Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.5
no.1
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pp.136-145
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1997
To analyzed ride quality and to predict durability in vehicle dynamics, it is essential to describe a road surface profile precisely. This paper presents a technique to generate road surface profiles in a spatial domain by using a power spectral density function. A single track power spectral density function is proposed to describe a road surface profile, which is also applicable for multi-track vehicle response analysis, The derived road surfaces are compared to ISO(International Organization for Standardization) standards and classifications, proposed by the MIRA(Motor Industry Research Association). The methodology in this paper is also proposed to generate road roughness description with a limited external data. A small amount of external curve data is combined with an internal PSD function to generate road surface roughness in a spatial domain.
Extended Drude model has been used to obtain information of correlations from measured optical spectra of strongly correlated electron systems. The optical self-energy can be defined by the extended Drude model formalism. One can extract the optical self-energy and the electron-boson spectral density function from measured reflectance spectra using a well-developed usual process, which is consistent with several steps including the extended Drude model and generalized Allen's formulas. Here we used a reverse process of the usual process to investigate the extended Drude analysis when an additional low-energy interband transition is included. We considered two typical electron-boson spectral density model functions for two different (normal and d-wave superconducting) material states. Our results show that the low-energy interband transition might give significant effects on the electron-boson spectral density function obtained using the usual process. However, we expect that the low-energy interband transition can be removed from measured spectra in a proper way if the transition is well-defined or well-known.
It is well known that spectral density function determines auto-covariance function of stationary time-series data and smoothed periodogram is a consistent estimator of spectral density function. Recently, Kim and Park (2007) showed that smoothed- periodogram based distances performs very well for the classification. In this paper, we introduce classification methods with smoothed periodogram and apply the approaches to the monthly precipitation measurements obtained from January, 1987 through December, 2007 at 22 locations in South Korea.
The various spectral density functions of wind are applied in the wind process simulation by the spectral representation method. In view of the spectral density functions, the characteristics of the simulated processes are compared. The ensemble spectral density functions constructed from the simulated sample processes are revealed to have the similarity not only in global shape but also in the maximum values with the target spectral density functions with a high accuracy. For the correlation structure to be satisfied in the circumferential direction on the cooling tower shell, a new formula is suggested based on the mathematical expression representing the circumferential distribution of the wind pressure on the cooling tower shell. The simulated wind processes are applied in the dynamic analysis of cooling tower shell in the time domain and the fluctuating stochastic behavior of the cooling tower shell is investigated.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.28
no.1A
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pp.59-67
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2008
Acceleration time history used in the seismic analysis of nuclear power plant structures should envelop a target power spectral density (PSD) function in addition to the design response spectrum in order to have sufficient energy at each frequency for the purpose of ensuring adequate load. The safety for complex long-span highway bridges cannot be over-emphasize. An alternative method to improve the seismic capacity is to ensure the minimum PSD function of the applied seismic load. This study proposes a technical scheme to obtain the reference power spectral density function by using artificial earthquakes which are compatible with the highway bridge design spectrum.
This study is aimed at formulating an empirical equation for the across-wind fluctuating moment and spectral density coefficient, which are needed to estimate the across-wind dynamic responses of tall buildings, as a function of the side ratios of buildings. In order to estimate an empirical formula, wind tunnel tests were conducted on aero-elastic models of the rectangular prisms with various aspect and side ratios in turbulent boundary layer flows. In this paper, criteria for the across-wind fluctuating moment and spectral density are briefly discussed and the results are analyzed mainly as a function of the side ratios of the buildings. Finally, empirical formulas for the across-wind fluctuating moment coefficient and spectral density coefficient according to variation of the aspect ratio are proposed.
Esfandiari, Akbar;Chaei, Maryam Ghareh;Rofooei, Fayaz R.
Structural Engineering and Mechanics
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v.68
no.1
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pp.39-51
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2018
In this study, a frequency domain model updating method is presented using power spectral density (PSD) data. It uses the sensitivity of PSD function with respect to the unknown structural parameters through a decomposed form of transfer function. The stiffness parameters are captured with high accuracy through solving the sensitivity equations utilizing the least square approach. Using numerically noise polluted data, the model updating results of a truss model prove robustness of the method against measurement and mass modelling errors. Results prove the capabilities of the method for parameter estimation using highly noise polluted data of low ranges of excitation frequency.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2003.11a
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pp.298-303
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2003
The eccentric rotor system has various problems by vibration of unbalance mass. Specially, it is difficult to analyze vibration problem for the drum washing machine due to correlation of transmission paths. We analyze the mechanical structure by multidimensional spectral density to identify the maximum vibration magnitude at the frequency domain. It estimates the coherence function of the signals to pass the transmission paths. In case of the drum washing machine, because the transmission paths are correlated partially it needs to determinate the priority ranking. And the correlated parts are eliminated using conditioned spectral density function. Finally the shielding effect method confirms the reasonability of the modeling.
PURPOSE. This pilot study was to find the influence of complete denture on the brain activity and cognitive function of edentulous patients measured through Electroencephalogram (EEG) signals. MATERIALS AND METHODS. The study recruited 20 patients aged from 50 to 60 years requiring complete dentures with inclusion and exclusion criteria. The brain function and cognitive function were analyzed with a mental state questionnaire and a 15-minute analysis of power spectral density of EEG alpha waves. The analysis included edentulous phase and post denture insertion adaptive phase, each done before and after chewing. The results obtained were statistically evaluated. RESULTS. Power Spectral Density (PSD) values increased from edentulous phase to post denture insertion adaption phase. The data were grouped as edentulous phase before chewing (EEG p1-0.0064), edentulous phase after chewing (EEG p2-0.0073), post denture insertion adaptive phase before chewing (EEG p3-0.0077), and post denture insertion adaptive phase after chewing (EEG p4-0.0096). The acquired values were statistically analyzed using paired t-test, which showed statistically significant results (P<.05). CONCLUSION. This pilot study showed functional improvement in brain function of edentulous patients with complete dentures rehabilitation.
We consider here the problem of spectral estimation of multidimensional wide sense stationary (WSS) random process. A method, employing a special difference equation of correlation function, is proposed to solve the problem of multidimensional spectral estimation. In this approach, the special difference equation of correlation function is derived by modal decomposition method. Maximum likelihood estimator and Kalman filter are used to estimate the model parameters of the difference equation and the decomposed spectral residues. An algorithm is presented to estimate the multidimensional spectral density. According to the result of the simulation, these methods are feasible to estimate the spectral density of WSS process, which is realized by finite dimensional multivariable lineal system driven by white noise.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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