This study suggests a theoretical model and examples of overcoming cognitive obstacles related to the limits of mathematical sequences. The model includes 3 stages, that is, an exposure of obstacles, the awareness of conflicts, and the resolutions of conflicts. Also this model emphases discussions of teacher and students or among students. Such a discussion stimulates reflections of students having cognitive obstacles, helps them to cast away their old conceptions and to obtain right concepts.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제11권1호
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pp.202-210
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2019
The obstacles modeling is a fundamental and significant issue for path planning and automatic navigation of Unmanned Surface Vehicle (USV). In this study, we propose a novel obstacles modeling method based on high resolution satellite images. It involves two main steps: extraction of obstacle features and construction of convex hulls. To extract the obstacle features, a series of operations such as sea-land segmentation, obstacles details enhancement, and morphological transformations are applied. Furthermore, an efficient algorithm is proposed to mask the obstacles into convex hulls, which mainly includes the cluster analysis of obstacles area and the determination rules of edge points. Experimental results demonstrate that the models achieved by the proposed method and the manual have high similarity. As an application, the model is used to find the optimal path for USV. The study shows that the obstacles modeling method is feasible, and it can be applied to USV path planning.
Many potential small wind turbine locations are near obstacles such as buildings and shelterbelts, which can have a significant, detrimental effect on the local wind climate. A neural network-based model has been developed which predicts mean wind speed and turbulence intensity at points in an obstacle's region of influence, relative to unsheltered conditions. The neural network was trained using measurements collected in the wakes of 18 scale building models exposed to a simulated rural atmospheric boundary layer in a wind tunnel. The model obstacles covered a range of heights, widths, depths, and roof pitches typical of rural buildings. A field experiment was conducted using three unique full scale obstacles to validate model predictions and wind tunnel measurements. The accuracy of the neural network model varies with the quantity predicted and position in the obstacle wake. In general, predictions of mean velocity deficit in the far wake region are most accurate. The overall estimated mean uncertainties associated with model predictions of normalized mean wind speed and turbulence intensity are 4.9% and 12.8%, respectively.
본 본문은 Arnold 방정식, Chua's 방정식과 같은 여러 종류의 카오스 회로를 이동 로봇에 내장하여 카오스 이동 로봇을 구성하고 이 카오스 이동 로봇이 어느 임의 평면을 카오스 궤적을 가지고 탐색하다가 장해물을 만나거나 근접하게 되면 장해물을 회피하는 방법과 목표물을 만나면 목표물을 집중 탐색하는 방법을 제시하고 그 결과를 검증하였다. 장해물 회피를 위해서 장해물을 고정 장해물과 BVP 모델을 이용한 은닉 장해물로 장해물을 가정하여 카오스 궤적을 가지고 회피하도록 하는 알고리즘을 개발하고 목표물 탐색을 위해서 BVP 모델을 이용하여 목표물로 가정하여 카오스 궤적을 가지고 집중적으로 탐색하도록 하는 알고리즘을 개발하고 그 결과를 검증하였으며 이에 대한 타당성을 확인하였다.
This paper presents a path planning optimization model for the engineering units to install obstacles in the shortest time during wartime. In a rapidly changing battlefield environment, engineering units operate various engineering obstacles to fix, bypass, and delay enemy maneuvers, and the success of the operation lies in efficiently planning the obstacle installation path in the shortest time. Existing studies have not reflected the existence of obstacle material storage that should be visited precedence before installing obstacles, and there is a problem that does not fit the reality of the operation in which the installation is continuously carried out on a regional basis. By presenting a Mixed Integrer Programming optimization model reflecting various constraints suitable for the battlefield environment, this study attempted to promote the efficient mission performance of the engineering unit during wartime.
Crowd evacuation simulation is an important research issue for designing reasonable building layouts and planning more effective evacuation routes. The social force model (SFM) is an important pedestrian movement model, and is widely used in crowd evacuation simulations. The model can effectively simulate crowd evacuation behaviors in a simple scene, but for a multi-obstacle scene, the model could result in some undesirable problems, such as pedestrian evacuation trajectory oscillation, pedestrian stagnation and poor evacuation routing. This paper analyzes the causes of these problems and proposes an improved SFM for complex multi-obstacle scenes. The new model adds navigation points and walking shortest route principles to the SFM. Based on the proposed model, a crowd evacuation simulation system is developed, and the crowd evacuation simulation was carried out in various scenes, including some with simple obstacles, as well as those with multi-obstacles. Experiments show that the pedestrians in the proposed model can effectively bypass obstacles and plan reasonable evacuation routes.
Khokhar, Rashid Hafeez;Zia, Tanveer;Ghafoor, Kayhan Zrar;Lloret, Jaime;Shiraz, Muhammad
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권8호
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pp.1933-1954
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2013
Multiple wireless devices are being widely deployed in Intelligent Transportation System (ITS) services on the road to establish end-to-end connection between vehicle-to-vehicle (V2V) and vehicle-to-infrastructure (V2I) networks. Vehicular ad hoc networks (VANETs) play an important role in supporting V2V and V2I communications (also called V2X communications) in a variety of urban environments with distinct topological characteristics. In fact, obstacles such as big buildings, moving vehicles, trees, advertisement boards, traffic lights, etc. may block the radio signals in V2X communications. Their impact has been neglected in VANET research. In this paper, we present a realistic and efficient radio propagation model to handle different sizes of static and moving obstacles for V2X communications. In the proposed model, buildings and large moving vehicles are modeled as static and moving obstacles, and taken into account their impact on the packet reception rate, Line-of-sight (LOS) obstruction, and received signal power. We use unsymmetrical city map which has many dead-end roads and open faces. Each dead-end road and open faces are joined to the nearest edge making a polygon to model realistic obstacles. The simulation results of proposed model demonstrates better performance compared to some existing models, that shows proposed model can reflect more realistic simulation environments.
In this research, an obstacle avoidance method is proposed. The common usage of a robot is indoor and the obstacles to the indoor robot is studied. The accurate detection of direction after overcoming the obstacles is necessary for performance of autonomous navigation and mission project. The sensors such as Laser, Ultrasound, PSD can be used to measure the obstacles. In this research, a PSD sensor is used to detect obstacles. It detects the height and width of obstacles located on the floor. Before measuring the obstacles, a calibration of the sensor was done and it produced a better accuracy. We have plotted an error graph using data obtained from the repeated experiments. The graph is fitted to a polynomial curve. The polynomial equation is used for the robot navigation. And in this research, a model of the error of the direction of the robot after overcoming obstacles was obtained also. The prototype of the obstacle and the error of the direction after overcoming the obstacles are modelled using a neural networks. The input of the neural network composed with the height of the obstacles, the speed of robot, the direction of wheels and the error of the direction. To implement the suggested algorithm, we set up a robot which is operated by a notebook computer. Experiment showed the suggested algorithm performed well.
본 논문에서는 광선추적기법에 근거한 3차원 실내 전파전파 예측모델을 제시한다. 본 모텔은 건물 실내에 산재되어 있는 가구, 집기 등의 모든 장애물을 고려하는 것 대선에 벽과 천장, 바닥 등의 대표적인 전파 장애 불만을 유한 두께와 유한 전도도를 갖는 슬랩으로 모댈링하여, 주요 전파현상을 고려함으로써 간결하면서도 정확하게 전파손실을 예측할 수 있는 모텔이다. 전파 광선들은 장애물과 부딪히면 거울 같은 반사와 투과를 하고 또 모서리에서는 회절되어 전파하는 것으로 고려되었다. 평연 장애물에서의 반사 및 투과 손실은 광선 추적기법을 사용하여 계산하였으며, 모서리에서의 회절손실은 유한 전도도 매질에 대한 UTD를 사용하여 계 산하였다 본 예측모델을 사용한 몇 경우에 대한 경로손실의 시율레이션 결과는 실측치와 잘 일치하는 것을 보여준다.
This study presents results on the numerical simulation of Newtonian and non-Newtonian flow in a channel obstructed by an asymmetric array of obstacles for clarifying the descriptive ability of current non-Newtonian constitutive equations. Jones and Walters (1989) have performed the corresponding experiment that clearly demonstrates the characteristic difference among the flow patterns of the various liquids. In order to appropriately account for flow properties, the Navier-Stokes, the Carreau viscous and the Leonov equations are employed for Newtonian, shear thinning and extension hardening liquids, respectively. Making use of the tensor-logarithmic formulation of the Leonov model in the computational scheme, we have obtained stable solutions up to relatively high Deborah numbers. The peculiar characteristics of the non-Newtonian liquids such as shear thinning and extension hardening seem to be properly illustrated by the flow modeling. In our opinion, the results show the possibility of current constitutive modeling to appropriately describe non-Newtonian flow phenomena at least qualitatively, even though the model parameters specified for the current computation do not precisely represent material characteristics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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