Limbs and supporting structures of an organism experience a full weight of its own when it lands from water, because neutral buoyancy in the aquatic habitat will be no longer available in the terrestrial world. Metamorphosis of anuran amphibians presents 8 good research model to examine how this transition from non-loading to weight-loading affects development of motor capacity at the time of their first emergence on land. Our video analysis of the transitional anurans, Rana catesbeiana, at Gosner stage 46 (the stage of complete transformation) demonstrated that the take-off speed increased 1.23-fold after the first six hours of weight-loading on the wet ground. It did not increase further during the following three days of loading, and was close to the level of mature frogs with different body mass. During development of larvae in deep water with no chance of landing through metamorphosis, both tension and power of a hindlimb anti-gravity muscle increased 5-fold between stages 37 and n. However, the muscle contractility increased more rapidly when the larvas could access the wet ground by their natural landing behavior after stages 41-42. Muscle power, one of major factors affecting locomotory speed, was 1.29-fold greater in the loaded than in the non-loaded larvae at the transitional stage. Thus, weight-loading had a potentially significant effect on the elevation of motor capacity, with a similar extent of increment in locomotory speed and muscle power during the last stages of metamorphosis. Such a motor adjustment of the froglets in a relatively short transitional period would be important for effective ecological interactions and survival in their inexperienced terrestrial life.
This paper aims to propose a novel technology of network convergence to provide ultra high speed internet services over CATV networks, by which a CMC(cable modem concentrator) and CM(cable modem) of 1Gbps level are designed. This technology not only lowers the production cost in comparison to the existing bonding technology with DOCSIS specification but also enables the adjustment of data speed based on the channel bandwidth. According to the experiments, when convolutional code rate with 128QAM is changed to 1/2, 2/3, 3/4 and 7/8, the data recorded the maximum transmission speed of up to 299 Mbps at the zero error rate. As the convolutional code rates with 256QAM is increased, it showed 334Mbps at the error rate of $10^{-5}$. Based on the findings of this paper, if we secure the channel bandwidth of 200MHz and adjust the modulation order of QAM and the convolution code rate depending on the channel status, we can get the transmission speed of more than 1Gbps, which is much more competitive in its function and price than the existing technology based on DOCSIS.
The Bacterial Foraging Optimization Algorithm is a swarm intelligence optimization algorithm. This paper first analyzes the chemotaxis, as well as elimination and dispersal operation, based on the basic Bacterial Foraging Optimization Algorithm. The elimination and dispersal operation makes a bacterium which has found or nearly found an optimal position escape away from that position, which greatly affects the convergence speed of the algorithm. In order to avoid this escape, the sphere of action of the elimination and dispersal operation can be altered in accordance with the generations of evolution. Secondly, we put forward an algorithm of an adaptive adjustment of step length we called improved bacterial foraging optimization (IBFO) after making a detailed analysis of the impacts of the step length on the efficiency and accuracy of the algorithm, based on chemotaxis operation. The classic test functions show that the convergence speed and accuracy of the IBFO algorithm is much better than the original algorithm.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.9
no.6
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pp.245-252
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2022
This study examines the strength of the impact of fiscal policy tools on economic wellbeing as measured by per capita income in Malaysia from 1996 to 2020. The impact of fiscal policy instruments on economic wellness, represented by real income per capita, is measured using the autoregressive distributed lags model. The speed of adjustment from short-run disequilibrium to long-run equilibrium is also measured to assess the strength of the fiscal instruments' impact on per capita income. Empirical results exhibit the existence of co-integration relationships between per capita income, tax revenue, and government spending. The findings provide strong support for the presence of a long-run positive impact on government spending and a long-run negative impact of tax revenue on per capita income. The coefficient of ECTt-1 indicates that deviations from a short-run disequilibrium to a long-run equilibrium from the current to the future period are corrected with a speed of 76% (equivalent to a duration of 1.5-2 years to return to equilibrium). The practical and policy implication of the results is fiscal instruments play a significant role, mainly in alleviating the economic impact of the COVID-19 pandemic in the long run.
Direct Torque controlled induction motor (DTC-IM) drives use stator resistance of the motor for stator flux estimation. So, stator resistance estimation properly is very important for a stable and effective operation of the induction motor. Stator resistance variations because of changing in temperature make DTC operation difficult mainly at low speed. A method based on artificial neural network (ANN) to estimate the stator resistance online of IM for DTC drive is modeled and verified in this paper. To train the neural network a back propagation algorithm is used. Weight adjustment of neural network is done by back propagating the error signal between measured and estimated stator current. An extensive simulation has been carried out in MATLAB/SIMULINK to prove the efficacy of the proposed stator resistance estimator. The simulation & experimental result reveals that proposed method is able to obtain precise torque and flux control at low speed.
In this study, the glass fiber drawing from a silica preform in the furnace for the optical fiber manufacturing process is numerically simulated by considering the radiative heating of cylindrically shaped preform. The one-dimensional governing equations of the mass, momentum, and energy conservation for the heated and softened preform are solved as a set of the boundary value problems along with the radiative transfer approximation between the muffle tube and the deformed preform shape, while the furnace heating is modeled by prescribing the temperature distribution of muffle tube. The temperature-dependent viscosity of silica plays an important role in formation of preform neck-down profile when the glass fiber is drawn at high speed. The calculated neck-down profile of preform and the draw tension are found to be reasonable and comparable to the actual results observed in the optical fiber industry. This paper also presents the effects of key operating parameters such as the muffle tube temperature distribution and the fiber drawing speed on the preform neck-down profile and the draw tension. Draw tension varies drastically even with the small change of furnace heating conditions such as maximum heating temperature and heating width, and the fine adjustment of furnace heating is required in order to maintain the appropriate draw tension of 100~200 g.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.30
no.9
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pp.951-959
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2013
In order to improve the speed performance of the direct drive mechanical systems, a comprehensive analysis of the velocity ripples of blushless DC motors should be required. Every motor has a certain level of torque ripples when it generates power, and the generated torque ripple also makes the velocity ripples in the final output stage in speed control system. In this paper, a novel algorithm for reducing velocity ripples is proposed based on the modeling of torque ripples for BLDC motors. Various algorithms have been made for torque ripples, but usually they should be installed inside the amplifier logic, result in the difficulties of flexibility for various kinds of torque ripples. The proposed algorithm was developed for being ported in the controller not the amplifier, and it has the capability of the automatic compensation adjustment. The performance of the proposed algorithm was verified by effective simulations and experiments.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.4
no.3
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pp.79-88
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1999
One of the most popular algorithm in adaptive signal processing is the least mean square(LMS) algorithm. The majority of these papers examine the LMS algorithm with a constant step size. The choice of the step size reflects a tradeoff between misadjustment and the speed of adaptation. Subsequent works have discussed the issue of optimization of the step size or methods of varying the step size to improve performance. However there is as yet no detailed analysis of a variable step size algorithm that is capable of giving both the speed of adaptation and convergence. In this paper we propose a new variable step size algorithm where the step size adjustment is controlled by square of the prediction error. The simulation results obtained using the new algorithm about noise canceller system and system identification are described. They are compared to the results obtained for other variable step size algorithm. function.
The purpose of this study was the development of teat-cup attachment module for robot milking system. The teat-cups attachment module was controlled on the two dimensional space independently, Each teat cup of an end effector was independently controlled via two axis control based on the position information data obtained from the image processing system. This system was developed install of all 4 teat cups at the same time after adjusting positions of each teat sequentially. The individual motion system was operated using two servo motors for the high speed of teat position adjustment. The errors fur the individual motion system of teat cups were maximum 1.0mm, minimum 0.0mm, and average 0.6mm. The operating time for adjusting the teat cups position required about 1.0 second. It is envisaged that teat cups attachment module can be applicate to milking robot being developed in consideration of the experiment results for the teat cups operation accuracy and the actuation speed of servo motors.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.19
no.5
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pp.698-704
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2010
The machine vision system has been widely applied at automatic inspection field of the industries. Especially, the machine vision system shows good performance at difficult inspection field by contact method. In this paper, the automatic system of a slant method to inspect screw/bolt shape using machine vision is developed. The inspection system uses pattern matching method that search similar degree of the lucidity, the average lucidity, length and angle of inspection set up area using a circular scan and a line scan method. Also the feeding method for inspection product is the slant method, and feed rate is controlled by the ramp angle adjustment. This inspection system is composed of a feeding device, a transfer device, vision systems, a lighting device and computer, and is composed the sorting discharge system of the inferior product. The performance test carried out the feeding speed, the shape correct degree and the sorting discharge speed according to the type of screw/bolt. This sorting inspection system showed a satisfied test results in whole inspection items. Presently, this sorting inspection system is being used in the manufacturing process of screw/bolt usefully.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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