The paper proposes to characterize the free vibration behaviour of non-uniform cylindrical shells using spline approximation under first order shear deformation theory. The system of coupled differential equations in terms of displacement and rotational functions are obtained. These functions are approximated by cubic splines. A generalized eigenvalue problem is obtained and solved numerically for an eigenfrequency parameter and an associated eigenvector which are spline coefficients. Four and two layered cylindrical shells consisting of two different lamination materials and plies comprising of same as well as different materials under two different boundary conditions are analyzed. The effect of length parameter, circumferential node number, material properties, ply orientation, number of lay ups, and coefficients of thickness variations on the frequency parameter is investigated.
The buckling of two elastic layers bonded to a semi-infinite substrate under a transverse compressive plane strain is investigated. Incremental deformation theory is employed to describe the buckling behavior of both two isotropic layers and the semi-infinite substrate. The problem is converted to an eigenvalue-eigenvector case, from which the critical buckling strain and the wavelength of the buckled shape are obtained. The results are presented on the effects of the layer geometries and material properties on the buckling behavior.
여러 음원들에 의해 형성된 파동장내에서 각 신호음의 주파수 특성과 시간 지연 (time delay)을 추정할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 이 알고리즘의 관련 수식은 두 개의 상호 간섭하는 신호가 입사하고 여기에 주변 환경에 의한 랜덤 잡음이 첨가된다고 가정하여 유도되었으며 두 개 이상의 신호음이 있는 상황에 대해 확장이 가능하다. 본 논문에서 시간 지연이 일정한 수신 신호 영역에 등간격으로 놓여진 수신기로부터 각 센서에 수신된 신호의 스펙트럼은 M개의 센서에 대해 K개의 음원 스펙트럼과 K개의 조정 벡터(steering vector) 의 선형 조합(linear combination)으로 주파수에서 모델된다. 각 음원의 주파수 특성과 음원 으로 들어오는 신호의 입사각을 결정하기 위하여 본 알고리즘은 전달 행렬(transfer matrix) 을 계산하고 그 전달 행렬의 고유값(eigenvalue)과 고유벡터(eigenvector)를 분석한다. 이 고 유값들은 복소수이며 그 크기는 진폭 변환 계수를 결정한다. 위상은 수신기의 간격으로부터 시간 지연을 결정하는 기울기를 갖는 주파수의 선형 함수이다. 전달 행렬에의 입력 자료들 은 동일 간격 소자간의 cross-power spectra이다.
본 논문에서 행렬의 가장 큰 고유값과 그에 대응하는 고유벡터가 과학적인 의사결정과정에 어떻게 적용되는지를 살펴본다. 이를 적용한 계층분석적 의사결정(AHP) 방법에서 사용된 행렬이론을 통해서 실제로 연구과제 선정방법의 심사지표 가중치가 AHP를 이용하여 조절되는 예를 구체적으로 알아본다.
이번 연구에서는 de Laval nozzle를 이용하여 다양한 유체해석 모델과 프로그램을 비교하여 그 성능을 파악하였다. de Laval nozzle은 eigenvalue에 의해 eigenvector값이 '-'와 '+'값을 동시에 갖는 물리현상을 내포하고 있으며, 압력조건에 따라 내부에서 Normal shock이 발생하게 된다. 이러한 non-linearity를 현재 우리가 주로 사용하고 있는 상용프로그램(cfx, fluent)과 EDISON, 직접 코딩한 프로그램(Matlab이용)이 얼마나 잘 표현하는지 알아보았다. 그 결과 Van Leer Vector Splitting을 이용할 경우 물리현상을 제일 잘 표현 하였다. 또한 난류 유동(Turbulence flow)을 고려하게 될 경우, Mesh가 Boundary layer를 표현할 정도로 정밀하지 못하다면 제대로 된 해석 결과를 얻을 수 없었으며, Wall 근처에서 Non-slip condition에 의해 Vortex가 형성되고, 이 Vortex가 Back flow를 유도하여 해가 수렴하는데 방해를 하게 됨을 알 수 있었다. 이를 방지하기 위해서는 유동이 잘 표현될 수 있도록 적절한 Computational environment를 형성해 주는 것이 매우 중요하다.
Direction of arrival (DOA) estimation of space signals is a basic problem in array signal processing. DOA estimation based on the multiple signal classification (MUSIC) algorithm can theoretically overcome the Rayleigh limit and achieve super resolution. However, owing to its inadequate real-time performance and accuracy in practical engineering applications, its applications are limited. To address this problem, in this study, a DOA estimation algorithm with high parallelism and precision based on an analysis of the characteristics of complex matrix eigenvalue decomposition and the coordinate rotation digital computer (CORDIC) algorithm is proposed. For parallel and single precision, floating-point numbers are used to construct an orthogonal identity matrix. Thus, the efficiency and accuracy of the algorithm are guaranteed. Furthermore, the accuracy and computation of the fixed-point algorithm, double-precision floating-point algorithm, and proposed algorithm are compared. Without increasing complexity, the proposed algorithm can achieve remarkably higher accuracy and efficiency than the fixed-point algorithm and double-precision floating-point calculations, respectively.
The purpose of this study is to predict the stability and frequency response of multipurpose vehicle. The vehicle model has seven degrees of freedom. The motion equations are derived by using Lagrangian equation and linearized. The positions of eigenvalues of model which are dominated by lateral velocity, yaw rate, roll rate of sprung mass are used to predict the stability of motion. The resonse of sprung mass to steering wheel is simulated in time domain. It is predicted that the roll response of sprung mass would rather be improved by modifying the position of eigenvalues. The responses of sprung mass to steering wheel are also simulated in frequency domain. The magnitude and phase plots of gains are evaluated in driver's steering input frequency range.
소나 시스템에서 참조 신호를 이용하여 어레이 형상을 추정하는 경우, 참조 신호는 어레이와 충분히 떨어져 있지 않기 때문에 근거리 신호 모델링이 필요하다. 근거리 신호 모델링을 기반으로 하는 어레이 형상 추정 기법은 일반적으로 수신된 참조 신호의 공간 공분산 행렬을 이용한다. 이러한 기법 중 1개의 참조 신호만을 이용하여 공간 공분산 행렬의 고유치 분해 후 최대 고유치에 해당하는 고유 벡터를 참조 신호의 조향 벡터로 구성하여 어레이 형상을 추정하는 근거리 고유벡터 기법이 있다. 본 논문에서는 1개 이상의 참조 신호를 이용하여 공간 공분산 행렬로부터 구한 잡음 부공간과 신호 부공간이 서로 직교한다는 특성을 이용하여 Newton-type 반복 기법으로 센서 위치를 추정해 나가는 간략화된 부공간 근사 기법을 제안한다. 또한 근거리 고유 벡터 기법과 간략화된 부공간 근사 기법의 성능을 다양한 환경에서 분석해 본다. 모의 실험 결과 한 개의 참조 신호를 이용하는 경우에 근거리 고유 벡터 기법과 간략화된 부공간 근사 기법이 거의 동일한 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 또한 근거리 고유 벡터 기법이 참조 신호를 2개 이상 사용할 수 없는데 반해 간략화된 부공간 근사 기법은 두 개의 참조 신호를 이용함으로써 참조 신호의 입사 방향에 관계없이 안정적인 형상 추정 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 실험자료에 대한 분석모형으로 이원 분산분석모형을 가정한다. 고정효과 모형의 가정하에 요인별 변동량을 구하기 위한 방법으로 제1종 분석을 다루고 있다. 모형의 순차적 적합에 따라 얻어지는 요인별 제곱합의 계산방법으로 대수적 방법이 아닌 사영에 의한 분석방법을 제공한다. 관측자료를 다차원상의 공간벡터로 간주할 때, 최소 제곱법에 의한 요인별 변동량은 계획행렬로 생성되는 모수추정 공간에서 요인별 부분공간으로의 사영에 이르는 거리 제곱으로 구해질 수 있음을 논의하고 있다. 또한 사영행렬로 부터의 고유벡터와 고유근을 이용하여 요인별 변동량을 구하는 방법을 제공하고 있다. 균형자료나 불균형자료에서 모형의 순차적 적합에 따른 제1종 분석이 행해질 때 요인별 변동량의 합은 처리제곱합과 일치하나 제2종 분석의 경우 불균형자료에서 이러한 성질이 만족되지 않음을 논의하고 있다.
본 논문에서는 웨이블릿 압축을 이용하여 얼굴 데이터베이스를 구축하고, 주성분 분석(Principal Component Analysis : PCA) 알고리듬을 이용하여 얼굴 인식률을 비교한다. 일반적인 얼굴인식 방법은 정규화된 크기를 이용하여 데이터베이스를 구축하고, 얼굴 인식을 한다. 제안된 방법은 정규화된 크기(92×112)의 영상을 웨이블릿 압축으로 1단계, 2단계, 3단계로 변환하고 데이터베이스를 구축한다. 입력 영상도 웨이블릿으로 압축하고 PCA 알고리듬으로 얼굴인식 실험을 하였다 실험을 통하여 제안된 방법은 기존 얼굴영상의 정보를 축소할 뿐만 아니라 처리속도도 향상되었다. 또한 제안된 방법은 원본 영상이 99.05%, 1단계 99.05%, 2단계 98.93%, 3단계 98.54% 정도의 인식률을 보였으며, 대량의 얼굴 데이터베이스를 구축하여 얼굴인식을 하는데 가능함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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