Residual stress is a critical element in determining the integrity of parts and the lifetime of welded structures. It is necessary to estimate the residual stress of a welding zone because residual stress is a major reason for the generation of primary water stress corrosion cracking in nuclear power plants. That is, it is necessary to estimate the distribution of the residual stress in welding of dissimilar metals under manifold welding conditions. In this study, a cascaded support vector regression (CSVR) model was presented to estimate the residual stress of a welding zone. The CSVR model was serially and consecutively structured in terms of SVR modules. Using numerical data obtained from finite element analysis by a subtractive clustering method, learning data that explained the characteristic behavior of the residual stress of a welding zone were selected to optimize the proposed model. The results suggest that the CSVR model yielded a better estimation performance when compared with a classic SVR model.
Transformer is widely used element on power system and industrial area. Especially the transformers installed at power system are exposed to an environment of arbitrary changed. Thus the prediction of degradation and the analysis of response to impulse are important. To conduct those works, the electrical characteristics of system should be analyzed, effectively. But the analysis of electrical characteristic in electric machine level such as pole and pad-mounted transformer is almost no, thus commercial VNA (Vector Network Analyzer) is used to getting the response in wide frequency range. However, the output power of VNA is usually under 10mW, so verification for effectiveness of measuring electrically large component should be conducted, firstly. Next, after getting total S-parameter of transformer, predicting impulse response can be performed in time-domain with circuit simulator. In this paper, it is introduced that verification effectiveness of VNA using transfer function from SFRA (Sweep Frequency Response Analyzer), firstly. Next, total S-parameter, six by six matix form, was built using measured 2 port S-parameter from vector network analyzer. To get the response to impulse which is defined by IEC 60060-1, time-domain simulation is conducted to ADS (Advenced Design System) circuit simulator.
In order to obtain optimal design criteria and operating parameters, a Single-sided Linear Induction Motor (SLIM) is analysed by using a 2-D finite element method with magnetic and current vector potential. In the analysing procedures, the governing equation is derived from Maxwell's equation combined with the magnetic vector potential. As a forcing term, 3-phase voltage source is employed using the Kirchhoff's voltage law in order to look into effects of the unbalanced 3-phase currents and air gap flux density. Also, 2ndary eddy current distribution, longitudinal end and transverse edge effects are in turns visualized by flux lines in 3 different analysing planes as functions of frequency and input power.
In general, Vector control of synchronous reluctance motor(SynRM) is performed under the assumptions that all the parameters are constant and magnetizing flux saturation and iron loss effect can be negligible. Under these assumptions, however, torque nonlinear characteristic can be a possible performance deterioration when precision torque control is needed and operating speed is high. This paper proposes the method, in the Synchronous Reluctance Motor (SynRM), which select appropriate stator d,q-axis currents that the influence of iron core loss on the developed torque can be minimized, and shows that the proposed method is comparable to the algorithm which compensates the iron core loss effect.
Surface roughness is one of the most important parameters to estimate quality of products. As this reason so many studies were car-ried out through various attempts that were contact or non-contact using computer vision. Even through these efforts there were few good results in this research., however texture analysis making a important role to solve these problems in various fields including universe aviation living thing and fibers. In this study feature value of co-occurrence matrix was calculated by statistic method and roughness value of worked surface was classified, of it. Experiment was carried out using input vector of neural network with characteristic value of texture calculated from worked surface image. It's found that recognition rate of 74% was obtained when adapting texture features. In order to enhance recogni-tion rate combination type in characteristics value of texture was changed into input vector. As a result high recognition rate of 92.6% was obtained through these processes.
In this paper deals with instantaneous torque control of induction motor by vector control. The induction motor is modelled from nonlinear to linearized in condition to its control by vector control method and we obtained simple model as like as a separately excited DC motor drive system. This paper presents the fully digital controlled induction motor drive system based on the proposed linearized method and the control circuit of system consists of 16bits micro computer and all the function are implemented with software.
This paper is proposed a high performance speed control of the Synchronous Reluctance Motor through the FNN(Fuzzy Neural-Network) based SV-PWM(Space Vector PWM). SV-PWM is controlled using FNN control. SV-PWM can be maximum used maximum dc link voltage and is excellent control method due to characteristic to reducing harmonic more than others. The hybrid combination of fuzzy control and neural network will produce a powerful representation flexibility and numerical processing capability. Simulation results are presented to show the validity of the proposed algorithm.
The purpose of this paper is to analysis and develop theoretically the characteristics of tubular linear induction motor, which is a special industrial motor that generates directly thrust force from electrical power. The Poisson equation about vector potential which is created by the application of Maxwell electromagnetic equation with the speed considered, results in modified Bessel equation by the assumption that is applied to each region of the experimental motor. Vector potential, magnetic flux density, secondary current, and thrust force according to its region respectively were found out by substituting boundary condition for this equation and rearranging. Besides, a attendant materials, that is, thermal characteristic, which is one of the characteristics under the operation of experimental motor each part's magnetic flux distribution characteristics within active zone, the required time for reciprocating motion, and variation of power factor vs. a slip were found.
This paper is study for design SOC composing space vector control algorithm of sensorless BLDC motor by H/W and apply this to operating machanism of washing machine system. it is study that increases control efficiency than S/W control algorithm and enhances response for change of system and authoritativeness of controller. Designed so that can compose controller of most suitable in dynamic characteristic of system by design Parameters of each controller to independent block for SOC design connecting to 8051 cores. For control Sensorless BLDC motor to drive system of washing machine, applied to H/W SVPWM control, so improved authoritativeness of control algorithm and control effectiveness than S/W control algorithm
This paper describes the emotion recognition algorithm using HMM(Hidden Markov Model) method. The relation between the mechanic system and the human has just been unilateral so far This is the why people don't want to get familiar with multi-service robots. If the function of the emotion recognition is granted to the robot system, the concept of the mechanic part will be changed a lot. (omitted)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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