Tilting train improves a traveling velocity through giving a tilt the car-body without ride comfort deterioration In curve. Dynamic behavior in deceleration will show quite another feature in constant velocity, In this study, we see through the dynamic behavior due to a variation of braking force in Korean Tilting Train. Hence we compose of 3D dynamic model, as well as we check upon the property in service braking condition and unique braking condition with a fault system. This study has the meaning with reference data of developing Korean Tilting Train test traveling.
Tilting train improves a traveling velocity through giving a tilt the car-body without ride comfort deterioration in curve. Dynamic behavior in acceleration or deceleration will show quite another feature in constant velocity. In this study, we see through the dynamic behavior due to a variation of tractive force and braking force in Korean Tilting Train. Hence we compose of 3D dynamic model, as well as we check upon the property in service tractive condition and unique tractive condition with a fault motor. Besides we check upon the property in service braking condition and unique braking condition with a fault system. This study has the meaning with reference data of developing Korean Tilting Train test traveling.
In this paper, an accurate segmentation algorithm of video dynamic background image (VDBI) based on improved wavelet transform is proposed. Based on the smooth processing of VDBI, the traditional wavelet transform process is improved, and the two-layer decomposition of dynamic image is realized by using two-dimensional wavelet transform. On the basis of decomposition results and information enhancement processing, image features are detected, feature points are extracted, and quantum ant colony algorithm is adopted to complete accurate segmentation of the image. The maximum SNR of the output results of the proposed algorithm can reach 73.67 dB, the maximum time of the segmentation process is only 7 seconds, the segmentation accuracy shows a trend of decreasing first and then increasing, and the global maximum value can reach 97%, indicating that the proposed algorithm effectively achieves the design expectation.
This paper presents a hybrid method to compute the solutions of an optimization Problem. The present hybrid algorithm is the synthesis of an artificial life algorithm and the random tabu search method. The artificial life algorithm has the most important feature called emergence. The emergence is the result of dynamic interaction among the individuals consisting of the system and is not found in an individual. The conventional artificial life algorithm for optimization is a stochastic searching algorithm using the feature of artificial life. Emergent colonies appear at the optimum locations in an artificial ecology. And the locations are the optimum solutions. We combined the feature of random-tabu search method with the conventional algorithm. The feature of random-tabu search method is to divide any given region into sub-regions. The enhanced artificial life algorithm (EALA) not only converge faster than the conventional artificial life algorithm, but also gives a more accurate solution. In addition, this algorithm can find all global optimum solutions. The enhanced artificial life algorithm is applied to the optimum design of high-speed, short journal bearings and its usefulness is verified through an optimization problem.
To give a solution for seismic stability of tunnel faces subjected to earthquake ground shakings, the pseudo-dynamic approach is originally introduced to analyze tunnel face stability in this study. In the light of the upper-bound theorem of limit analysis, an advanced three-dimensional mechanism combined with pseudo-dynamic approach is proposed. Based on this mechanism, the required support pressure on tunnel face can be obtained by equaling external work rates to the internal energy dissipation and implementing an optimization searching procedure related to time. Both time and space feature of seismic waves are properly accounted for in the proposed mechanism. For this reason, the proposed mechanism can better represent the actual influence of seismic motion and has a remarkable advantage in evaluating the effects of vertical seismic acceleration, soil amplification factor, seismic wave period and initial phase difference on tunnel face stability. Furthermore, the pseudo-dynamic approach is compared with the pseudo-static approach. The difference between them is illustrated from a new but understandable perspective. The comparison demonstrates that the pseudo-static approach is a conservative method but still could provide precise enough results as the pseudo-dynamic approach if the value of seismic wavelengths is large or the height of soil structures is small.
Structural integrity can be accessed from dynamic deformations of structures. Moreover, dynamic deformations can be acquired from non-contact sensors such as video cameras. Kanade-Lucas-Tomasi (KLT) algorithm is one of the commonly used methods for motion tracking. However, averaging throughout the extracted features would induce bias in the measurement. In addition, pixel-wise measurements can be converted to physical units through camera intrinsic. Still, the depth information is unreachable without prior knowledge of the space information. The assigned homogeneous coordinates would then mismatch manually selected feature points, resulting in measurement errors during coordinate transformation. In this study, a two-stage optimization method for video-based measurements is proposed. The manually selected feature points are first optimized by minimizing the errors compared with the homogeneous coordinate. Then, the optimized points are utilized for the KLT algorithm to extract displacements through inverse projection. Two additional criteria are employed to eliminate outliers from KLT, resulting in more reliable displacement responses. The second-stage optimization subsequently fine-tunes the geometry of the selected coordinates. The optimization process also considers the number of interpolation points at different depths of an image to reduce the effect of out-of-plane motions. As a result, the proposed method is numerically investigated by using a truss bridge as a physics-based graphic model (PBGM) to extract high-accuracy displacements from recorded videos under various capturing angles and structural conditions.
실제 운용 환경에서 자동문서분류시스템의 성공을 위해서 충분하지 못한 학습문서의 문제와 특징 공간들에 대한 사전지식이 없는 상황을 해결하는 것이 관건이다. 이런 맥락에서 많은 자동문서분류 시스템의 구축을 위해 나이브 베이즈 문서분류 알고리즘을 사용한다. 이는 기존 학습된 분류모델과 특징 공간을 점진적으로 갱신함으로써 분류모델을 향상시키는 것이 매우 용이하기 때문이다. 본 논문에서는 특징 가중치를 이용하여 문서분류기의 성능을 향상시키는 기법을 제안한다. 기본 아이디어는 문서분류 모델의 인자로서 특징들의 분포뿐만 아니라 각 특징들의 중요도를 반영하는 것이다. 속성 선택을 미리 수행하여 학습모델을 만드는 것이 아니라, 속성 중요도를 나이브 베이즈 학습 모델에 포함시킴으로써 보다 정확한 모델을 생성할 수 있다. 또한 동적 환경에서 점진적인 특징 가중치 부여를 위해 기존의 특징 갱신 기법을 확장한 알고리즘도 제안한다. 본 논문에서 제안된 기법을 평가하기 위해서 Reuters-21578과 20Newsgroup 문서집합 이용한 실험을 실시하여, 제안된 기법이 전통적인 나이브 베이즈 분류기의 성능을 크게 향상시킴을 증명한다.
토양수분 분포의 시공간적인 예측을 위하여 유사 동력학 상태의 습윤지수 계산과정을 정리하였고, 우량 자료를 회귀적분한 동력학적 습윤지수의 계산 알고리즘을 개발하였다. 설마천 유역의 수치고도 모형과 2년간의 우량자료를 활용하여 동력학적 상태의 습윤지수의 시ㆍ공간적인 거동을 분석하였다. 공간적인 거동은 동력학적인 습윤지수가 유사 동력학적 상태나 정적인 습윤지수와 비교하여 흐름분산 특성이 강조된 분포특성을 보여주었다. 통계적인 특성으로는 시간이 경과함에 따라 유사동력학적 습윤지수나 동력학적 습윤지수 모두 정상상태 습윤지수에 근접하나, 동력학적 습윤지수의 경우 두 개의 상이한 분포특성이 나타났다.
본 논문은 다성음원에서 추출된 특성정보 기반 QbSH (Query-by-Singing/ Humming) 시스템의 매칭엔진에 대해 제안하였다. 다성음원 기반 QbSH 시스템은 사람의 노래나 허밍에서 추출된 특성정보와 MP3 파일과 같은 다성음원에서 추출된 특성정보를 비교하여, 가장 유사한 음원을 검색하는 시스템이다. 제안된 매칭엔진에는 다성음원에서 특성 추출시 발생하는 오류를 줄이고, 매칭성능을 향상시키기 위해 크로마-스케일 표현기법 (Chroma-Scale Representation), 보상기법 (Compensation) 및 비대칭적 DTW (Asymmetric Dynamic Time Warping) 알고리즘을 적용하였다. 또한 다양한 거리 함수 (Distance Metric)를 적용하여 매칭엔진의 성능향상을 확인하였다. 1,000개의 허밍 질의와 450곡의 다성음원 데이터베이스를 기반으로 제안한 QbSH 시스템의 성능 실험을 수행하다. 성능 평가를 통해 제안한 QbSH 시스템이 MRR (Mean Reciprocal Rank) 0.718의 정확도를 가지는 것으로 확인되었다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제7권2호
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pp.102-108
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2007
The issues of preventive and condition-based maintenance, online monitoring, system fault detection, diagnosis, and prognosis are of increasing importance. This study introduces a technique to detect and identify faults in induction motors. Stator currents were measured and stored by time domain. The time domain is not suitable for representing current signals, so wavelet transform is used to convert the signal; onto frequency domain. The raw signals can not show the significant feature, therefore difference values are applied. The difference values were transformed by wavelet transform and the features are extracted from the transformed signals. The dynamic time warping method was used to identify the four fault types. This study describes the results of detecting fault using wavelet analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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