We studied the thermal and electron properties of covalent one-dimensional (1D) monatomic linear chains of carbon, particularly carbyne. We found the ${\alpha}$-carbyne (Polyyne, alternating single and triple C-C bond co-existing) is more stable than ${\beta}$-carbyne (Equally-spaced based on C-C double bond) energetically. As investigation of electron density of states (EDOS), polyyne and cumulene had different electronic characteristic, which corresponding metallic and semiconducting respectively. We also calculate the phonon dispersion, phonon density of states (PDOS) and phonon transmission of carbynes.
This paper proposes an approach to monitoring and scheduling methods for repetitive MIMO-FIFO DESs. We use max-plus algebra for modeling and formulation, known as an effective approach for controller design for this type of system. Because a certain type of linear equations in max-plus algebra can represent the system's behavior, the principal concerns in past researches were how to solve the equations. However, the researches focused mainly on analyses of the relation between inputs and outputs of the system, which implies that the changes or the slacks of internal states were not clarified well. We first examine several properties of the corresponding state variables, which contribute to finding and tracing the float times in each process. Moreover, we provide a rescheduling method that can take into account delays or changes of the internal states. These methods would be useful in schedule control or progress management.
Purpose: This study aimed to provide basic data for the improvement of the standards related to the performance improvement of the firefighting equipment standards for special ambulances. Methods: Among the domestic firefighting equipment standards, the special ambulance standard was compared with the NFPA 1917 standard for the United States automobile ambulance 2019 and European Union European standard EN 1789 medical vehicle and its equipment, a road ambulance. Results: Anti-skid performance based on indoor noise standards, performance standards for interior lights, seat belt warning device, child car seat fixing device, safety handle, auxiliary footrest, and flooring materials should be supplemented. Conclusion: It is necessary to strengthen the production and performance standards for improvement to a level corresponding to the national standards, such as the United States and European Union.
A simplified model predictive control method is presented in this paper. This method is based on a future reference voltage vector for a three-phase four-leg voltage source inverter (VSI). Compared with the three-leg VSIs, the four-leg VSI increases the possible switching states from 8 to 16 owing to a fourth leg. Among the possible states, this should be considered in the model predictive control method for selecting an optimal state. The increased number of candidate switching states and the corresponding voltage vectors increase the calculation burden. The proposed technique can preselect 5 among the 16 possible voltage vectors produced by the three-phase four-leg voltage source inverters, based on the position of the future reference voltage vector. The discrete-time model of the future reference voltage vector is built to predict the future movement of the load currents, and its position is used to choose five preselected vectors at every sampling period. As a result, the proposed method can reduce calculation load by decreasing the candidate voltage vectors used in the cost function for the four-leg VSIs, while exhibiting the same performance as the conventional method. The effectiveness of the proposed method is demonstrated with simulation and experiment results.
The electronic absorption and Raman spectra of $\alpha\omega-diphenylpolyenyl$, anions Ph(CH)nPh- (DPn- , n = 3, 5, 7, 9, and 13), with odd number of carbons at the polyene part, have been studied in the tetrahydrofuran (THF) solutions and in their solid film states, respectively. In the case of Raman spectra for DPn- , the frequencies and relative intensities of some Raman peaks regularly change with the increase of polyene chain length. The spectral patterns of anions (DPn- ) are very similar with those of radical anion (DPn${\cdot}$- ). However, the C=C stretching peaks of DPn- anions are observed in the 25-35 cm-1 higher frequency region than those of DPn${\cdot}$- radical anions. In the case of long chain models such as DP9- and DP13- , the C=C stretching peaks are observed in even higher frequency region than those of the corresponding neutral polyenes such as DP8, DP10, and DP12. The Raman patterns of DPn- anions in the THF solutions are similar with those in their solid film states. On the other hand, their electronic absorption spectra show a considerable difference each other. The n- ${\pi}*$ electronic absorption bands of DPn- anions in the THF solutions have been observed in the 0.27-0.39 eV lower energy region than those in their solid film states due to the solvent effects on polyene anions.
Wang, Jianguo Jack;Wang, Jinling;Sinclair, David;Watts, Leo
한국항해항만학회:학술대회논문집
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한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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pp.277-282
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2006
It is well known that Kalman filtering is an optimal real-time data fusion method for GPS/INS integration. However, it has some limitations in terms of stability, adaptability and observability. A Kalman filter can perform optimally only when its dynamic model is correctly defined and the noise statistics for the measurement and process are completely known. It is found that estimated Kalman filter states could be influenced by several factors, including vehicle dynamic variations, filter tuning results, and environment changes, etc., which are difficult to model. Neural networks can map input-output relationships without apriori knowledge about them; hence a proper designed neural network is capable of learning and extracting these complex relationships with enough training. This paper presents a GPS/INS integrated system that combines Kalman filtering and neural network algorithms to improve navigation solutions during GPS outages. An Extended Kalman filter estimates INS measurement errors, plus position, velocity and attitude errors etc. Kalman filter states, and gives precise navigation solutions while GPS signals are available. At the same time, a multi-layer neural network is trained to map the vehicle dynamics with corresponding Kalman filter states, at the same rate of measurement update. After the output of the neural network meets a similarity threshold, it can be used to correct INS measurements when no GPS measurements are available. Selecting suitable inputs and outputs of the neural network is critical for this hybrid method. Detailed analysis unveils that some Kalman filter states are highly correlated with vehicle dynamic variations. The filter states that heavily impact system navigation solutions are selected as the neural network outputs. The principle of this hybrid method and the neural network design are presented. Field test data are processed to evaluate the performance of the proposed method.
4- and 8-storey reinforced-concrete frame buildings are analyzed under the suites of the near-fault pulse-like, and the corresponding spectrally equivalent far-fault ground-motion records. Seismic fragility curves for the slight, moderate, extensive, and complete damage states are developed, and the damage probability matrices, and the mean loss ratios corresponding to the Design Basis Earthquake and the Maximum Considered Earthquake hazard levels are compared, for the investigated buildings and sets of ground-motion records. It is observed that the spectrally equivalent far-fault ground-motion records result in comparable estimates of the fragility curve parameters, as that of the near-fault pulse-like ground-motion records. As a result, the derived damage probability matrices and mean loss ratios using two suites of ground-motion records differ only marginally (of the order of ~10%) for the investigated levels of seismic hazard, thus, implying the potential for application of the spectrally equivalent ground-motion records, for seismic fragility and risk assessment at the near-fault sites.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권1호
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pp.245-254
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2016
Many surveys provide categorical data and there may be one or more missing categories. We describe a nonignorable nonresponse model for the analysis of two-way contingency tables from small areas. There are both item and unit nonresponse. One approach to analyze these data is to construct several tables corresponding to missing categories. We describe a hierarchical Bayesian model to analyze two-way categorical data from different areas. This allows a "borrowing of strength" of the data from larger areas to improve the reliability in the estimates of the model parameters corresponding to the small areas. Also we use a nonignorable nonresponse model with Bayesian uncertainty analysis by placing priors in nonidentifiable parameters instead of a sensitivity analysis for nonidentifiable parameters. We use the griddy Gibbs sampler to fit our models and compute DIC and BPP for model diagnostics. We illustrate our method using data from NHANES III data on thirteen states to obtain the finite population proportions.
In this note, we consider the Riemann problem for a two-dimensional nonstrictly hyperbolic system of conservation laws. Without the restriction that each jump of the initial data projects one planar elementary wave, six topologically distinct solutions are constructed by applying the generalized characteristic analysis method, in which the delta shock waves and the vacuum states appear. Moreover we demonstrate that the nature of our solutions is identical with that of solutions to the corresponding one-dimensional Cauchy problem, which provides a verification that our construction produces the correct global solutions.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국제학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.18-23
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1993
In this paper, we attempt to estimate the state of a finite state system. In such system, we can observe time series data which has some significant behaviors corresponding to its system states. The behavior is characterized by feature parameters extracted from time series. Our thought is that the system output time series data is expressed as a sequence of behavior patterns which are represented by clusters in feature parameters space. An algorithm jointing fuzzy clustering to fuzzy finite state transition model is suggested.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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