Stress wave propagation plays an important role in many engineering problems for reducing industrial noise and vibrations. In this paper, the dispersion-corrected finite element model is proposed for reducing the dispersion error in simulation of stress wave propagation. At eliminating the numerical dispersion error arising from the numerical simulation of stress wave propagation, numerical dispersion characteristics of the wave equation based finite element model are analyzed and some dispersion control scheme are proposed. The validity of the dispersion correction techniques is demonstrated by comparing the numerical solutions obtained using the present techniques.
The ability to locate the defects in materials is one of the major attrations of the acoustic emission(AE) technique. The most conventional method for planar AE source localization is to place three or more AE sensors on the plate and to determine the source position by measuring the differences in the arrival times of the AE wave at the sensors, which is called as triangulation method. But this method can not be applied in the material of which elastic wave propagtion velocity is not known. In this paper, we propose two methods, vector method and error minimization method, for AE source location on the material with unknown AE wave velocity. In this method, it is not needed to know the propagation velocity previously, that is, we can apply this method to arbitrary material of which properties are not known exactly. Also, in this paper, the robustness to the error in the measurement of time differences are discussed for both methods. Finally, in order to evaluate the actual performances, experiments using a pencil lead break as the AE source were carried out on the aluminum plate.
반복학습제어는 특정목적 궤도의 반복작업을 수행하는 정밀도를 개선하는 제어기를 개발하는 기술이다. 기존 연구에서는 수직다물체의 반복정밀도를 개선하기 위하여 누적학습제어와 적응제어 기법을 한 반복영역에서 동시에 실시하는 기법을 개발하였다. 당초 이 기술은 생산조립라인의 산업용 로봇에서 발생하는 반복정밀도를 개선하기 위해 개발하였으며, 특히, 분산학습기법은 산업용 로봇에서 발생하는 실질적 제어 방식에 유효한 기법이다. 본 논문에서 개발한 제어기술은 한 반복영역의 모든 시간대의 입출력 정보를 동시에 학습하기 보다는 매 시간대의 입출력 정보를 각 시간대 마다 충분히 학습하고 다음 시간대의 정보를 학습하는 것이다. 본 논문에서 개발한 기술을 산업용 로봇과 의료기기에 적용하면 수직다물체의 정밀도 품질보증 확보에 큰 기여를 하게 된다.
반복학습제어는 특정목적 궤도의 반복작업을 수행하는 정밀도를 개선하는 제어기를 개발하는 기술이다. 기존 연구에서는 수직다물체의 반복정밀도를 개선하기 위하여 누적학습제어와 적응제어 기법을 한 반복영역에서 동시에 실시하는 기법을 개발하였다. 당초 이 기술은 생산조립라인의 산업용 로봇에서 발생하는 반복정밀도를 개선하기 위해 개발하였으며, 특히, 분산학습기법은 산업용 로봇에서 발생하는 실질적 제어 방식에 유효한 기법이다 본 논문에서 개발한 제어기술은 한 반복영역의 모든 시간대의 입출력 정보를 동시에 학습하기 보다는 매 시간대의 입출력 정보를 각 시간대 마다 충분히 학습하고 다음 시간대의 정보를 학습하는 것이다. 본 논문에서 개발한 기술을 산업용 로봇과 의료기기에 적용하면 수직다물체의 정밀도 품질보증 확보에 큰 기여를 하게 된다.
본 논문에서는 전자파의 전파현상의 불연속모델로서 시간영역 유한 차분법의 수치적 성질이 연구된다. 시간 공간의 차원에서 막스웰 방정식을 개구리뜀 근사식으로 나타내므로 수치적인 특성과 의존 영역의 항으로 전자파의 전파현상을 모사한다. 시간영역 유한차분법의 수치적모사과정이 기하학적으로 설명된다. 개구리뜀 근사법의 채용으로 인한 수치적인 분산현상이 예시된다. 개구리뜀 근사법을 기초로 한 시간영역 유한차분법은 원래 계산 결과만을 산출하는 모델이 아니고 묘사적인 모델이므로 전자파 전파현상에 대한 몰리적인 현상을 묘사할 뿐만 아니라 이러한 묘사직언 결과로부터 푸리에 변환을 통하여 주파수 영역에서의 결과를 추출할 수 잇는 매우 유연한 수치해석 방법이다. 그래서 본 수치해석 방법을 이용하여 WR-28과 WR-90 도파관의 E-평면 휠터와 인턱티브 아이리스의 특성성분적 결과를 포함시킨다.
An active damage detection technique is introduced to locate damage in an isotropic plate using Lamb waves. This technique uses a time-domain energy model of Lamb waves in plates that the wave amplitude inversely decays with the propagation distance along a ray direction. Accordingly the damage localization is formulated as a least-squares problem to minimize an error function between the model and the measured data. An active sensing system with integrated actuators/sensors is controlled to excite/receive $A_0$ mode of Lamb waves in the plate. Scattered wave signals from the damage can be obtained by subtracting the baseline signal of the undamaged plate from the recorded signal of the damaged plate. In the experimental study, after collecting the scattered wave signals, a discrete wavelet transform (DWT) is employed to extract the first scattered wave pack from the damage, then an iterative method is derived to solve the least-squares problem for locating the damage. Since this method does not rely on time-of-flight but wave energy measurement, it is more robust, reliable, and noise-tolerant. Both numerical and experimental examples are performed to verify the efficiency and accuracy of the method, and the results demonstrate that the estimated damage position stably converges to the targeted damage.
An ultrasonic based magnetostrictive position sensor (MPS) provides an indication of real target position. It determines the real target position by multiplying the propagation speed of ultrasonic wave and the time-of-flight between the receiving signals; one is the initial signal by an excitation current and the other is the reflection signal by the ultrasonic wave. The propagation speed of the ultrasonic wave depends on the temperature of the waveguide. Hence, the change of the propagation speed in various environments is a critical factor in terms of the positioning accuracy in the MPS. This means that the influence of the changes in the waveguide temperature needs to be compensated. In this paper, we presents a novel way to improve the positioning accuracy of MPSs using temperature compensation for waveguide. The proposed method used the inherent measurement blind area for the structure of the MPS, which can simultaneously measure the position of the moving target and the temperature of the waveguide without any additional devices. The average positional error was approximately -23.9 mm and -1.9 mm before and after compensation, respectively. It was confirmed that the positioning accuracy was improved by approximately 93%.
In this paper, we propose two methods for AE source location on the material with unknown AE wave velocity. By this method, we can apply this method to arbitrary material of which properties are not known exactly. Also, in this paper, the mechanism of error generation in both methods are discussed and performances are compared by using computer simulation and experiments which uses a lead break as the AE source on the aluminum plate.
The success of target reconstruction in SAR(Synthetic Aperture Radar) imaging system is greatly dependent on the coherent detection. Primary causes of incoherent detection are uncompensated target or sensor motion, random turbulence in propagation media, wrong path in radar platform, and etc. And these appear as multiplicative phase error to the echoed signal, which consequently, causes fatal degradations such as fading or dislocation of target image. In this paper, we present iterative phase error estimation scheme which uses echoed data in all temporal frequencies. We started with analyzing wave equation for one point target and extend to overall echoed data from the target scene - The two wave equations governing the SAR signal at two temporal frequencies of the radar signal are combined to derive a method to reconstruct the complex phase error function. Eventually, this operation attains phase error correction algorithm from the total received SAR signal. We verify the success of the proposed algorithm by applying it to the simulated spotlight-mode SAR data.
Journal of information and communication convergence engineering
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제14권3호
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pp.200-206
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2016
Images can be obtained by collecting rays from objects. The characteristics of electromagnetic wave propagation depend on the medium. In particular, in an underwater imaging system, the interface between air and water must be considered. Further, reflection and transmission coefficients can be found by using electromagnetic theory. Because of the fact that the values of these coefficients differ according to the media, the recorded light intensities will change. A color image sensor has three different color channels. Therefore, the reflection and transmission coefficients have to be calculated individually. Thereafter, by using these coefficients, we can compensate for the color information of underwater objects. In this paper, we present a method to compensate for the color information of underwater objects by using electromagnetic wave propagation theory. To prove our method, we conducted optical experiments and evaluated the quality of the compensated image by a metric known as mean square error.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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