This study reports the analysis of the pressure drop characteristics for the air-particle flow in powder transport piping system. The pressure drop characteristics of air-particle flow in piping system is not well understood due to the complexity of particles motion mechanism. Particles or powders suspended in air flow cause the increase of the pressure drop and affect directly the transportation efficiency. In this study, the pressure drop in powder transport piping system with straight and curved pipes is analyzed for the interactions of air flow and particle motion. The total pressure drop increases with increasing of the pipe length, the mixture ratio, and the friction factor of particles due to the increasing friction loss by air and particles in a coal piping system. For the coal powders of $74{\mu}m$ size and powder-to-air mass mixture ratio of 0.667, the total pressure drop by the consideration of powders and air flow is $30\%$ higher than that of air flow only.
본 논문에서는 해양구조물의 배관에 작용하는 환경조건과 구조물의 움직임에 따른 구조안전성 평가를 수행하였다. 배관에 작용하는 조건은 N2 generator의 설계 조건을 분석하여 최고온도와 최저온도 조건을 적용하였다. 구조물의 움직임은 DNV 규칙에 따라 계산하여 적용하였다. 각각의 조건을 조합하고 열 하중, 운동 하중 그리고 배관지지대의 유무에 따라 총 26가지 하중 조합을 구성하였고 상용프로그램인 MSC Patran/Nastran을 이용하여 해석을 진행하였다. 열해석은 Steady-state 방법인 Sol 153, 열-구조 연성 해석은 Linear-static 방법인 Sol 101을 각각 적용하여 수행하였다. 해석 결과, Set 1과 Set 2에서는 배관 내의 온도가 낮을수록, Set 3에서는 온도가 높을수록, Set 4에서는 배관 내외부의 온도 차가 클수록 응력이 증가하는 경향이 있었다. 하지만, 온도 하중만 있는 조건과 운동 하중만 있는 조건에서의 응력의 합이 두 하중의 복합 하중 조건에서의 응력과 같은 값을 나타내지는 않았다. 즉, 운동 하중에 의한 영향은 운동의 방향, 배관의 배치나 지지대의 위치 등에 따라 달라진다는 것을 알 수 있다. 따라서, 설계 시점에서 배관에 작용하는 운동 하중의 크기와 방향, 배관의 배치 그리고 배관 지지대의 위치 등을 종합적으로 고려할 필요가 있다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제15권1호
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pp.27-34
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2015
For a vision-based driver assistance system, unusual motion detection is one of the important means of preventing accidents. In this paper, we propose a real-time unusual-motion-detection model, which contains two stages: salient region detection and unusual motion detection. In the salient-region-detection stage, we present an improved temporal attention model. In the unusual-motion-detection stage, three kinds of factors, the speed, the motion direction, and the distance, are extracted for detecting unusual motion. A series of experimental results demonstrates the proposed method and shows the feasibility of the proposed model.
Three dimensional joint motion data were obtained using precise magnetic sensors and X-ray. Six metal markers were inserted on the femur and the tibia to set the coordinate system. Two magnetic position sensors were used to record motion data and these positions were transformed into the knee motion. The quadriceps muscle was extended in an automatic manner by an extraction machine. Results of the knee motion were the same as the clinical data. The proposed method is found to be reasonable in describing the knee motion so that these motion data can be used to simulate the normal knee joint.
이 논문에서는 파랑 하중을 받는 부유식 구조체의 운동 해석에 있어서 시스템 식별 방법을 이용한 상태공간방정식 모델을 수립하고 해석하는 방법을 제안하였다. 상태공간방정식 모델의 수립 방법으로는 주파수영역에서 하중-변위 입출력 관계에 대한 목표 전달함수를 구하고 이에 가장 근접하는 상태공간방정식을 구하는 절차를 제시하였다. 전통적으로 부유식 구조체 운동의 시간영역 해석은 지연함수의 합성곱적분을 포함하는 Cummins 방정식을 시간적분하여 이루어진다. 상태공간방정식 모델은 이러한 시간영역해석을 효과적으로 수행하기 위한 방법의 하나로서 연구되어 왔다. 제안하는 방법에서는 시스템 식별방법인 N4SID 와 전달함수의 분모 및 분자 다항식의 계수를 설계변수로 하는 최적화방법을 사용하여 목표 전달함수에 상응하는 상태공간방정식을 구한다. 제안하는 방법의 적용성을 보이는 예제로서 단자유도 수치모델 및 6자유도 바지의 운동을 해석하였다. 제시하는 상태공간방정식 모델은 주파수영역 및 시간영역에서 모두 기존의 해석결과와 잘 일치하고 시간영역해석에서는 계산의 정확도를 확보하면서 계산 시간을 크게 줄일 수 있음을 확인하였다.
Average Coordinate Reference System (ACRS) 방법은 인체 보행 분석 시 발생하는 실험오타를 줄이기 위해서 개발되었다. 실험적으로 측정되어지는 운동학 데이터가 인체 모델링 분석을 수행하기 위해서 사용되어지며. 그 모델의 정확성은 그 측정된 데이터에 직접적인 연관 관계가 있다. 그러나, 인체가 보행하는 동안에 피부의 움직임과 골격구조의 변형이 발생하고 또한 운동 분석 실험장비 자체가 가지고 있는 여러 가지의 한계 때문에. 그 실험 데이터에 정확도는 의문시되어 진다 개발된 ACRS 방법은. 인체 운동분석을 수행하는 여러 종류의 시스템에 적용할 수 있는데. 본 연구에서는 ACRS 방법을 광학적으로 추적이 되는 표적을 인체의 각 세그멘트에 붙인 시스템에 적용하였다 ACRS 방법에서는. 각 세그멘트에 붙어있는 각각의 표적들이 독립적으로 그 세그멘트 안에서 국부좌표계의 원점으로 취급되어질 수 있다. 실험 과정에서 발생하는 본래부터의 오타 때문에. 각 원점에서 계산된 Euler angle은 서로 상이한 값을 갖는다 실험 초기에 측정한 보정 세그멘트 기준 프레임의 지식을 이용하면, 각 표적 위치에서 계산된 Euler angles들의 평균값을 계산할수 있고, 그 평균값은 피부의 확장과 회전의 영향을 최소화한 값이다. 운동분석에 일반적으로 적응되는 Euler angle 방법과 개발된 ACRS 방법을 비교하여 보면. ACRS 방법을 사용하였을 때 오차가 줄어들었다 만약에, 보행 실험 데이터에 오타가 존재하지 않는다면, 절대좌표계를 사용한 무릎 관절의 분리와 관통된 거리는 일회 보행구간 동안에 제로가 될 것으로 생각된다. 일반적으로 적용되는 Euler angle 방법을 적용하였을 때, 분리와 관통된 거리는 약 18 mm 가지 분포가 되었고, 개발된 ACRS 방법을 사용하였을 시에는 약 12 mm 까지 분포가 되었다.
Transient electromagnetic (TEM) method is also affected by cultural and natural electromagnetic (EM) noises, since it uses part of the broadband ($10^{-2}$ to $10^5Hz$) spectrum. Especially, predominant EM noise which affects a moving transmitter-receiver TEM system is sensor motion-induced noise. This noise is caused by the sensor motion in the earth magnetic field. The technique for reducing the sensor motion-induced EM noise presented in this paper is based on Halverson stacking. This Halverson stacking is generally used in a time-domain induced polarisation (IP) system to reject DC offset and linear drift. According to spectrum analysis of the vertical component of sensor motion-induced noise, the frequency range affected by the motion of an EM sensor is less than about 700 Hz in this study. With the decrease of the frequency, the spectral power caused by the motion of a sensor increases. For example, at the frequency of 200 Hz, the spectral power of the sensor motion-induced noise is $-90dBVrms^2$ while the spectral power of the EM noise measured with a fixed sensor on the ground is $-105dBVrms^2$, and at the frequency of 100 Hz, the spectral power of the sensor motion-induced noise is $-70dBVrms^2$ while the spectral power of the EM noise measured with a fixed sensor on the ground is $-105dBVrms^2$. With applying Halverson stacking to an artificial noise transient generated by adding a noise-free transient to sensor motion-induced noise measured without pulsing, it is shown that the filtered transient is nearly consistent with the noise-free transient within a delay time of $0.5{{\mu}sec}$. The inversion obtained from this filtered transient is in accord with the true model with an error of 5%.
A non-contact 6D motion tracking system is proposed. The system consists of two color cameras, a color image grabber and a host computer, Motions of a floating vessel was measured by the constructed system. The instantaneous forces of the floating vessel are analyzed. The floating vessel was put on the water in a small water container in free conditions. The measured forces are reconstructed by the measurement results. The system can be used to non-contact measurements for 6D dynamic analysis of floating vessels.
In this paper, the acceptability of system identification results for health monitoring of instrumented bridges is addressed. This is conducted by comparing the confidence intervals of identified modal parameters for a bridge in California, namely Truckee I80/Truckee river bridge, with the change of these parameters caused by several damage scenarios. A challenge to the accuracy of the identified modal parameters involves consequences regarding the damage detection and health monitoring, as some of the identified modal information is essentially not useable for acquiring a reliable damage diagnosis of the bridge system. Use of strong motion data has limitations that should not be ignored. The results and conclusions underline these limitations while presenting the opportunities offered by system identification using strong motion data for better understanding and monitoring the health of bridge systems.
This paper presents the development of video-based 3-dimensional tracking system. Measurement of human motion is important in the application of ergonomics. The system uses advanced direct video measurement technology. Passive retro-reflecting markers are attached to a subject and movements of markers are observed by two CCD cameras. Infrared light emitted near the CCD cameras is reflected by the markers and is detected by the cameras. The image ae captured by Samsung MVBO2 board and the center of markers is calculated by DSP program. The position of markers are transferred from MVB02 board to the computer through AT bus. The computer then tracks the position of each marker and saves the data. This system has dynamic accuracy with 1% error and the sampling rate to 6-10 Hz, and can analyse the trajectory and speed of the marker. The results of this study can be used for operators motion analysis, task analysis, and hand movement characteristic analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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