Due to high-speed of trains, the track deformation increases rapidly and may lead to track irregularities causing the track stability problem. To secure the track stability, the continual inspection on track irregularities is required. The paper presents a methodology for identifying track irregularity using the NARX neural network considering non-linearity in the train structural system. A simulation study has been carried out to examine the proposed method. Acceleration time history data measured at a bogie were re-sampled to every 0.25m track irregularity. In the simulation study, two sets of measured data were simulated. The second data set was obtained by a train with 10% more mass than the one for the first data set. The first set of simulated data was used to train the series-parallel mode of NARX neural network. Then, the track irregularities at the second time period are identified by using the measured acceleration data. The closeness of the identified track irregularity to the actual one is evaluated by PSD and RMSE.
Locating reinforcing bars, in particular to know their accurate depths, is very important in radar inspection of concrete structures. By the way, an accurate depth estimation of reinforcing bars in concrete structures by the radar is not easy because the microwave propagation velocity in test area is generally unknown. This problem can be solved by generalized Hough transformation technique. Using this technique, the microwave propagation velocity in test area can be detected from the radar image, which appear as hyperbolas conveying the velocity information in their shape. A developed speed-up technique for the computation of the Generalized Hough transformation is also investigated in this study. As a result, although it becomes difficult to locate reinforcing bars when multiple parallel bars lying too close together, there is a possibility of detecting accurate depths of reinforcing bars in test area by the proposed method
Welding using lasers can be mass-produced in high speed. In the laser welding, performing real-time evaluation of the welding quality is very important in enhancing the efficiency of welding. In this study, the plasma and molten metal which are generated during laser welding were measured using the UV sensor and IR sensor. The results of laser welding were classified into five categories such as optimal heat input, little low heat input, low heat input, focus off, and nozzle change. Also, a system was formulated which uses the measured signals with a fuzzy pattern recognition method which is used to perform real-time evaluation of the welding quality and the defects which can occur in laser welding. Weld quality prediction program was developed using previous weld results and statistical program which could show the trend of weld quality and signal was developed.
At present, multiple input multiple output radars offer accurate target detection and better target parameter estimation with higher resolution in high-speed wireless communication systems. This study focuses primarily on power allocation to improve the performance of radars owing to the sparsity of targets in the spatial velocity domain. First, the radars are clustered using the kernel fuzzy C-means algorithm. Next, cooperative and noncooperative clusters are extracted based on the distance measured using the kernel fuzzy C-means algorithm. The power is allocated to cooperative clusters using the Pareto optimality particle swarm optimization algorithm. In addition, the Nash equilibrium particle swarm optimization algorithm is used for allocating power in the noncooperative clusters. The process of allocating power to cooperative and noncooperative clusters reduces the overall transmission power of the radars. In the experimental section, the proposed method obtained the power consumption of 0.014 to 0.0119 at K = 2, M = 3 and K = 2, M = 3, which is better compared to the existing methodologies-generalized Nash game and cooperative and noncooperative game theory.
To obtain a high performance in a vector controlled induction machine, it is essential to know the instantaneous position of the rotor flux which depends on the rotor time constant. But the rotor time constant mainly varies due to the temperature rise in the motor winding, so real time compensating algorithm is necessary. This paper proposes that it uses short duration pulses added to the constant flux command current and then resultant torque command current produced by speed controller is utilized for the rotor resistance estimation. This method has advantages with a low computational requirement and does not require voltage sensors. The proposed method is proved by simulations.
연흔(ripple)이 발랄할 수 있는 이동상 해저면에서 파낭과 해류가 함께 작용할 때의 마찰력을 구하는 해법을 개발하였다. 본 해법에서 연흔의 형상에 대한 판별은 경험식을 이용하였다. 해법의 주요 골격은 프란틀의 혼합거리리논이며 해류의 감속률을 구하기 위한 확산계수비를 계산할 때 임의각의 합성영향을 고려하였으며, 모든 수치적분식의 解는 약산식으로 표현하여 계산효율을 증진시켰다. 또한 연흔을 고려하여 구한 마찰력을 기존 토사이동양 산정식에 적용하였으며 이를 발표된 실험자료와 비교하여 보았다.
The classical dynamic backpropagation learning algorithm has the problems of learning speed and the determine of learning parameter. The Extend Kalman Filter(EKF) is used effectively for a state estimation method for a non linear dynamic system. This paper presents a learning algorithm using Dual Extended Kalman Filter(DEKF) for Fully Recurrent Neural Network(FRNN). This DEKF learning algorithm gives the minimum variance estimate of the weights and the hidden outputs. The proposed DEKF learning algorithm is applied to the system identification of a nonlinear SISO system and compared with dynamic backpropagation learning algorithm.
Industrial interest in switched reluctance moor (SRM) drives has varied since 1850s. This has been primarily due to the emerging markets for variable speed drives in consumer and industrial products, such as home appliances, air conditioning, hand tools, fans, pump motor, etc. However, SRM has been plagued with the acoustic noise and vibration problem by input power of fixed section. Therefore, This paper offers electromagnetic analysis for torque ripple reduction in mechanical geometry and electric parameters. This means that the rotor pole arc and electric parameters have related to produce the active and negative torque. This analysis results are verified by the finite element method.
DSPs used at motor control are usually fixed point processor. They need scaling because they cannot excute floating point calculation. Scaling for floating point calculation makes the DSP's speed down, complex coding and etc. Therefore the IQ math is adopted. IQ math makes the fixed point processor possible to calculate the floating point math. In addition, IQ math can reduce memory usage and be more faster than that without IQ math. It seems that IQ math is appropriate in motor position control. In comparison of the position calculation between the IQ math, math function and the sine table, the method using IQ math is superior than other methods.
Lately, there are actively proceeding in making a plan for subway construction, a high-speed railway construction and a expansion of road and also all kinds of large-scaled construction in Korea. Construction works were delayed from noises and vibrations occurred by usage of a large-sized construction equipments and driven and also blast or there were often stopped from them under construction. Therefore, this study was modeling operation of the cyclic loading and conforming effects from grasping displacement-changing method through a variable analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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