This paper presents the effects of a virtual mass with a low-pass filter on the stability boundary of a virtual spring in the haptic system. In general, a haptic system consists of a haptic device, a sampler, a virtual impedance model and zero-order-hold. The virtual impedance is modeled as a virtual spring and a virtual mass. However the high-frequency noise due to the sampling time and the quantization error of sampled data may be generated when an acceleration is measured to compute the inertia force of the virtual mass. So a low-pass filter is needed to prevent the unstable behavior due to the high-frequency noise. A finite impulse response (FIR) filter is added to the measurement process of the acceleration and the effects on the haptic stability are simulated. According to the virtual mass with the FIR filter and the sampling time, the stability boundary of the virtual spring is analyzed through the simulation. The maximum available stiffness to guarantee the stable behavior is reduced, but simulation results still show that the stability boundary of the haptic system with the virtual mass is larger than that of the haptic system without the virtual mass.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.13
no.3
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pp.967-976
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2012
This study presents a model to minimize vibration and noise of powertrain mount on a compact car which has the application of Stop & Go performance, in order to reduce CO2 and achieve better fuel-efficiency in accordance with the environmental regulations in automotive industries. In the first step, we analyze the powertrain mount system of the automobile "A" and present variables about rubber stiffness applied on powertrain mount using the Taguchi method. In the next step, we verify the optimization of vibration and noise which meet Stop & Go performance using the AHP(Analytic Hierarchy Process) method on the proto products for each variable. Using this validation system on the initial stage of the powertrain mount design, it is expected that we can grasp vibration and noise problems caused by engine movements and control them effectively without engineering know-how about powertrain mount rubber stiffness.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.25
no.11
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pp.1164-1171
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2014
Bulk Current Injection(BCI) test is a method of injecting current into Integrated Circuit(IC) using a current injection probe to qualify the standards of Electromagnetic Compatibility(EMC). This paper, we propose a microstrip coupler structure that can replace the BCI current injection probe that is used to inject a RF noise in standard IEC 62132-part 3 documented by International Electrotechnical Commission. Conventional high cost BCI probe has mostly been used in testing automotive ICs that use high supply voltage. We propose a compact microstrip coupler which is suitable for immunity testing of low power ICs. We tested its validity to replace the BCI injection probe from 100 MHz to 1,000 MHz. We compared the power[dBm] that is needed to generate the same level of noise between current injection probe and microstrip coupler by sweeping the frequency. Results show that microstrip coupler can inject the same level of noise into ICs for immunity test with less power.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.20
no.11
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pp.1009-1017
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2010
As rotating machines play an important role in industrial applications such as aeronautical, naval and automotive industries, many researchers have developed various condition monitoring system and fault diagnosis system by applying various techniques such as signal processing and pattern recognition. Recently, fault diagnosis systems using artificial neural network have been proposed. For effective fault diagnosis, this paper used MLP(multi-layer perceptron) network which is widely used in pattern classification. Since using obtained signals without preprocessing as inputs of neural network can decrease performance of fault classification, it is very important to extract significant features of captured signals and to apply suitable features into diagnosis system according to the kinds of obtained signals. Therefore, this paper proposes the decision method of the proper feature vectors about each fault signal for neural-network-based fault diagnosis system. We applied LPC coefficients, maximum magnitudes of each spectral section in FFT and RMS(root mean square) and variance of wavelet coefficients as feature vectors and selected appropriate feature vectors as comparing error ratios of fault diagnosis for sound, vibration and current fault signals. From experiment results, LPC coefficients and maximum magnitudes of each spectral section showed 100 % diagnosis ratios for each fault and the method using wavelet coefficients had noise-robust characteristic.
Seo Jong-Hwi;Song Ha-Jong;Park Tae-Won;Kim Joo-Yong;Jung Il-Ho
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.14
no.9
s.90
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pp.903-909
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2004
A CFA(cooling fan assembly) is composed of a fan, motor and shroud, which is at the back of the automotive radiator. By forcing the wind to pass, the CFA controls the cooling performance of the radiator. The noise and vibration of the CFA may be primarily due to the resonance between the CFA and engine. The Interference among the fan, shroud and radiator by deformation is considered when the CFA is designed. In this paper, in order to analyze the structural vibration of the CFA for automobiles, a finite element model of the CFA is established by using a commercial FEM code. After the finite element modeling, the natural frequencies and the mode shapes are obtained from the FE analysis. The natural frequencies are obtained from the vibration test as well. Then, the results of the vibration test are compared with those of the FE analysis. The natural frequencies obtained by experiment have a great similarity to the results from FE model. We have confirmed the validity of the FE model and verify the structural safety for the resonance. The stress and displacements are obtained from FE analysis. We have confirmed the safety for the interference and failure.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.16
no.12
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pp.187-196
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2011
Induction motors play a vital role in aeronautical and automotive industries so that many researchers have studied on developing a fault detection and classification system of an induction motor to minimize economical damage caused by its fault. With this reason, this paper extracts robust feature vectors from the normal/abnormal vibration signals of the induction motor in noise circumstance: partial autocorrelation (PARCOR) coefficient, log spectrum powers (LSP), cepstrum coefficients mean (CCM), and mel-frequency cepstrum coefficient (MFCC). Then, we classified different types of faults of the induction motor by using the extracted feature vectors as inputs of a neural network. To find optimal feature vectors, this paper evaluated classification performance with 2 to 20 different feature vectors. Experimental results showed that five to six features were good enough to give almost 100% classification accuracy except features by CCM. Furthermore, we considered that vibration signals could include noise components caused by surroundings. Thus, we added white Gaussian noise to original vibration signals, and then evaluated classification performance. The evaluation results yielded that LSP was the most robust in noise circumstance, then PARCOR and MFCC followed by LSP, respectively.
Yong-Sung Kim;Sung-Jin Park;Young-hwan Kim;Hyejin Kim;Choong-Sun Lim;Bong-kuk Seo
Journal of Adhesion and Interface
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v.24
no.4
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pp.124-130
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2023
For automotive coating agents that require little change in characteristics due to changes in external temperature, changes in noise characteristics due to changes in the external environment are very important. Therefore, soft polyurethane with excellent cold resistance, weather resistance, and abrasion resistance, and polysiloxane whose -OH terminated and side chains are modified with amines, are widely used. In this study, coating agents was prepared by adding water-born polyurethane, polysiloxane, ultra high molecular weight polypropylene (UHMWPP) powder, carbon black, and a matting agent to determine the effect of each resin component on noise. To study the effect of each resin component on noise, a coating agent was prepared by adding water-born polyurethane, polysiloxane, UHMWPP powder, carbon black, and a matting agent. The hard/soft segment ratio of water-born polyurethane, the main component of the coating, was 27.1%/72.9%, and the ratio of amino siloxanes to hydroxy-terminated polysiloxane was 2:7, which produced the least noise. The difference in friction coefficient was large when the friction body moves at high speed. When UHMWPP powder replaced SiO2, noise decreased and gloss also decreased.
The purpose of this paper is to study of the vehicle lamp manufacturing system composing ultrasonic waves connection process. Making lamp assembly plant, it was produced in the separate process as the injection molding, ultrasonic waves bonding, annealing in the constant temperature, lamp assembling and packing. But the improvement method producing the lamp was added with one-step process by one automation technique. As a result, welding with ultrasonic waves process, the method decreased the energy consumption and noise during ultrasonic waves welding. Therefore, this method used the mathematics modeling for checking validity, it selected the stability and suitable controller using transfer function of plant and bode chart. In this study, the $180^{\circ}$ revolution control system to turn injection part upside down was $M_{eq}\;lcos{\theta}(t)$ because of gravity influence. It effected to unstable condition a system. For solving this problem, it aimed the linearization and stabilization of system by elimination $M_{eq}\;lcos{\theta}(t)$ as applying Free-forward control technique.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.15
no.1
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pp.95-102
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2016
Wrinkle, spring-back, and fracture are major defects frequently found in the sheet metal forming process, and the reduction of such defects is difficult as they are affected by uncontrollable factors, such as variations in properties of the incoming material and process parameters. Without any countermeasures against these issues, attempts to reduce defects through optimal design methods often lead to failure. In this research, a new multi-attribute robust design methodology, based on the Mahalanobis Taguchi System (MTS), is presented for reducing the possibilities of wrinkle, spring-back, and fracture. MTS performs experimentation, based on the orthogonal array under various noise conditions, uses the SN ratio of the Mahalanobis distance as a performance metric. The proposed method is illustrated through a robust design of the sheet metal forming process of a cross member of automotive body.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.22
no.3
s.168
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pp.123-129
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2005
The unbalance of the power output, noise, and vibration is happened by the disproportionate pressure variation in the cylinder. For this reason, decrease of the pressure in the cylinder and increase of the residual gas effect on the engine performance. If the abnormal combustion is continued, the crack would be occurred in the engine block. And it could be broken down. For the normal combustion of the SI engine, it is important to supply the balanced mixture by each operating condition. In this study, it was tested the combustion characteristics in the cylinder according to the abnormal adjusting of intake & exhaust valve. This test is willing to set a basic data's analysis fur developing an automotive diagnosis system by analyzing the pressure in the cylinder, the output signal of MAP sensor, the exhaust gas, etc.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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