Park Wook-Je;Kim Eung-Tai;Seong Kie-Jeong;Kim Yeong-Cheol
Journal of Mechanical Science and Technology
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제20권8호
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pp.1224-1231
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2006
The stability and control derivatives of DURUMI-lI UAV using the flight test are obtained. The flight test data is gathered from the normal flight condition (normal mode) and the flight condition assumed as the right elevator fixed (fault mode). Using real-time parameter estimation techniques, applied to Fourier transform regression method, simulates the aircraft motion. From the result, the fault of control surface is to be detected. In this paper, the results of the real- time parameter estimation techniques are compared with the results of the Advanced Aircraft Analysis (AAA). Using the aerodynamic derivatives, it provides the base line of normal/failure for the control surface by using the on-line parameter estimation of Fourier transform regression. In flight, this approach maybe helpful to detect and isolate the fault of primary control surface. It is explained how to perform the flight condition assumed as the right elevator fixed in the flight test. Also, it is mentioned how to switch between the normal flight condition and the assumed fault flight condition.
Purpose: This study identifies preventive measures for VOC management by analyzing the causes and effects of factors that contribute to high risk service failure using FMEA on KORAIL VOC data. Methods: Two research methods were used. First, a Risk Priority Number (RPN) was assigned to each KORAIL VOC based on Failure Mode and Effect Analysis (FMEA). Second, multiple regression analysis was run with RPN factors that include severity, occurrence, and detection as the independent variables and customer dissatisfaction as the dependent variable. Results: Multiple regression analysis showed that RPN factors including severity, occurrence, and detection had significantly positive relationship with customer dissatisfaction. Based on these results, an FMEA was performed on VOC categories with high RPN for railroad stations including platform, ticketing, ticket verification, parking, and escalator, and VOC categories with high RPN for trains including entrance doors, cafes, air quality, announcement, and ticket verification. Conclusion: This study has practical implications to service failure management. A priority order using FMEA was established for the list of customer dissatisfactions that should be addressed to actively manage service failure, and strategies for tackling this priority list are offered.
Bridge vibration displacements have been directly measured by LVDTs (Linear Variable Differential Transformers) or laser equipment and have also been indirectly estimated by an algorithm of integrating measured acceleration. However, LVDT measurement cannot be applied for a bridge crossing over a river or channel and the laser technique cannot be applied when the weather condition is poor. Also, double integration of accelerations may cause serious numerical deviation if the initial condition or a regression process is not carefully controlled. This paper presents an algorithm of estimating bridge vibration displacements using vibration strains measured by FBG (Fiber Bragg Grating) sensors and theoretical mode shapes of a simply supported beam. Since theoretically defined mode shapes are applied, even high modes can be used regardless of the quality of the measured data. In the proposed algorithm, the number of theoretical modes is limited by the number of sensors used for a field test to prevent a mathematical rank deficiency from occurring in computing vibration displacements.89The proposed algorithm has been applied to various types of bridges and its efficacy has been verified. The closeness of the estimated vibration displacements to measured ones has been evaluated by computing the correlation coefficient and by comparing FRFs (Frequency Response Functions) and the maximum displacements.
This paper introduces a sway suppression control for container cranes with unknown payloads and sway rates. With no priori knowledge concerning the magnitude of payload mass and sway rate, the proposed control maintains superior sway suppressing and trolley positioning against external disturbances. The proposed scheme combines a second order sliding mode control and an adaptive control to cope with unknown payloads. A second order sliding mode control without feedback of the sway rate is first designed, which is based on a class of feedback linearization methods for stabilization of the under-actuated sway dynamics of the container. Under applicable restrictions of the magnitude of payload inertia and sway rate, a linear regression model is obtained, and an adaptive control with a payload estimator is then designed, which is based on Lyapunov stability methods for the fast attenuation of trolley oscillations in the vicinity of the target position. The asymptotic stability of the overall closed-loop system is assured irrespective of variations of rope length. Simulation are shown in the existence of initial sway and external wind disturbances.
This paper presents an advanced life cycle cost (LCC) analysis of a ground source heat pump (GSHP) system and suggests a smart operation mode with a thermal performance test (TPT) and an energy pile system constructed on the site of the Incheon International Airport (IIA). First, an economic analysis of the GSHP system was conducted for the second passenger terminal of the IIA considering actual influencing factors such as government support and the residual value of the equipment. The analysis results showed that the economic efficiency of the GSHP system could be increased owing to several influential factors. Second, a multiple regression analysis was conducted using different independent variables in order to analyze the influence indices with regard to the LCC results. Every independent index, in this case the initial construction cost, lifespan of the equipment, discount rate and the amount of price inflation can affect the LCC results. Third, a GSHP system using an energy pile was installed on the site of the construction laboratory institute of the IIA. TPTs of W-shape and spiral-coil-type GHEs were conducted in continuous and intermittent operation modes, respectively, prior to system operation of the energy pile. A cooling GSHP system in the energy pile was operated in both the continuous and intermittent modes, and the LCC was calculated. Furthermore, the smart operation mode and LCC were analyzed considering the application of a thermal storage tank.
This study was to suggest the proper level of touch sensibility for twenties while flicking touch phones. A rapid prototype of $480{\times}800$ pixel size was developed for the experiment. Participants were 20 undergraduates, not visually and physically handicapped in using touch phones. 15 different modes, with each mode changing in velocity when flicking the prototype were randomly presented to each subject. The subjects were asked to score what they felt in each mode on a 1-to-6 Likert scale. The data was analyzed by the one-way ANOVA procedure. Each mode showed significant differences in 8 representative emotions except for exclusivity feeling and fresh feeling. Each velocity mode was scaled by the multidimensional scaling technique. Then, vector coordinates in each emotion were obtained by simple regression analysis. 15 velocity modes and each emotion were joint-plotted by the MDS, PROXSCAL. The findings in this study could be basic data for studying affective touch sensibilities in multiple ways.
본 논문에서는 S 대학교 2012년 1학기 수강신청 자료를 이용하여 학생들의 수강신청 행태를 분석하였다. 학생과 과목의 링크로 이루어진 2-모드 네트워크 자료를 학생과 학생의 링크로 이루어진 1-모드 네트워크 자료로 변환하였다. 학생들의 수강신청 행태를 자세히 살펴보기 위해 전체 네크워크를 단과대학별로 컴포넌트나 커뮤니티 같은 하위 네크워크로 세분한 후 중심성 지표 값을 통해 하위 네트워크의 특징을 설명하였다. 또한 다중 회귀분석모형을 써서 성별, 학년, 중심성 지표가 학점에 미치는 영향을 살펴보았다.
The relationship between vehicle driving pattern and fuel consumption in urban area was studied in Seoul along three representative routes using a test car equipped with all the instruments required for recording modes of traffic and measuring fuel consumption. Correlation with idle speed, fuel consumption and CO concentration of car in use was also measured. The average vehicle speed in Seoul was 31.4 km/h and the time spent in different modes was 23.0% in idle mode, 22.5% in acceleration mode, 32.4% in cruising mode and 22.3% in deceleration mode, respectively. Hence, traffic flow was suggested to be relatively smooth. Fuel consumption per unit distance, .phi. was closely related with trip time spent per unit distance, t, and correlation coefficient obtained from the test car was 0.925, and the relationship between .phi. and t was also obtained from the linear regression with the following equation. .phi.=42.87+0.38 t. Idle speed of vehicle in use was mostly adjusted low and cars which were over the permissible standard of CO concentration (4.5%) were 50% or more. As the idle speed decreased, the fuel consumption was decreased, while the CO concentration was increased. Therefore, the decrease of fuel consumption can not be expected with only a decrease in idle speed.
This study investigates the possibility of coupling empirical mode decomposition (EMD) for runoff prediction from machine learning (ML) models. Here, support vector regression (SVR) and convolutional neural network (CNN) were considered for ML algorithms. Precipitation (P), minimum temperature (Tmin), maximum temperature (Tmax) and their intrinsic mode functions (IMF) values were used for input variables at a monthly scale from Jan. 1973 to Dec. 2020 in the Grand river basin, Canada. The support vector machine-recursive feature elimination (SVM-RFE) technique was applied for finding the best combination of predictors among input variables. The results show that the proposed method outperformed the individual performance of SVR and CNN during the training and testing periods in the study area. According to the correlation coefficient (R), the EMD-SVR model outperformed the EMD-CNN model in both training and testing even though the CNN indicated a better performance than the SVR before using IMF values. The EMD-SVR model showed higher improvement in R value (38.7%) than that from the EMD-CNN model (7.1%). It should be noted that the coupled models of EMD-SVR and EMD-CNN represented much higher accuracy in runoff prediction with respect to the considered evaluation indicators, including root mean square error (RMSE) and R values.
The empirical area-reduction method by W.M. Borland and C.R. Miller and its revised procedure by W.T. Moody were made of fitting the area and storage curves to the Van't Hul distributions. It should be noted that the reservoir is classified into one of the four standard types on the basis of the topographical feature of the reservoir in application of the method. In other words, this method did not take into account several considerafble factors affecting the mode of sediment deposition, but only the shape of the reservoir as a governign factor. This is why the method occasionally creates ambiguity in classification and accordingly leads to unexpected mode of deposition. This paper describes a generating an formula to decide the standard classification of four types Van's Hul distributions, taking into consideration quantitatively sediment-loss percent and capacity-inflow ratio as well as the shape of the reservoirs by multiple regression analysis using the least square method to get a better fit to the design curves. The result is expressed as $Y=-1.95+55.8X_1+0.14X_2+0.12X_3$ in which the the values of Y locate the standard type I through type IV in the range from ten to forty with the interval of ten. The regression analysis was correlated well with the standard errors of estimate of around two except for the case of the type IV. This formula does not give big difference from the Borland's work in general sityation, but it demonstrates acceptable results, giving somewhat precise replys for the specific reservoirs. Its application to the Soyang Lake, one of the largest reservoirs in the country, defined clearly the type II, while the original method located it in the boundary of the type II and type III.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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