Recently, the evolution in production techniques (e.g. high-speed milling) and the complex shapes involved in modem production design has been increasingly popular. The key to the achievement is a drastic improvement of the dynamic behavior of the machine tool axes used in production machinery. The more complex these tool paths the higher the speed and acceleration requirements. But it is very difficult to reach the target for high speed machine tool because of the limitations of servo system and motion control system. However the direct drive design of machine tool axes, which is based on linear motors and which recently appeared on the market, is a viable candidate to meet the ever increasing demands, because of these advantages such as no backlash, less friction, more mechanical simplicity and very higher acceleration and velocity comparing to the traditional system. This paper focused on the performance tests of the high speed horizontal machine tool based on linear motor. Especially, dynamic characteristics were investigated through circular test and circular form machining test is carried out considering many important parameter. Therefore these several experiments is used to be evaluated the model for prediction of circular motion error and circular machined error.
Stainless steel sheets are widely used as the structure material for the railroad cars and the commercial vehicles. These kinds structures used stainless steel sheets are commonly fabricated by using the gas welding. Gas welding is very important and useful technology in fabrication of a railroad car and vehicles structure.However fatigue strength of the gas welded joints is considerably lower than parent metal due to stress concentration at the weld, fatigue strength evaluation of gas welded joints are very important to evaluate the reliability and durability of railroad cars and to establish a criterion of long life fatigue design. In this paper, $({\Delta}{\sigma}_a)_R-N_f$ curve were obtained by fatigue tests. Using these results, the accelerated life test(ALT) was conducted. From the experimental results, an acceleration model was derived and acceleration factors are estimated. So it is intended to obtain the useful information for the fatigue lifetime of plug and ring gas welded joints and data analysis by statistic reliability method, to save time and cost, and to develop optimum accelerated life prediction plans.
본 논문은 주성분 분석에 의한 특징 탐색 기법의 가속화 방법을 제안하고 있다. 특징 탐색이란 주어진 영상이 찾고자 하는 특징을 포함하고 있는지의 여부를 판단하고, 만일 그 특징이 포함되어 있다면 그 위치와 영역을 결정하는 방법이다. 탐색 대상으로 하는 얼굴 또는 특징의 위치와 스케일을 미리 알 수 없으므로 모든 위치에서 다양한 스케일의 특징에 대한 존재 가능성을 계산해야하는데 이것은 방대한 공간에서의 탐색문제이다. 본 논문에서는 다단계 예측맵과 윤곽선 예측맵을 이용함으로써 탐색공간을 축소하고 빠른 얼굴 및 특징 탐색을 가능케하는 방법을 제안하고 있다. 실험결과, 제안된 방법이 기존의 전역탐색방법에 비하여 계산량을 10%이하로 줄일 수 있었다.
A Wind and Structural Health Monitoring System (WASHMS) has been installed in the Tsing Ma suspension Bridge in Hong Kong with one of the objectives being the verification of analytical processes used in wind-resistant design. On 2 August 1997, Typhoon Victor just crossed over the Bridge and the WASHMS timely recorded both wind and structural response. The measurement data are analysed in this paper to obtain the mean wind speed, mean wind direction, mean wind inclination, turbulence intensity, integral scale, gust factor, wind spectrum, and the acceleration response and natural frequency of the Bridge. It is found that some features of wind structure and bridge response are difficult to be considered in the currently used analytical process for predicting buffeting response of long suspension bridges, for the Bridge is surrounded by a complex topography and the wind direction of Typhoon Victor changes during its crossing. It seems to be necessary to improve the prediction model so that a reasonable comparison can be performed between the measurement and prediction for long suspension bridges in typhoon prone regions.
The development of IOT technology and artificial intelligence technology is promoting the smartization of manufacturing system. In this study, data extracted from acceleration sensor and current sensor were obtained through experiments in the cutting process of SKD11, which is widely used as a material for special mold steel, and the amount of tool wear and product surface roughness were measured. SVR (Support Vector Regression) is applied to predict the roughness of the product surface in real time using the obtained data. SVR, a machine learning technique, is widely used for linear and non-linear prediction using the concept of kernel. In particular, by applying GSVQR (Generalized Support Vector Quantile Regression), overestimation, underestimation, and neutral estimation of product surface roughness are performed and compared. Furthermore, surface roughness is predicted using the linear kernel and the RBF kernel. In terms of accuracy, the results of the RBF kernel are better than those of the linear kernel. Since it is difficult to predict the amount of tool wear in real time, the product surface roughness is predicted with acceleration and current data excluding the amount of tool wear. In terms of accuracy, the results of excluding the amount of tool wear were not significantly different from those including the amount of tool wear.
This study proposes an intelligent semi-active isolation system combining a variable-stiffness control device and ground motion characteristic prediction. To determine the optimal control parameter in real-time, a genetic algorithm (GA)-fuzzy control law was developed in this study. Data on various types of ground motions were collected, and the ground motion characteristics were quantified to derive a near-fault (NF) characteristic ratio by employing an on-site earthquake early warning system. On the basis of the peak ground acceleration (PGA) and the derived NF ratio, a fuzzy inference system (FIS) was developed. The control parameters were optimized using a GA. To support continuity under near-fault and far-field ground motions, the optimal control parameter was linked with the predicted PGA and NF ratio through the FIS. The GA-fuzzy law was then compared with other control laws to verify its effectiveness. The results revealed that the GA-fuzzy control law could reliably predict different ground motion characteristics for real-time control because of the high sensitivity of its control parameter to the ground motion characteristics. Even under near-fault and far-field ground motions, the GA-fuzzy control law outperformed the FPEEA control law in terms of controlling the isolation layer displacement and the superstructure acceleration.
The Earth's outer radiation belt often suffers from drastic changes in the electron fluxes. Since the electrons can be a potential threat to satellites, efforts have long been made to model and predict electron flux variations. In this paper, we describe a prediction model for the outer belt electrons that we have recently developed at Chungbuk National University. The model is based on a one-dimensional radial diffusion equation with observationally determined specifications of a few major ingredients in the following way. First, the boundary condition of the outer edge of the outer belt is specified by empirical functions that we determine using the THEMIS satellite observations of energetic electrons near the boundary. Second, the plasmapause locations are specified by empirical functions that we determine using the electron density data of THEMIS. Third, the model incorporates the local acceleration effect by chorus waves into the one-dimensional radial diffusion equation. We determine this chorus acceleration effect by first obtaining an empirical formula of chorus intensity as a function of drift shell parameter $L^*$, incorporating it as a source term in the one-dimensional diffusion equation, and lastly calibrating the term to best agree with observations of a certain interval. We present a comparison of the model run results with and without the chorus acceleration effect, demonstrating that the chorus effect has been incorporated into the model to a reasonable degree.
Journal of electromagnetic engineering and science
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제18권4호
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pp.231-241
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2018
In this paper, we consider the anti-attack procedure of a ballistic missile defense system (BMDS) at different operating frequencies at its phased-array radar station. The interception performance is measured in terms of lateral divert (LD), which denotes the minimum acceleration amount available in an interceptor to compensate for prediction error for a successful intercept. Dependence of the frequency on estimation accuracy that leads directly to prediction error is taken into account, in terms of angular measurement noises. The estimation extraction is performed by means of an extended Kalman filter (EKF), considering two typical re-entry trajectories of a non-maneuvering ballistic missile (BM). The simulation results show better performance at higher frequency for both tracking and intercepting aspects.
This paper discusses the service life prediction methods for CFRP bar for concrete reinforcement using accelerated degradation tests. The relationship between performance degradation and the rate of a failure-causing chemical reaction is assumed for the temperature accelerated degradation tests. Methods of obtaining acceleration factors and predicting service life of the CFRP bar using the degradation model are presented.
Rail-pad is an important and readily replaceable component of a railway track, as it is the elastic layer between the rail and the sleeper. Characteristics and useful lifetime prediction of rail-pad was very important in design procedure to assure the safety and reliability. In order to investigate the useful lifetime, the accelerate test were carried out. Accelerated test results changes as the threshold are used for assessment of the useful life and time to threshold value were plotted against reciprocal of absolute temperature to give the Arrhenius plot. By using the acceleration test, several useful lifetime prediction for rail-pads were proposed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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