In this paper, a simple method of angle velocity estimation is presented for a passive dynamic biped robot. The estimation problem is not an easy task because its dynamic model is a hybrid system involved with an impact condition. Instead of designing a complex observer for hybrid systems we simply utilize the impact condition to reset the initial condition of the high-pass filter when the non-support leg hits the slope. The approach has been verified by simulation results.
This study intends to analysis problems and propose of EIA(Environmental Impact Assessment) and PER(Pre-Environmental Review) especially on division of landscape impacts. The problems of EIA and PER are first, on analysis of existing conditions side, insufficiency of the list of landscape elements and their descriptions and presentations, and the number of viewpoints and each validity second, on estimation of landscape impacts, the methods and techniques of estimation and simulation, and the process of impact estimation, third, on suggestion of reduction plans, reduction devices covering impacts, the lack of influence reduction forecasting devices, the deficiency of execution power of reduction plans, finally, the systematic connection of impact estimation with existing conditions analysis and reduction plans. Therefore, on each step from existing condition analysis to reduction plan suggestion, the solutions to each problem are proposed.
In this paper, we investigate the impact of channel estimation error on the D2D power control algorithm. In the previous work, D2D power control algorithm has been proposed under the assumption that the channel between the transmitter and the corresponding receiver is perfectly estimated. In reality, the channel estimation error is more often the case. The first question is that the power control algorithm designed for perfect channel estimation is still valid under the channel estimation error environment ? The second question is, if it is not valid, what could be the possible remedy for the channel estimation error ? In this paper, to answer the first question, we investigate the impact of the channel estimation error on the power control algorithm. We first review the D2D power control algorithm designed for perfect channel estimation. Then, we model the channel estimation error. Finally, we summarize the main results observed from the analysis of the simulation.
The purpose of this study was to investigate the effect of background noise on loudness magnitude estimation of Heavy-weight impact noise. Relationship between loudness magnitude estimation and estimation methods about floor impact noise had appeared low in apartment which receive much effect of background noise. Then, to need new estimation method abut effect of background noise. Masking effects by background noise is increased steadily, there is a continuous transition between an audible impact noise and one that is totally masked. Result 1 hat analyze interrelationship of phychoacoustical data and values through Zwicker Parameters, to Investigate that an estimation experiment about Annoyance need.
A loose part monitoring system is used to detect unexpected loose parts in a reactor coolant system in a nuclear power plant. It is still necessary to develop a new methodology for the localization and mass estimation of loose parts owing to the high estimation error of conventional methods. In addition, model-based diagnostics recently emphasized the importance of a model describing the behavior of a mechanical system or component. The purpose of this study is to propose a new localization and mass-estimation method based on finite element analysis (FEA) and optimization technique. First, an FEA model to simulate the propagation behavior of the bending wave generated by a metal sphere impact is validated by performing an impact test and a corresponding FEA and optimization for a downsized steam-generator structure. Second, a novel methodology based on FEA and optimization technique was proposed to estimate the impact location and mass of a loose part at the same time. The usefulness of the methodology was then validated through a series of FEAs and some blind tests. A new feature vector, the cross-correlation function, was also proposed to predict the impact location and mass of a loose part, and its usefulness was then validated. It is expected that the proposed methodology can be utilized in model-based diagnostics for the estimation of impact parameters such as the mass, velocity, and impact location of a loose part. In addition, the FEA-based model can be used to optimize the sensor position to improve the collected data quality in the site of nuclear power plants.
In this study, we deduced the best estimation methodology for amount of carbon sequestration by vegetation, through the case study using the data obtainable from the environmental assessment procedure. Our results showed that the estimation methodology using the national vegetation map was the best for the strategic environmental assessment, whileas those using the vegetation growth equation were applicable for environmental impact assessment procedure. Furthermore, we found that the amount of carbon sequestration by farmland and/or grassland, not by vegetation, was not negligible. Therefore, we concluded that the area of farmland and/or grassland need to be taken into account during the landuse planning.
Moon, Seongin;Han, Seongjin;Kang, To;Han, Soonwoo;Kim, Kyungmo;Yu, Yongkyun;Eom, Joseph
Nuclear Engineering and Technology
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제53권4호
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pp.1199-1209
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2021
The detection of unexpected loose parts in the primary coolant system in a nuclear power plant remains an extremely important issue. It is essential to develop a methodology for the localization and mass estimation of loose parts owing to the high prediction error of conventional methods. An effective approach is presented for the localization and mass estimation of a loose part using machine-learning and deep-learning algorithms. First, a methodology was developed to estimate both the impact location and the mass of a loose part at the same times in a real structure in which geometric changes exist. Second, an impact database was constructed through a series of impact finite-element analyses (FEAs). Then, impact parameter prediction modes were generated for localization and mass estimation of a simulated metallic loose part using machine-learning algorithms (artificial neural network, Gaussian process, and support vector machine) and a deep-learning algorithm (convolutional neural network). The usefulness of the methodology was validated through blind tests, and the noise effect of the training data was also investigated. The high performance obtained in this study shows that the proposed methodology using an FEA-based database and deep learning is useful for localization and mass estimation of loose parts on site.
Impact noise caused by the collision of bodies is difficult to estimate because of the complexity of impact phenomenon. In this study, impact noise is estimated using two different methods when the noise is caused by the vibration due to impact. First, impact noise is analyzed using impact analysis and boundary element analysis. Second, modal expansion technique is applied to the estimation of impact noise. Experiment is carried out to validate the analysis results.
The kinetic energy during ship collision with bridge piers is released as the permanent deformations of structure and friction between the impact surfaces. So the ship collision energy is estimated from the equations of motions for ship-pier collisions which include the influence of the surrounding water, different impact angles and impact locations. The normal impact energy and tangent impact energy at a collision location and angle can be transformed into the normal impact force and friction force acting on the structure. Also the kinetic energy after collisions is calculated from the linear and angular impulse of ship collisions. The collision energy absorption system such as the protective structures for bridges is designed by evaluating the damage portions of ship and structure during the ship-structure collisions varying from the soft impact to hard impact and then the estimation of it will be suited for the design of protective measures.
It is known that loose parts in the reactor coolant system (RCS) cause serious damage to the systems. This paper is concerned with estimating the mass of a loose part in the steam generator of a nuclear power plant. We developed the mass estimation algorithm based on the Hertz theory in order to estimate the mass of the loose parts and applied the algorithm to the impact test data of YGN3. The mass estimation values were compared with real values in order to verify the algorithm. The result showed that the average error of the mass estimation value is less than 27%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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