Practical automated flat pattern generation with inbuilt production features for doubly curved sheet metal components (SMCs) is addressed here utilizing a new and unique Point Transformation Algorithm (PTA). This is the third in the series of papers on practical Flat Pattern Development (FPD) [8] and Production Loft Generation Systems (PLGS) [9] complementing the pioneering work [6,7]. In the first two publications, automated loft generation programs have addressed sheet metal components having a Principal Flat Surface (PFS) only. The flat pattern development of 3-D components that do not have the flat surface(termed as Non-PFS components) having complex features of double curvature in addition to cutouts and nibbled holes typical of aircraft components were so far not addressed due to lack of relevant published algorithms. This paper traces the evolution of developments and provides the record of fully illustrated, automated loft generation scheme for aircraft SMCs including the Non-PFS components which underwent validation through production tests by sponsors. Details of some of the unique features of the system like simplified surface model generation, termed as topological model and powerful algorithms deployed with potential for CAD/CAM applications are included.
The occurrence of defect, one of the major risk elements, gives rise to construction delays and additional costs. Although construction companies generally prefer to use a method of identifying and classifying the causes of defects, a system for predicting the rise of defects becomes important matter to reduce this harmful issue. However, the currently used methods are kinds of reactive systems that are focused on the defects which occurred already, and there are few studies on the occurrence of defects with prediction systems. This paper is about preliminary study on the development of judgemental algorithm that informs us whether additional works related to defect issue are needed or not. Among machine learning techniques, deep neural network was utilized as prediction model which is a major component of algorithm. It is the most suitable model to be applied to the algorithm when there are 8 hidden layers and the average number of nodes in each hidden layer is 70. Ultimately, the algorithm can identify and defects that may arise in later and contribute to minimize defect frequency.
This paper deals with an autonomous flight guidance and control algorithm design for TR301 tilt-rotor airplane under development by Korea Aerospace Research Institute for simulation purpose. The objective of this study is to design autonomous flight algorithm in which the tilt-rotor airplane should follow the given waypoints precisely. The approach to this objective in this study is that, first of all, model-based inversion is applied to the highly nonlinear tilt-rotor dynamics, where the tilt-rotor airplane is assumed to fly at helicopter flight mode(nacelle angle=0 deg), and then the control algorithm, based on classical control, is designed to satisfy overall system stabilization and precise waypoint following performance. Especially, model uncertainties due to the tiltrotor model itself and inversion process are adaptively compensated in a simple neural network(Sigma-Phi NN) for performance robustness. The designed algorithm is evaluated in the tilt-rotor nonlinear airplane in helicopter flight mode to analyze the following performance for given waypoints. The simulation results show that the waypoint following responses for this algorithm are satisfactory, and control input responses are within control limits without saturation.
EPS (Electric Power Steering) is important device for improving vehicle's dynamics and static performances. This paper deals with simulator design for C-EPS (Colum type-EPS), development assist and returnability control algorithm. First, C-EPS system model was simply designed because EPS system is complex control system that has many unknown variables. These parameters were simplified through assumptions. Second, C-EPS simulator was designed for development of control algorithm. This simulator has SAS (Steering Angle Sensor), dual torque sensor, dual load cell for measuring rack force, dual linear actuator for generating tire force and Data Acquisition System. Using this simulator, control methods ware tested. Third, control algorithm was designed for torque assist and returnability. Assist torque map and returnability torque map were found by lots of simulation test. These torque maps were tuned for EPS actuator control. The simulation result was compared with non-EPS system result. In this research, the C-EPS simulator was designed for development of control algorithm about torque assistant and returnability. Using this simulator, control algorithm was improved.
The selective catalytic reduction (SCR) system is a highly-effective aftertreatment device for NOx reduction of diesel engines. Generally, the ammonia ($NH_3$) was generated from reaction mechanism of SCR in the SCR system using the liquid urea as the reluctant. Therefore, the precise urea dosing control is a very important key for NOx and $NH_3$ slip reduction in the SCR system. This paper investigated NOx and $NH_3$ emission characteristics of urea-SCR dosing system based on model-based control algorithm in order to reduce NOx. In the map-based control algorithm, target amount of urea solution was determined by mass flow rate of exhaust gas obtained from engine rpm, torque and $O_2$ for feed-back control NOx concentration should be measured by NOx sensor. Moreover, this algorithm can not estimate $NH_3$ absorbed on the catalyst. Hence, the urea injection can be too rich or too lean. In this study, the model-based control algorithm was developed and evaluated on the numerical model describing physical and chemical phenomena in SCR system. One channel thermo-fluid model coupled with finely tuned chemical reaction model was applied to this control algorithm. The vehicle test was carried out by using map-based and model-based control algorithms in the NEDC mode in order to evaluate the performance of the model based control algorithm.
본 연구에서는 다방향 흐름 분배 알고리듬과 실시간 보정 알고리듬을 개발하여 분포형 강우-유출 모형에 적용하였다. 개발된 알고리듬의 적용과 분포형 모형 적용상의 약점인 계산시간 개선을 위해 비교적 간단한 수문과정 지배 방정식들을 이용하여 분포형 강우-유출 모형을 작성하였다. DEM(Digital Elevation Model)를 이용하여 공간해상도 변화에 따른 지형정보와 흐름정보의 변동성을 파악하였다. 모의수행 전처리 과정으로 가용한 고해상도 DEM 자료를 사용하여 공간해상도 변화에 따른 흐름정보의 손실을 최소화하고 상세흐름정보를 저해상도 흐름정보에 반영시키는 다방향 흐름분배 알고리듬을 개발하였다. 또한 실시간으로 유역상태량을 보정하는 실시간 보정 알고리듬을 개발하다. 개발된 모형은 저해상도 모의에서 유출 과정의 실제적 거동 정보를 유지할 수 있다. 그러므로 예측 정확도 향상 및 계산시간의 개선이 기대된다.
For the purpose of development of anti-jamming GPS receiver we have developed an anti-jamming algorithm and its Simulink implementation model. The algorithm used here is a form of Space-Time Adaptive Processing (STAP) filter which is well known as an effective way to remove wideband jamming signals. We have chosen Minimum Variance Distortionless Response (MVDR) block-adaptive beamforming algorithm for our development since it can provide relatively fast convergence speed to reach optimal weights, stable and high suppression capability on various types of jamming signals. We will show modeling results for this MVDR type adaptive beamformer and some simulation results. We also show the integrity of the demodulated satellite signals and the accuracy of resulting navigation solutions after anti-jamming operation.
A vulnerability assessment is essential for the efficient operation of a physical protection system (PPS). Previous assessment codes have used a simple model called an adversary sequence diagram. In this study, the use of a two-dimensional (2D) map of a facility as a model for a PPS is suggested as an alternative approach. The analysis of a 2D model, however, consumes a lot of time. Accordingly, a generalized heuristic algorithm has been applied to address this issue. The proposed assessment method was implemented to a computer code; Systematic Analysis of physical Protection Effectiveness (SAPE). This code was applied to a variety of facilities and evaluated for feasibility by applying it to various facilities. To help upgrade a PPS, a sensitivity analysis of all protection elements along a chosen path is proposed. SAPE will help to accurately and intuitively assess a PPS.
Satellite observed brightness temperature simulation using a radiative transfer model (here after, RTM) is useful for various fields, for example sensor design and channel selection by using theoretically calculated radiance data, development of satellite data processing algorithm and algorithm parameter determination before launch. This study is focused on elaborating the simulation procedure, and analyzing of difference between observed and modelled clear sky brightness temperatures. For the CMDPS (COMS Meteorological Data Processing System) development, the simulated clear sky brightness temperatures are used to determine whether the corresponding pixels are cloud-contaminated in cloud mask algorithm as a reference data. Also it provides important information for calibrating satellite observed radiances. Meanwhile, simulated brightness temperatures of COMS channels plan to be used for assessing the CMDPS performance test. For these applications, the RTM requires fast calculation and high accuracy. The simulated clear sky brightness temperatures are compared with those of MTSAT-1R observation to assess the model performance and the quality of the observation. The results show that there is good agreement in the ocean mostly, while in the land disagreement is partially found due to surface characteristics such as land surface temperature, surface vegetation, terrain effect, and so on.
Automatic large scale soil model generation is very critical stage for earthquake hazard simulation of urban areas. Manual model development may cause some data losses and may not be effective when there are too many data from different soil observations in a wide area. Geographic information systems (GIS) for storing and analyzing spatial data help scientists to generate better models automatically. Although the original soil observations were limited to soil profile data, the recent developments in mapping technology, interpolation methods, and remote sensing have provided advanced soil model developments. Together with advanced computational technology, it is possible to handle much larger volumes of data. The scientists may solve difficult problems of describing the spatial variation of soil. In this study, an algorithm is proposed for automatic three dimensional soil and velocity model development of southern part of the European side of Istanbul next to Sea of Marmara based on GIS data. In the proposed algorithm, firstly bedrock surface is generated from integration of geological and geophysical measurements. Then, layer surface contacts are integrated with data gathered in vertical borings, and interpolations are interpreted on sections between the borings automatically. Three dimensional underground geology model is prepared using boring data, geologic cross sections and formation base contours drawn in the light of these data. During the preparation of the model, classification studies are made based on formation models. Then, 3D velocity models are developed by using geophysical measurements such as refraction-microtremor, array microtremor and PS logging. The soil and velocity models are integrated and final soil model is obtained. All stages of this algorithm are carried out automatically in the selected urban area. The system directly reads the GIS soil data in the selected part of urban area and 3D soil model is automatically developed for large scale earthquake hazard simulation studies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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