철도차량의 실내소음은 공기기인 소음과 구조기인 소음이 더해진 것이다. 본 논문에서는 개활지 주행중 실내소음을 지배한다고 알려져 있는 구조기인 소음에 대해 연구하였다. 구조기인 소음을 진동원, 전달경로 및 소음 발생부로 구분하여 실내소음을 줄이기 위한 방안에 대해 연구하였다.
The scope of ISO/TC 108/SC 6, revised in accordance with Doc. ISO/TC 108/SC 6 N 35, September 1997, is as follows: Standardization in the field of vibration and shock generating systems, for test purposes (including environment, seismic and dynamic testing, calibration and diagnostics) as well as auxiliary equipment and instrumentation normally associated with it. Vibration and shock generating systems as an object of standardization within ISO/TC 108/SC 6 are only those systems that are used during vibration/shock testing to determine properties of a specimen. Vibration and shock systems being used in such processes as transportation, milling, compacting, metal working, etc., as parts of vibration control systems or household appliances and in health services, are not covered by ISO/TC 108/SC 6.
In this paper, in order to impart the aging condition of the parts, by configuring the cycle of temperature from low temperature was performed by applying the aging conditions for vehicle cockpit module. The reason for the selected modules of the cockpit vehicle parts, because the joint occurrence typical components of the room component is a first module and ceiling cockpit module. After setting the excitation profile using the BSR exciter only that this is for the module degradation after the initial and grasp the change in the dynamic characteristics of the modules based on the before and after deterioration may be made in the module, grasp the noise generating position I measured the noise and proximity. Was also visualized on the position of the joint is generated using a sound camera to objective results occurring where the joint is selected through subjective evaluation.
To enhance the CAE accuracy, the definition of material behavior is one of key influence on the result. In case of plastic material with fiber reinforcement, the anisotropic material behavior should be taken into account to increase of CAE accuracy. BASF has developed an innovative CAE tool, ULTRASIM$^R$, which is capable of generating material models of thermoplastic materials for structural simulation. ULTRASIM$^R$, not only the glass fiber orientation effect, but also the weld line effect, tensile-compression anisotropy, strain rate effect are combined in a non-linear material law, which will be evaluated in a unique failure criterion, thus resulting in an highly accurate CAE approach.
Automotive NVH on brake operation is mainly caused by a coupling action of vehicle speed and inter parts friction and its frequency occurs over a broad band of 0.1 kHz~10 kHz. Especially, squeal noise, being a self-excited vibration generated by friction force between drum and lining, occurs over 1 kHz and consequently dynamic instability is induced when friction energy is applied to a brake vibration system. The squeal strongly depends on nonlinear properties influenced by the material of lining, velocity of vehicle, and the dynamic properties of a brake system. The dynamic properties are considered as a main influential design factor to squeal noise, however the analysis of the properties are rarely facilitated due to arbitrariness of shape by wearing down. In this paper, we research generating tendency of squeal noise through complex eigenvalue analysis, tracking drum brake's unstable modes in accordance with the wear shape of drum and lining such as tapered and bellmouth shape, and analyze computed unstable modes by variable shapes.
FRP 소형 선박의 선내소음의 원인을 규명하고 이들에 대한 합리적인 허용기준 설정 및 저소음화 설계를 위해 FRP 4~11톤급 신조 소형 선박을 대상으로 시운전시에 선내소음을 측정하여 소형 선박의 선내 소음특성 및 소음과 진동과의 상관관계를 검토, 분석하고, 이들에 대해 IMO와 DNV의 허용기준상의 적합도를 비교한 결과를 요약하면 다음과 같다. 소형 선박의 선내 소음 최대 레벨 범위는 79~115$dB$(A)로 나타났다. 또한, IMO 및 DNV 규제치와 비교에서 주기관실 소음은 비슷하게 나타났으며, 상부, 하부 거주실의 소음은 각각 5~19$dB$(A), 18~22$dB$(A) 높고, 조타실의 소음은 14$dB$(A) 높았으며, 동형선 E와 G선의 소음비교에서 선박의 크기, 마력이 비슷함에도 불구하고 E선 주기관이 G선의 주기관보다 진동 및 소음이 제작당시부터 높은 것으로 판단되었다. 한편 소음원 규명을 위한 진동과의 상관관계에서 주기관실, 상부 거주실, 하부 거주실, 조타실, 연통상부 모두 3차수가 우세하게 나타났으며, 3차수가 각 선내소음을 일으키는 주원인으로 판단된다.
에어컨 운전 중에 발생하는 실내기의 수축팽창 소음 현상을 분석하고, 발생위치를 평가한다. 그리고 마찰실험을 통하여 수축팽창 소음을 유발하는 인자를 규명하고자 한다. 먼저 항온·항습챔버에서 운전 환경 조건별로 수축팽창 소음의 발생횟수 및 특성을 분석하고, 분해법을 이용하여 냉방 및 난방 시 모두 하부 데코에서 발생하는 것을 확인하였다. 실내기에서 발생하는 수축팽창 소음은 하부 데코와 연결되는 부품들과의 체결부에서 발생하는 스틱슬립 현상에 의한 것으로 이러한 소음을 유발하는 인자를 규명하기 위하여 마찰실험을 진행하였다. 또한 마찰실험 결과의 효과적 분석을 위하여 십점평균 산출법을 도입하고, 실험 결과에서 Acrylonitrile Butadiene Styrene(ABS) 재질 간에 접촉하면 스틱슬립 현상을 유발하며 체결부의 양면에 표면조도를 증가하는 것이 소음저감에 효과적임을 확인하였다.
In this paper, a machine vision system for recognizing and classifying the patterns and marks engraved by die molding or laser marking on the glass panels of computer monitors is suggested and evaluated experimentally. The vision system is equipped with a neural network and an NGC pattern classifier including searching process based on normalized grayscale correlation and adaptive binarization. This system is found to be applicable even to the cases in which the segmentation of the pattern area from the background using ordinary blob coloring technique is quite difficult. The inspection process is accomplished by the use of the NGC hypothesis and ANN verification. The proposed pattern recognition system is composed of three parts: NGC matching process and the preprocessing unit for acquiring the best quality of binary image data, a neural network-based recognition algorithm, and the learning algorithm for the neural network. Another contribution of this paper is the method of generating the training patterns from only a few typical product samples in place of real images of all types of good products.
초음파 의료 영상 응용 분야를 위한 고전압 고집적 아날로그 front-end 집적회로를 0.18-${\mu}m$ 표준 CMOS 반도체 공정을 이용하여 구현하였다. 제안 된 아날로그 front-end 집적회로는 2.6 MHz에서 15 Vp-p 전압까지 동작하는 트랜지스터 stacking구조를 이용한 고전압 펄서와, 저전압에서 동작하는 저잡음 transimpedance 증폭기, 그리고 송신부와 수신부의 분리를 위한 고전압 차단 스위치로 구성되어 있다. 설계 된 집적회로는 $0.15mm^2$ 이하의 작은 면적을 사용함으로써 휴대용 영상 시스템을 포함한 다중 어레이 초음파 의료 영상 시스템에 적용이 가능하다.
Drones are emerging as a new security threat, and the world is working to reduce them. Detection and identification are the most difficult and important parts of the anti-drone systems. Existing detection and identification methods each have their strengths and weaknesses, so complementary operations are required. Detection and identification performance in anti-drone systems can be improved through the use of artificial intelligence. This is because artificial intelligence can quickly analyze differences smaller than humans. There are three ways to utilize artificial intelligence. Through reinforcement learning-based physical control, noise and blur generated when the optical camera tracks the drone may be reduced, and tracking stability may be improved. The latest NeRF algorithm can be used to solve the problem of lack of enemy drone data. It is necessary to build a data network to utilize artificial intelligence. Through this, data can be efficiently collected and managed. In addition, model performance can be improved by regularly generating artificial intelligence learning data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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