Tail-grouting is an effective measure in shield engineering for filling the gap at the shield tail to reduce ground deformation. However, the gap-filling ratio affects the value of the gap parameters, leading to different surface settlements. It is impossible to adjust the fill ratio indiscriminately to study its effect, because the allowable adjustment range of the grouting quantity is limited to ensure construction site safety. In this study, taking the shield tunnel section between Chaoyanggang Station and Shilihe Station of Beijing Metro Line 17 as an example, the correlation between the tail-grouting parameter and the surface settlement is investigated and the optimal grouting quantity is evaluated. This site is suitable for conducting field tests to reduce the tail-grouting quantity of shield tunneling over a large range. In addition, the shield tunneling under different grouting parameters was simulated. Furthermore, we analyzed the evolution law of the surface settlement under different grouting parameters and obtained the difference in the settlement parameters for each construction stage. The results obtained indicate that the characteristics of the grout affect the development of the surface settlement. Therefore, reducing the setting time or increasing the initial strength of the grout could effectively suppress the development of surface subsidence. As the fill ratio decreases, the loose zone of the soil above the tunnel expands, and the soil deformation is easily transmitted to the surface. Meanwhile, owing to insufficient grout support, the lateral pressure on the tunnel segments is significantly reduced, and the segment moves considerably after being removed from the shield tail.
Most spatial data acquisition systems employing a set of frame cameras may have suffered from their small fields of view and poor base-distance ratio. These limitations can be significantly reduced by employing an omni-directional camera that is capable of acquiring images in every direction. Bundle Block Adjustment (BBA) is one of the existing georeferencing methods to determine the exterior orientation parameters of two or more images. In this study, by extending the concept of the traditional BBA method, we attempt to develop a mathematical model of BBA for omni-directional images. The proposed mathematical model includes three main parts; observation equations based on the collinearity equations newly derived for omni-directional images, stochastic constraints imposed from GPS/INS data and GCPs. We also report the experimental results from the application of our proposed BBA to the real data obtained mainly in urban areas. With the different combinations of the constraints, we applied four different types of mathematical models. With the type where only GCPs are used as the constraints, the proposed BBA can provide the most accurate results, ${\pm}5cm$ of RMSE in the estimated ground point coordinates. In future, we plan to perform more sophisticated lens calibration for the omni-directional camera to improve the georeferencing accuracy of omni-directional images. These georeferenced omni-directional images can be effectively utilized for city modelling, particularly autonomous texture mapping for realistic street view.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.40
no.4
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pp.325-332
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2022
Determination of VLBI IVP (Very Long Baseline Interferometry Invariant Point) position with high accuracy is required to compute local tie vectors between the space geodetic techniques. In general, reflective targets are attached on VLBI antenna and slant distances, horizontal and vertical angles are measured from the pillars. Then, adjustment computation is performed by using the mathematical model which connects measurements and unknown parameters. This indicates that the accuracy of the estimated solutions is affected by the accuracy of the measurements. One of issues in local tie surveying, however, is that the reflective targets are not in favorable condition, that is, the reflective sheet target cannot be perfectly aligned to the instrument perpendicularly. Deviation from the line of sight of an instrument may cause different type of measurement errors. This inherent limitation may lead to incorrect stochastic modeling for the measurements in adjustment computation procedures. In this study, error characteristics by measurement types and pillars are analyzed, respectively. The analysis on the studentized residuals is performed after adjustment computation. The normality of the residuals is tested and then equal variance test between the measurement types are performed. The results show that there are differences in variance according to the measurement types. Differences in variance between distances and angle measurements are observed when F-test is performed for the measurements from each pillar. Therefore, more detailed stochastic modeling is required for optimal solutions, especially in local tie survey.
Nitro-aromatic Compounds (NACs) of explosives are structurally non-degradable materials that have an adverse effect to humans and ecosystems in case of emissions in natural due to the strong toxicity. In this study, batch test in the laboratory-scale has been conducted to find some process parameters of alkaline hydrolysis by considering the characteristics of NACs which are unstable in a base status and field application evaluation have been performed on the batch test results. Based on the experimental results of both laboratory and pilot-scale test, the optimum conditions of parameters for the alkaline hydrolysis of soils contaminated with explosives were pH 12.5, above the solid-liquid ratio 1 : 3, above the room temperature and 30 minute reaction time. In these four process parameters, the most important influencing factor was pH, and the condition of above pH 12.0 was necessary for high contaminated soils (more than 60 mg/kg). In the case of above pH 12.5, the efficiency of alkaline hydrolysis was very high regardless of the concentrations of contaminated soils. At pH 11.5, the removal efficiency of TNT was increased from 76.5% to 97.5% when the temperature in reactor was elevated from room temperature to 80℃. This result shows that it is possible to operate the alkaline hydrolysis at even pH 11.5 due to increased reaction rate depending on temperature adjustment. The results found in above experiments will be able to be used in alkaline hydrolysis for process improvement considering the economy.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.36
no.2
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pp.43-50
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2018
The camera is a key element in image-based three-dimensional positioning, and camera calibration, which properly determines the internal characteristics of such a camera, is a necessary process that must be preceded in order to determine the three-dimensional coordinates of the object. In this study, a new methodology was proposed to determine interior orientation parameters of a camera semi-automatically without being influenced by size and shape of checkerboard for camera calibration. The proposed method consists of exterior orientation parameters estimation using quaternion, recognition of calibration target, and interior orientation parameter determination through bundle block adjustment. After determining the interior orientation parameters using the chessboard calibration target, the three-dimensional position of the small 3D model was determined. In addition, the horizontal and vertical position errors were about ${\pm}0.006m$ and ${\pm}0.007m$, respectively, through the accuracy evaluation using the checkpoints.
Park, Chun-Seong;Oh, Sung-Kwun;Ahn, Tae-Chon;Pedrycz, Witold
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1998.06a
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pp.701-706
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1998
A design method of rule -based fuzzy modeling is presented for the model identification of complex and nonlinear systems. The proposed rule-based fuzzy modeling implements system structure and parameter identification in the efficient form of " IF..., THEN,," statements. using the theories of optimization and linguistic fuzzy implication rules. The improved complex method, which is a powerful auto-tuning algorithm, is used for tuning of parameters of the premise membership functions in consideration of the overall structure of fuzzy rules. The optimized objective function, including the weighting factors, is auto-tuned for better performance of fuzzy model using training data and testing data. According to the adjustment of each weighting factor of training and testing data, we can construct the optimal fuzzy model from the objective function. The least square method is utilized for the identification of optimum consequence parameters. Gas furance and a sewage treatment proce s are used to evaluate the performance of the proposed rule-based fuzzy modeling.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.20
no.7
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pp.2397-2408
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1996
A numerical study was made of the control of transient oscillatory flow modes in Czochralski convection. The reduction of temperature oscillation was achieved by changing the rotation rate of crystal rod, .OMEGA.$_{S}$=.OMEG $A_{S0}$(1+ $A_{S}$sin(2.pi. $f_{S}$/ $t_{p}$t)). The temporal behavior of oscillation flow was scrutinized over broad ranges of two parameters, i.e., the rotation amplitude( $A_{S}$.leq.0.5) and the nondimensional frequency (0.9.leq. $f_{S}$.leq.1.5). The mixed convection parameter was ranged 0.225.leq.Ra/PrR $e^{2}$.leq.0.929, which encompassed the buoyancy-and forced-dominant convection regimes. Computational results revealed that the temperature oscillations could be reduced effectively by a proper adjustment of the control parameters. The uniformity of temperature distribution near the crystal rod was examined. The control of oscillatory flow modes was also made for a realistic, low value of Pr.
The parameter design is the most emphasized measure by researchers for a new products development. It is critical for makers to achieve simultaneously in both the time-to-market production and the quality enhancement. However, there are difficulties in practical application, such as (1) complexity and nonlinear relationships co-existed among the system's inputs, outputs and control parameters, (2) interactions occurred among parameters, (3) where the adjustment factors of Taguchi's two-phase optimization procedure cannot be sure to exist in practice, and (4) for some reasons, the data became lost or were never available. For these incomplete data, the Taguchi methods cannot treat them well. Neural networks have a learning capability of fault tolerance and model free characteristics. These characteristics support the neural networks as a competitive tool in processing multivariable input-output implementation. The successful fields include diagnostics, robotics, scheduling, decision-making, prediction, etc. This research is a case study of spherical annealing model. In the beginning, an original model is used to pre-fix a model of parameter design. Then neural networks are introduced to achieve another model. Study results showed both of them could perform the highest spherical level of quality.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.33
no.6
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pp.475-483
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2015
This study examined the feasibility of using an automatic lens distortion correction (ALDC) camera as the payload for a photogrammetric unmanned aerial vehicle (UAV) system. First, lens distortion for the interior orientation (IO) parameters was estimated. Although previous studies have largely ignored decentering distortion, this study revealed that more than 50% of the distortion of the ALDC camera was caused by decentering distortion. Second, we compared the accuracy of bundle adjustment for camera calibration using three image types: raw imagery without the ALDC option; imagery corrected using lens profiles; and imagery with the ALDC option. The results of image triangulation, the digital terrain model (DTM), and the orthoimage using the IO parameters for the ALDC camera were similar to or slightly better than the results using self-calibration. These results confirm that the ALDC camera can be used in a photogrammetric UAV system using only self-calibration.
In this paper, we introduce a new category of Self-Organizing Fuzzy Polynomial Neural Networks (SOFPNN) that is based on a genetically optimized multi-layer perceptron with fuzzy polynomial neurons (FPNs) and discuss its comprehensive design methodology involving mechanisms of genetic optimization. The conventional SOFPNN algorithm leads to a tendency to produce overly complex networks as well as a repetitive computation load by the trial and error method and/or the a repetitive parameter adjustment by designer. In order to generate a structurally and parametrically optimized network, such parameters need to be optimal. In this study, in solving the problems with the conventional SOFPNN, we introduce a new design approach of evolutionary optimized SOFPNN. Optimal parameters design available within FPN (viz. the no. of input variables, the order of the polynomial, input variables, and the no. of membership function) lead to structurally and parametrically optimized network which is more flexible as well as simpler architecture than the conventional SOFPNN. In addition, we determine the initial apexes of membership functions by genetic algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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