Thrust vector control using a coflow-counterflow concept is achieved by suction and blowing through a slot adjacent to a primary jet which is shrouded by a suction collar. In the present study, the flow characteristics of thrust vectoring is investigated using a numerical method. The nozzle has a design Mach number of 2.0, and the operation pressure ratio is varied to obtain various flow features of the nozzle flow. Test conditions are in the range of the nozzle pressure ratio from 6.0 to 10.0, and a suction pressure from 90kPa to 35kPa. Two-dimensional, compressible Navier-Stokes computations are conducted with RNG ${\kappa}-{\varepsilon}$ turbulence model. The computational results provide an understanding of the detailed physics of the thrust vectoring process. It is found that an increase in the nozzle pressure ratio leads to increased thrust efficiency but reduces the thrust vector angle.
Journal of international Conference on Electrical Machines and Systems
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v.2
no.3
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pp.288-294
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2013
This paper introduces a novel method of on-line identifying the stator resistance and leakage inductance of dual three phase induction motor (DTPIM). According to the machine mathematical model, the stator resistance and leakage inductance can be estimated using the voltage and current values in harmonic subspace. Thus a method of voltage vector injection in harmonic subspace (VVIHS) is proposed, which causes currents in harmonic space. Then the errors between command and actual harmonic currents are utilized to regulate the machine parameters, including stator resistance and leakage inductance. The principle is presented and analyzed in detail. Experimental results prove the feasibility and validity of proposed method.
Behavior awareness is a technology that recognizes human behavior through data and can be used in applications such as risk behavior through video surveillance systems. Conventional behavior recognition algorithms have been performed using the 2D camera image device or multi-mode sensor or multi-view or 3D equipment. When two-dimensional data was used, the recognition rate was low in the behavior recognition of the three-dimensional space, and other methods were difficult due to the complicated equipment configuration and the expensive additional equipment. In this paper, we propose a method of recognizing human behavior using only CCTV images without additional equipment using only RGB and depth information. First, the skeleton extraction algorithm is applied to extract points of joints and body parts. We apply the equations to transform the vector including the displacement vector and the relational vector, and study the continuous vector data through the RNN model. As a result of applying the learned model to various data sets and confirming the accuracy of the behavior recognition, the performance similar to that of the existing algorithm using the 3D information can be verified only by the 2D information.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.8
no.3
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pp.105-112
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1983
This paper discribes technique of the recursive restoration for the images degraded by linear space invariant blur and additive white Gaussian noise. The image is characterized statistically by tis mean and correlation function. An exponential autocorrelation function has been used to model neighborhood model. The vector model was used because of analytical simplicitly and capability to implement brightness correlation function. Base on the vector model, a two-dimensional discrete stochastic a 12 point neighborhood model for represeting images was developme and used the technique of moving window processing to restore blurred and noisy images without dimensionality increesing, It has been shown a 12 point neighborhood model was found to be more adequate than a 8 point pixel model to obtain optimum pixel estimated. If the image is highly correlated, it is necessary to use a large number of points in the neighborhood in order to have improvements in restoring image. It is believed that these result could be applied to a wide range of image processing problem. Because image processing thchniques normally required a 2-D linear filtering.
Journal of international Conference on Electrical Machines and Systems
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v.3
no.2
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pp.215-221
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2014
To satisfy the high voltage direct current (HVDC) grid connection demand for wind power generation system, a novel topology and control strategy of HVDC grid connection for open-winding permanent magnet synchronous generator (PMSG) based wind power generation system is proposed, in which two generator-side converter and two isolated DC/DC converters are used to transmit the wind energy captured by open winding PMSG to HVDC grid. By deducing the mathematic model of open winding PMSG, the vector control technique, position sensorless operation, and space vector modulation strategy is applied to implement the stable generation operation of PMSG. Finally, the simulation model based on MATLAB is built to validate the availability of the proposed control strategy.
Lee, Eunsil;Lee, Kyo-Beum;Lee, Young Il;Song, Joong-Ho
Journal of Electrical Engineering and Technology
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v.8
no.5
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pp.1138-1145
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2013
A novel predictive current control strategy for a sparse matrix converter is presented. The sparse matrix converter is functionally-equivalent to the direct matrix converter but has a reduced number of switches. The predictive current control uses a model of the system to predict the future value of the load current and generates the reference voltage vector that minimizes a given cost function so that space vector modulation is achieved. The results show that the proposed controller for sparse matrix converters controls the load current very effectively and performs very well through simulation and experimental results.
International Union of Geodesy and Geophysics Korean Journal of Geophysical Research
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v.23
no.1
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pp.1-11
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1995
Thermospheric neutral winds and temperatures have been collected from the ground-based Fabry-Perot interferometer (FPI) at Thule Air Base ($76.5^{\circ}N{\;}69.0^{\circ}W$), Greenland since 1985. The thermospheric observations are obtained by determining the Doppler characteristics f the [OI] 6300 ${\AA}$ emissions of atomic oxygen. The FPI operates routinely during the winter season, with a limitation in the observation by the existence of clouds. For this study, data acquired from 1985 to 1991 were analyzed. The neutral wind measurements from these long-term measurements are used to investigate the influence of solar cycle variation on the high-latitude thermospheric dynamics. These data provide experimental results of the geomagnetic polar cap are also compared with the predictions of two semiempirical models : the vector spherical harmonics (VSH) model of Killeen et al. (1987) and the horizontal wind model (HWM) of Hedin et al. (1991). The experimental results show a good positive correlation between solar activity and thermospheric wind speed over the geomagnetic polar cap. The calculated correlation coefficient indicates that an increase of 100 in F10.7 index corresponds to an increase in wind speed of about 100 m/s. The model predictions reveal similar trends of wind speed variation as a function of solar activity, with the VSH and HWM models tending to overestimate and underestimate the wind speed, respectively.
Text analysis technique for natural language processing in deep learning represents words in vector form through word embedding. In this paper, we propose a method of constructing a document vector and classifying it into spam and normal text message, using word embedding and deep learning method. Automatic spacing applied in the preprocessing process ensures that words with similar context are adjacently represented in vector space. Additionally, the intentional word formation errors with non-alphabetic or extraordinary characters are designed to avoid being blocked by spam message filter. Two embedding algorithms, CBOW and skip grams, are used to produce the sentence vector and the performance and the accuracy of deep learning based spam filter model are measured by comparing to those of SVM Light.
Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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v.13
no.2
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pp.94-103
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2004
The vision system model used for this study involves the six parameters that permits a kind of adaptability in that relationship between the camera space location of manipulable visual cues and the vector of robot joint coordinates is estimated in real time. Also this vision control method requires the number of cameras to transform 2-D camera plane from 3-D physical space, and be used irrespective of location of cameras, if visual cues are displayed in the same camera plane. Thus, this study is to investigate the optimal number of cameras used for the developed vision control system according to the change of the number of cameras. This study is processed in the two ways : a) effectiveness of vision system model b) optimal number of cameras. These results show the evidence of the adaptability of the developed vision control method using the optimal number of cameras.
The stability analysis of coronal magnetic structures is important for studying the initiation of solar flares and eruptions. In order to understand the flare onset process, we first reconstructed the 3D coronal magnetic structures of active region 12371 with an M6.5 flare using a nonlinear force-free field (NLFFF) model based on vector magnetic fields. The NLFFFs successfully produce the observed sigmoidal structure which is composed of two branches of sheared arcade loops. The stability analysis were examined for three representative MHD instabilities: the kink, the torus, and the double arc instabilities. Our stability analysis shows that the two branches of sheared arcade loops are quite stable against the kink and torus instabilities, but unstable against the double arc instability before the flare occurrence. Finally, we discuss a probable onset process of the M6.5 flare.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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