Magnetic flux sensors are commonly used in monitoring the cable force, but the application of the sensors in large diameter non-closed Galfan cables, as those adopted in Yueqing Gymnasium which is located in Yueqing City, Zhejiang Province, China and is the largest span hybrid space structure in the world, is seldom done in engineering. Based on the construction of Yueqing Gymnasium, this paper studies the cable tension monitoring using the magnetic flux method across two stages, namely, the pre-calibration stage before the cable leaves the rigging factory and the field tension formation stage of the cable system. In the pre-calibration stage in the cable factory, a series of 1:1 full-scale comparative tests were carried out to study the feasibility and relability of this kind of monitoring method, and the influence on the monitoring results of charging and discharging voltage, sensor location, cable diameter and fitting method were also studied. Some meaningful conclusions were obtained. On this basis, the real-time cable tension monitoring system of the structure based on the magnetic flux method is established. During the construction process, the monitoring results of the cables are in good agreement with the data of the on-site pressure gauge.The work of this paper will provide a useful reference for cable force monitoring in the construction process of long-span spatial structures.
The background noise and transmission loss of wall were measured on site for the multiplex cinema. The results from the simulation analysis was compared with the measurements from the site for different frequencies to review the acoustical parameters, and the analysis results in the relatively small error. Therefore, it is concluded that the reliable estimation can be made once accurate data such as sound source and sound absorption coefficient of interior material is utilized during the simulation process. However, the calibration is necessary for the test room with the small room volume.
This paper presents details on a tube inspection robotic system and a positioning method of the robot for a steam generator (SG) in nuclear power plants (NPPs). The robotic system is separated into three parts for easy handling, which reduces the radiation exposure during installation. The system has a supporting leg to increase the rigidity of the robot base. Since there are several thousands of tubes to be inspected inside a SG, it is very important to position the tool of the robot at the right tubes even if the robot base is positioned inaccurately during the installation. In order to obtain absolute accuracy of a position, the robot kinematics was mathematically modeled with the modified DH(Denavit-Hartenberg) model and calibrated on site using tube holes as calibration points. To tune the PID gains of a commercial motor driver systematically, the time delay control (TDC) based gain tuning method was adopted. To verify the performance of the robotic system, experiments on a Framatomes 51B Model type SG mockup were undertaken.
In this paper, we introduce an autonomous calibration method for a 2D laser displacement sensor (e.g. laser vision sensor and laser range finder) by matching a single point on a flat structure. Many arc welding robots install a 2D laser displacement sensor to expand their application by recognizing their environment (e.g. base metal and seam). In such systems, sensing data should be transformed to the robot's coordinates, and the geometric relation (i.e. rotation and translation) between the robot's coordinates and sensor coordinates should be known for the transformation. Calibration means the inference process of geometric relation between the sensor and robot. Generally, the matching of more than 3 points is required to infer the geometric relation. However, we introduce a novel method to calibrate using only 1 point matching and use a specific flat structure (i.e. circular hole) which enables us to find the geometric relation with a single point matching. We make the rotation component of the calibration results as a constant to use only a single point by moving a robot to a specific pose. The flat structure can be installed easily in a manufacturing site, because the structure does not have a volume (i.e. almost 2D structure). The calibration process is fully autonomous and does not need any manual operation. A robot which installed the sensor moves to the specific pose by sensing features of the circular hole such as length of chord and center position of the chord. We show the precision of the proposed method by performing repetitive experiments in various situations. Furthermore, we applied the result of the proposed method to sensor based seam tracking with a robot, and report the difference of the robot's TCP (Tool Center Point) trajectory. This experiment shows that the proposed method ensures precision.
자동 TDR 시스템을 이용하여 약 0.54 헥타 크기의 2개 현장에서 오염물질의 거동을 모니터링하였다. 오염물질의 수직적 플륨을 관측하기 위하여 추적자로서 $CaCl_2$를 순간주입(Pulse)방식으로 투입하였으며 오염물질 이동시간의 공간적 이질성과 현장규모의 운송모델 개념을 파악하기 위하여 횡방향으로 24개 지점과 5개의 다른 깊이, 즉 120개 지점에 50 cm 길이의 TDR 탐사침을 설치하여 잔존수 농도를 측정하였다. TDR에 의해 관측된 전기전도도를 검정하기 위하여 3가지의 다른 방법을 사용하였다. 깊이별 24개 지점에서 얻어진 평균 BTC 자료를 이용하여 CDE 모델과 CLT 모델의 파라미터를 추정한 결과 TDR 방법은 실내실험 뿐만아니라 현장에서의 오염물질 거동 분석에 유용하다는 결론을 얻었다. 또한 3가지 검정방법은 BTC 모양과 특히 오염물질의 첨두운송시간과 관련된 파라미터에 큰 영향을 미치지 않으며 사용된 검정방법 중 SLM 방법이 수평적으로 설치된 TDR 탐사침에 대해서 가장 적합한 것으로 나타났다.
Purpose: To continuously monitor soil and climatic properties, a data acquisition system (DAQ) was developed and tested in plum farms (Gyewol-ri and Haechang-ri, Suncheon, Korea). Methods: The DAQ consisted of a Raspberry-Pi processor, a modem, and an ADC board with multiple sensors (soil moisture content (SEN0193), soil temperature (DS18B20), climatic temperature and humidity (DHT22), and rainfall gauge (TR-525M)). In the laboratory, various tests were conducted to calibrate SEN0193 at different soil moistures, soil temperatures, depths, and bulk densities. For performance comparison of the SEN0193 sensor, two commercial moisture sensors (SMS-BTA and WT-1000B) were tested in the field. The collected field data in Raspberry-Pi were transmitted and stored on a web server database through a commercial communications wireless network. Results: In laboratory tests, it was found that the SEN0193 sensor voltage reading increased significantly with an increase in soil bulk density. A linear calibration equation was developed between voltage and soil moisture content depending on the farm soil bulk density. In field tests, the SEN0193 sensor showed linearity (R = 0.76 and 0.73) between output voltage and moisture content; however, the other two sensors showed no linearity, indicating that site-specific calibration is important for accurate sensing. In the long-term monitoring results, it was observed that the measured climate temperature was almost the same as website information. Soil temperature information was higher than the values measured by DS18B20 during spring and summer. However, the local rainfall measured using TR 525M was significantly different from the values on the website. Conclusion: Based on the test results obtained using the developed monitoring system, it is thought that the measurement of various parameters using one device would be helpful in monitoring plum growth. Field data from the local farm monitoring system can be coupled with website information from the weather station and used more efficiently.
In this study, earthquake loads are investigated statistically and compared with the nominal earthquake loads calculated according to the Turkish Earthquake Code, namely: "Specifications for Structures to be Built in Earthquake Areas". For this purpose, the "actual" mean load values estimated from statistical methods and the nominal load values computed according the Seismic Code are compared, with respect to some variations in the basic parameters, such as the importance factor, building height, site coefficient, seismic zone and seismic load reduction factor. In addition to the data compiled from different regions of Turkey, the published data and information in the foreign literature are also used in the determination of the earthquake load statistics. Although the dead and live loads acting on a structure are independent of the geographical location of the structure, environmental loads, such as earthquake loads are highly dependent on the location of the structure. Accordingly, for the assessment of statistical parameters associated with earthquake loads, twelve different locations which can represent the different seismic zones of Turkey as accurately as possible are chosen. As a result of the code calibration procedure considered in this study, it is observed that the load values obtained from the Turkish Seismic Code may overestimate or underestimate the actual seismic loads in some of the seismic zones.
Wentz, Frank J.;Kim, Seung-Bum;Smith, Deborah K.;Gentemann, Chelle
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.150-152
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2006
The DISCOVER Project (${\underline{D}}istributed$${\underline{I}}nformation$${\underline{S}}ervices$ for ${\underline{C}}limate$ and ${\underline{O}}cean$ products and ${\underline{V}}isualizations$ for ${\underline{E}}arth$${\underline{R}}esearch$) is a NASA funded Earth Science REASoN project that strives to provide highly accurate, carefully calibrated, long-term climate data records and near-real-time ocean products suitable for the most demanding Earth research applications via easy-to-use display and data access tools. A key element of DISCOVER is the merging of data from the multiple sensors on multiple platforms into geophysical data sets consistent in both time and space. The project is a follow-on to the SSM/I Pathfinder and Passive Microwave ESIP projects which pioneered the simultaneous retrieval of sea surface temperature, surface wind speed, columnar water vapor, cloud liquid water content, and rain rate from SSM/I and TMI observations. The ocean products available through DISCOVER are derived from multi-sensor observations combined into daily products and a consistent multi-decadal climate time series. The DISCOVER team has a strong track record in identifying and removing unexpected sources of systematic error in radiometric measurements, including misspecification of SSM/I pointing geometry, the slightly emissive TMI antenna, and problems with the hot calibration source on AMSR-E. This in-depth experience with inter-calibration is absolutely essential for achieving our objective of merging multi-sensor observations into consistent data sets. Extreme care in satellite inter-calibration and commonality of geophysical algorithms is applied to all sensors. This presentation will introduce the DISCOVER products currently available from the web site, http://www.discover-earth.org and provide examples of the scientific application of both the diurnally corrected optimally interpolated global sea surface temperature product and the 4x-daily global microwave water vapor product.
The concept of “precision agriculture” or “site-specific farming” is usually confined to the fields of soil science, crop science and agronomy. However, because plants grow in soil, animals eat plants, and humans eat animal products, it could be argued (perhaps with some poetic licence) that the fields of feed quality, animal nutrition and animal production should also be considered in this context. NIR spectroscopy has proved over the last 20 years that it can provide a firm foundation for quality measurement across all of these fields, and with the continuing developments in instrumentation, computer capacity and software, is now a major cog in the wheel of precision agriculture. There have been a few giant leaps and a lot of small steps in the impact of NIR on the animal world. These have not been confined to the amazing advances in hardware and software, although would not have occurred without them. Rapid testing of forages, grains and mixed feeds by NIR for nutritional value to livestock is now commonplace in commercial laboratories world-wide. This would never have been possible without the pioneering work done by the USDA NIR Forage Research Network in the 1980's, following the landmark paper of Norris et al. in 1976. The advent of calibration transfer between instruments, algorithms which utilize huge databases for calibration and prediction, and the ability to directly scan whole grains and fresh forages can also be considered as major steps, if not leaps. More adventurous NIR applications have emerged in animal nutrition, with emphasis on estimating the functional properties of feeds, such as in vivo digestibility, voluntary intake, protein degradability and in vitro assays to simulate starch digestion. The potential to monitor the diets of grazing animals by using faecal NIR spectra is also now being realized. NIR measurements on animal carcasses and even live animals have also been attempted, with varying degrees of success, The use of discriminant analysis in these fields is proving a useful tool. The latest giant leap is likely to be the advent of relatively low-cost, portable and ultra-fast diode array NIR instruments, which can be used “on-site” and also be fitted to forage or grain harvesters. The fodder and livestock industries are no longer satisfied with what we once thought was revolutionary: a 2-3 day laboratory turnaround for fred quality testing. This means that the instrument needs to be taken to the samples rather than vice versa. Considerable research is underway in this area, but the challenge of calibration transfer and maintenance of instrument networks of this type remains. The animal world is currently facing its biggest challenges ever; animal welfare, alleged effects of animal products on human health, environmental and economic issues are difficult enough, but the current calamities of BSE and foot and mouth disease are “the last straw” NIR will not of course solve all these problems, but is already proving useful in some of these areas and will continue to do so.
For reporting national greenhouse gas inventory in forest sector, the forest growing stock from the National Forest Inventory (NFI) system has used as activity data sources. The National Forest Inventory system was changed from rotation system by province to annual system by 5 years across the country. The forest growing stocks based on the new inventory system produced a different trend compared to the previous estimations. This study was implemented to recalculate previous forest growing stocks for time series consistency at a national level. The recalculation of forest growing stock was conducted in an overlap approach by the IPCC guideline. In order to support the more consistency data, we used calibration factors between applied stand volumes in 1985 and 2012, respectively. As a result, the time series of recalculated forest growing stock was to be consistency using the overlap approach and the calibration factor with the lower middle/middle site index. According to the applied overlap period, however, we will recalculate activity data using more complete data from national forest inventory system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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