International journal of advanced smart convergence
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제5권1호
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pp.34-46
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2016
Networked Control System (NCS) has evolved in the past decade through the advances in communication technology. The problems involved in NCS are broadly classified into two categories namely network issues due to network and control performance due to system network. The network problems are related to bandwidth allocation, scheduling and network security, and the control problems deal with stability analysis and delay compensation. Various delays with variable length occur due to sharing a common network medium. Though most delays are very less and mostly neglected, the network induced delay is significant. It occurs when sensors, actuators, and controllers exchange data packet across the communication network. Networked induced delay arises from sensor to controller and controller to actuator. This paper presents an adaptive delay compensation process for efficient control. Though Smith predictor has been commonly used as dead time compensators, it is not adaptive to match with the stochastic behavior of network characteristics. Time delay adaptive compensation gives an effective control to solve dead time, and creates a virtual environment using the plant model and computed delay which is used to compensate the effect of delay. This approach is simulated using TrueTime simulator that is a Matlab Simulink based simulator facilitates co-simulation of controller task execution in real-time kernels, network transmissions and continuous plant dynamics for NCS. The simulation result is analyzed, and it is confirmed that this control provides good performance.
Park, Chan;Ahn, Sang-Hyeon;Bae, Yeong-Bok;Kang, Gungwon;Kim, Chunglee;Kim, Whansun;Oh, John J.;Oh, Sang Hoon;Son, Edwin J.;Lee, Yong Ho
천문학회보
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제42권2호
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pp.53.2-53.2
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2017
Stochasitc gravitational wave background (SGWB) is expected to be contributed by primordial sources (e.g. inflation signature) and astrophysical sources (e.g., incoherent superposition of a large numbers of compact binary inspirals throughout in the Universe). Theoretically, SGWB is predicted to span in a broad frequency range between less than nHz up to kHz. Many gravitational-wave (GW) detectors such as LIGO or LISA aim to detect or constrain SGWB in different frequency band that is most sensitive for each detector. In this talk, we focus on the prospectives of constraining the energy density of SGWB between 0.1-10 Hz. We introduce the characteristics of SGWB and representative models for primordial and astrophysical sources. Then, we propose a signal extraction scheme to detect SGWB using one or several omni-directional GW detectors such as SLGT(Superconducting Low-frequency Gravitational-wave Telescope). Considering SLGT sensitivity, we discuss how to observe SGWB in 0.1-10 Hz if we have SLGT network. Finally, we highlight interesting SGWB models that can be constrained in 0.1-10 Hz with SLGT.
To evaluate lubrication properties by surface roughness under boundary and mixed lubrication, a new approach is suggested by both asperity flow and contact with stochastic characteristics. Many researchers already have studied the effect of surface roughness on flow. But, it has become important to research of the phenomenon of asperities contact in surfaces because the growth of asperities contact area under heavy load conditions. In this paper, flow factors in the average flow model derived by Patir and Cheng were used, and a multi-asperity contact model was included to calculate lubrication properties of a surface with a randomly generated rough surface. A numerical analysis using the average Reynolds equation with both the average flow model and the asperity contact model was conducted, and the results were compared with those from previous research. The results showed that the influence of asperities on lubrication and the friction coefficient changed rapidly on application of contact model.
Because of the inevitable uncertainties such as structural parameters, external excitations and measurement noises, the effects of uncertainties should be taken into consideration in structural damage detection. In this paper, two probabilistic structural damage detection approaches are proposed to account for the underlying uncertainties in structural parameters and external excitation. The first approach adopts the statistical moment-based structural damage detection (SMBDD) algorithm together with the sensitivity analysis of the damage vector to the uncertain parameters. The approach takes the advantage of the strength SMBDD, so it is robust to measurement noise. However, it requests the number of measured responses is not less than that of unknown structural parameters. To reduce the number of measurements requested by the SMBDD algorithm, another probabilistic structural damage detection approach is proposed. It is based on the integration of structural damage detection using temporal moments in each time segment of measured response time history with the sensitivity analysis of the damage vector to the uncertain parameters. In both approaches, probability distribution of damage vector is estimated from those of uncertain parameters based on stochastic finite element model updating and probabilistic propagation. By comparing the two probability distribution characteristics for the undamaged and damaged models, probability of damage existence and damage extent at structural element level can be detected. Some numerical examples are used to demonstrate the performances of the two proposed approaches, respectively.
본 논문에서는 인접블럭의 화소단위 움직임벡터와 반화소단위 움직임벡터 사이의 통계적인 특성과 반화소단위 움직임벡터의 공간적 상관성을 이용하여 새로운 반화소단위 움직임벡터 추정 기법들을 제안하였다. 즉, 화소단위 움직임벡터가 같은 인접블럭과는 반화소단위 움직임벡터도 같을 확률이 높다는 사실과 반화소위치들 간에도 서로 인접된 반화소위치간에는 높은 상관성을 지니고 있음을 실험을 통해 확인할 수 있었다. 이러한 성질을 이용한 제안한 방법들은 모의실험 결과 기존의 방법에 비해 아주 미약한 PSNR감소를 보이는 대신 비트 율 및 계산량을 효과적으로 줄일 수 있음을 보여주었다.
Recently, due to the increasing attention to the structural safety under uncertain environments, many researches on the structural reliability analysis have been peformed. Some useful methods are available to evaluate performance reliability of structures with explicit limit states. However, for large structures, in which structural behaviors can be analyzed with finite element models and the limit states are only expressed implicitly, Monte-Carlo simulation method has been mainly used. However, Monte-Carlo simulation method spends too much computational time on repetitive structural analysis. Many alternative methods are suggested to reduce the computational work required in Monte-Carlo simulation. Response surface method is widely used to improve the efficiency of structural reliability analysis. Response surface method is based on the concept of approximating simple polynomial function of basic random variables for the limit state which is not easily expressed in explicit forms of design random variables. The response surface method has simple algorithm. However, the accuracy of results highly depends on how properly the stochastic characteristics of the original limit state has been represented by approximated function, In this study, an improved response surface method is proposed in which the sampling points for creating response surface are modified to represent the failure surface more adequately and the combined use of a linear response surface function and Rackwitz-Fiessler method has been employed. The method is found to be more effective and efficient than previous response surface methods. In addition more consistent convergence is achieved, Accuracy of the proposed method has been investigated through example.
Considering pollution source is transferred by discharge, it is very important to analyze the correlation between discharge and water quality. And temperature also influent to the water quality. In this paper, it is used water quality data that was measured DO (Dissolved Oxygen), TOC (Total Organic Carbon), TN (Total Nitrogen), TP (Total Phosphorus) at Dalchun real time monitoring stations in Namhan river. These characteristics were analyzed with the water quality of rainy and nonrainy periods. Input data of the water quality forecasting models that they were constructed by neural network and neuro-fuzzy was chosen as the reasonable data, and water quality forecasting models were applied. LMNN (Levenberg-Marquardt Neural Network), MDNN (MoDular Neural Network), and ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) models have achieved the highest overall accuracy of TOC data. LMNN and MDNN model which are applied for DO, TN, TP forecasting shows better results than ANFIS. MDNN model shows the lowest estimation error when using daily time, which is qualitative data trained with quantitative data. If some data has periodical properties, it seems effective using qualitative data to forecast.
The Yingxian wooden tower in China is currently the tallest wooden tower in the world. It was built in 1056 AD and is 65.86 m high. Field measurements of wind speed and wind-induced response of this tower are conducted. The wind characteristics, including the average wind speed, wind direction, turbulence intensity, gust factor, turbulence integral length scale and velocity spectrum are investigated. The power spectral density and the root-mean-square wind-induced acceleration are analyzed. The structural modal parameters of this tower are identified with two different methods, including the Empirical Mode Decomposition (EMD) combined with the Random Decrement Technique (RDT) and Hilbert transform technique, and the stochastic subspace identification (SSI) method. Results show that strong wind is coming predominantly from the West-South of the tower which is in the same direction as the inclination of the structure. The Von Karman spectrum can describe the spectrum of wind speed well. Wind-induced torsional vibration obviously occurs in this tower. The natural frequencies identified by EMD, RDT and Hilbert Transform are close to those identified by SSI method, but there is obvious difference between the identified damping ratios for the first two modes.
최근 인터넷 멀티미디어 서비스의 폭발적인 증가에 따라 급증하는 데이터 트래픽을 효율적으로 전송하기 위한 콘텐츠 중심 네트워크에 대한 연구가 국내외적으로 활발하다. 콘텐츠 중심 네트워크는 기존의 호스트 중심의 전송방식에서 벗어나 콘텐츠를 중심으로 데이터 트래픽을 전송하는 네트워킹 방법이다. 본 논문에서는 기존의 시뮬레이션과 달리 수리적인 접근 방법을 이용하여 두 개 라우터로 구성된 콘텐츠 중심 네트워크의 캐싱 성능을 분석한다. 통신 네트워크의 확률적 상황을 고려하여 라우터가 두 개인 콘텐츠 중심 네트워크의 캐싱시스템을 이차원의 연속시간 마코프체인으로 모형화한다. 전이율행렬의 구조를 분석하여 캐싱 성능치의 수치해를 유도하고 다양한 수치 예제를 제시한다.
본 연구는 Gamma 분포의 이론적 검토와 이의 수공학에의 적용, 즉 Gamma 분포의 적합성 및 Gamma 모델에 의한 하천유량의 Simulation에 대한 연구와 검토를 행하는데 그 목적을 두고 있다. 분석에 있어서 우리나라 주요하천(낙동강, 한강 및 금강)의 월유량자료를 사용하였으며 분석을 간단하게 하기 위하여 자료를 Modular coefficient로 변환시켰다. 먼저 이변수 Gamma 분포형에 대한 월류량에의 적합성을 검정하였으며 이로부터 Gamma 분포형과 Monto Carlo 기법을 기초로 한 Gamma 모델에 의하여 월류량의 Simulation을 행하였다. 그 결과 기록치와 매우 근접한 Simulation 자료를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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