteristics, but also presents the diversity of style transfer results, unlike the existing method, at controlling the weight of the partial style loss, and provides the stability on the difference in resolution of the input image.
Kim, Taeyoon;Lee, Woo-Dong;Kwon, Yongju;Kim, Jongyeong;Kang, Byeonggug;Kwon, Soonchul
Journal of Ocean Engineering and Technology
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v.36
no.5
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pp.313-325
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2022
Recently around the world, coastal erosion is paying attention as a social issue. Various constructions using low-crested and submerged structures are being performed to deal with the problems. In addition, a prediction study was researched using machine learning techniques to determine the wave attenuation characteristics of low crested structure to develop prediction matrix for wave attenuation coefficient prediction matrix consisting of weights and biases for ease access of engineers. In this study, a deep neural network model was constructed to predict the wave height transmission rate of low crested structures using Tensor flow, an open source platform. The neural network model shows a reliable prediction performance and is expected to be applied to a wide range of practical application in the field of coastal engineering. As a result of predicting the wave height transmission coefficient of the low crested structure depends on various input variable combinations, the combination of 5 condition showed relatively high accuracy with a small number of input variables defined as 0.961. In terms of the time cost of the model, it is considered that the method using the combination 5 conditions can be a good alternative. As a result of predicting the wave transmission rate of the trained deep neural network model, MSE was 1.3×10-3, I was 0.995, SI was 0.078, and I was 0.979, which have very good prediction accuracy. It is judged that the proposed model can be used as a design tool by engineers and scientists to predict the wave transmission coefficient behind the low crested structure.
In this paper, we propose a smart system that can optically recognize a music score within a document and can play the music after recognition. Many historic handwritten documents have now been digitalized. Converting images of a music score within documents into digital files is particularly difficult and requires considerable resources because a music score consists of a 2D structure with both staff lines and symbols. The proposed system takes an input image using a mobile device equipped with a camera module, and the image is optimized via preprocessing. Binarization, music sheet correction, staff line recognition, vertical line detection, note recognition, and symbol recognition processing are then applied, and a music file is generated in an XML format. The Music XML file is recorded as digital information, and based on that file, we can modify the result, logically correct errors, and finally generate a MIDI file. Our system reduces misrecognition, and a wider range of music score can be recognized because we have implemented distortion correction and vertical line detection. We show that the proposed method is practical, and that is has potential for wide application through an experiment with a variety of music scores.
This study was concerned on the application of a hybrid approach for analyzing the buried pipelines deformations subjected to earthquakes. Nonlinear time-history analysis of Finite Element (FE) model of buried pipelines, which was modeled using laboratory data, has been performed via selected earthquakes. In order to verify the FE model with experiments, a statistical test was done which demonstrated a good conformity. Then, the FE model was developed and the optimum intersection angle of pipeline and fault was obtained via genetic algorithm. Transient seismic strain of buried pipeline in the optimum intersection angle of pipeline and fault was investigated considering the pipes diameter, the distance of pipes from fault, the soil friction angles and seismic response duration of buried pipelines. Also, a two-layer perceptron Artificial Neural Network (ANN) was trained using results of FE model, and a nonlinear relationship was obtained to predict the bending strain of buried pipelines based on the pipes diameter, intersection angles of the pipelines and fault, the soil friction angles, distance of pipes from the fault, and seismic response duration; whereas it contains a wide range of initial input data without any requirement to laboratory measurements.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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