In this work, a frequency domain method is tested numerically and experimentally to improve nonlinear model parameters using the frequency response function at the nonlinear element connected point of structure. This method extends the force-state mapping technique, which fits the nonlinear element forces with time domain response data, into frequency domain manipulations. The force-state mapping method in the time domain has limitations when applying to complex real structures because it needd a time domain lumped parameter model. On the other hand, the frequency domain method is relatively easily applicable to a complex real structure having nonlinear elements since it uses the frequency response function of each substurcture. Since this mehtod is performed in frequency domain, the number of equations required to identify the unknown parameters can be easily increased as many as it needed, just by not only varying excitation amplitude bot also selecting excitation frequency domain method has some advantages over the classical force-state mapping technique in the number of data points needed in curve fit and the sensitivity to response noise.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제15권4호
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pp.178-184
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2023
AI image generation technology has become a popular research direction in the field of AI, which is widely used in the field of digital art and conceptual design, and can also be used in the process of 3D texture mapping. This paper introduces the production process of 3D texture mapping using AI image technology, and discusses whether it can be used as a new way of 3D texture mapping to enrich the 3D texture mapping production process. Two AI deep learning models, Stable Diffusion and Midjourney, were combined to generate high-quality AI textures. Finally, the lmage to material function of substance 3D Sampler was used to convert the AI-generated textures into PBR 3D texture maps. And applied in 3D environment. This study shows that 3D texture maps generated by AI image generation technology can be used in 3D environment, which not only has short production time and high production efficiency, but also has rich changes in map styles, which can be quickly adjusted and modified according to the design scheme. However, some AI texture maps need to be manually modified before they can be used. With the continuous development of AI technology, there will be great potential for further development and innovation of AI-generated image technology in the 3D content production process in the future.
The purpose of this study is to analyze the correlation between the density, the Count and the width of cross section in 2D function through comparison the difference of simulated fabrics based on the various yarns, and to compare the 3D effect by Lay Mapping of diverse fabrics. The method of research is to weave the eight fabrics composed of cotton, linen, worsted, slender yarn, loop, $m{\acute{e}}lange$, woolen, and yarn twist with Hi-Tex program, and to practice 3D mapping with Hi-Print program. As a mapping object, the flared skirt which is a basic costume item is selected. As a result, the thickness of yarn in CAD system was fixed by the width of cross section rather than Count, especially by the width of core section not including the fluff section. The type of yarn such as cotton yarn, linen yarn, and worsted had effect on the shape of texture, but had few interrelations with dimension. In the case of 3D mapping, the textural characteristic and the dimension were presented precisely, whereas there were several limitations. First, the thickness of tissue has not been represented. Secondly, the effect of texture such as fuzzy look, loop was not expressed on the skirt outline including sideline and hemline. Thirdly, the difference of silhouette was not distinct. The common point in 2D and 3D operations is that the representation of texture is relatively accurate and that is difficult to measure and manifest of thickness, the side. For more professional digitalizing in fashion industry, above all in the domain of 3D, it must be supplement the subdivided and differentiated mapping process according to the texture, deviating from the existing analog-based organization which has to designate the form and silhouette suitable for tissue.
Complex variable methods are used to solve the first and the second fundamental problems for infinite plate with two holes having arbitrary shapes which are conformally mapped on the domain outside of the unit circle by means of rational mapping function. Some applications are investigated and some special cases are derived.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제8권1호
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pp.81-92
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2004
Muskhelishvili's complex variable method has been applied to derive exact and closed expressions for Gaursat's functions for the first and second fundamental problems of the infinite plate weakened by a curvilinear hole which is conformally mapped on the domain outside the unit circle by means of rational mapping function. The hole having three poles. The previous work of the authers in this domain is considered as special cases of this work.
Let Ε and F be locally convex spaces over C. We assume that Ε is a nuclear space and F is a Banach space. Let f be a holomorphic mapping from Ε into F. Then we show that f is of uniformly bounded type if and only if, for an arbitrary locally convex space G containing Ε as a closed subspace, f can be extended to a holomorphic mapping from G into F.
In this paper we establish two common fixed point theorems in fuzzy metric spaces. These theorems are generalisations of the Banach contraction mapping principle and the Kannan's fixed point theorem respectively in fuzzy metric spaces. Our result is also supported by examples.
A new non-contact method of the frost thickness measurement has been developed. The method is based on the digital image processing technique to identify the reflection edge of the image captured by a CCD camera under laser sheet light illumination. To insure the accuracy of frost layer thickness, an in-situ calibration procedure is carried out with a calibration target with 0.5mm holes. Using the mapping function obtained by the calibration procedure, the contour of frost surface can be estimated with sub-pixel resolutions. The developed method is applied to study the effect of cooling plate temperature on the frost thickness in a small low speed wind tunnel.
The auto-encoder network which is a good candidate to handle the modeling of the signal strength attenuation is designed for denoising and compensating the distortion of the received data. It provides a non-linear mapping function by iteratively learning the encoder and the decoder. The encoder is the non-linear mapping function, and the decoder demands accurate data reconstruction from the representation generated by the encoder. In addition, the adaptive network width which supports the automatic generation of new hidden nodes and pruning of inconsequential nodes is also implemented in the proposed algorithm for increasing the efficiency of the algorithm. Simulation results show that the proposed method can improve the neural network training surface to achieve the highest possible accuracy of the signal modeling compared with the conventional modeling method.
This paper proposes an approach of identifying nonlinear mappings from input/output data. The approach is based on the universal approximation by the fuzzy integration of local affine mappings. A connectionist model realizing the universal approximator is suggested by using a processing unit based on both the radial basis function and the weighted sum scheme. In addition, a learning method with self-organizing capability is proposed for the identifying of nonlinear mapping relationships with the given input/output data. To show the effectiveness of our approach, the proposed model is applied to the function approximation and the prediction of Mackey-Glass chaotic time series, and the performances are compared with other approaches.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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