The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.63
no.10
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pp.1473-1478
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2014
This paper deals with design and thrust force measurement of EMS type LSM for propulsion of the high-speed maglev train. The load of maglev train is calculated, and the design equations of the LSM are presented, and the LSM which is suitable for the operation of short-distance test track is designed. In addition, the finite element analysis is performed to confirm the back-EMF and thrust force characteristics of the LSM designed model. A short length LSM prototype model is manufactured. Finally, the thrust force of the LSM is measured by the method applying dc current to the stator winding instead of three-phase ac current. And the validity of the design and analysis is verified by this measurement.
The task of measuring losses becomes more challenging with ever increasing efficiencies and operating frequencies in power electronics applications. Generally, the process of traditional switching loss calculation in flyback converter is very complicated. MOSFET drain-source voltage and current waveforms are needed to calculate switching loss. However, as we know in switched capacitor converter, switching loss can be easily calculated by charge and energy conservation law with known initial and final capacitor voltages. In this paper, the same method is applied to fly-back converter switching loss analysis to simplify calculation procedure.
Kim, Dong-Soo;Jeon, Dae-Young;Cha, Guee-Soo;Hahn, Song-Yop
Proceedings of the KIEE Conference
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1993.07b
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pp.957-960
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1993
We calculate characteristics of the linear synchronous propulsion system by the finite element analysis. The finite element method using voltage source can consider the ripple factor caused by the core shape and the distored wave of stator currents caused by the core shape and the back e.m.f. The TRANSRAPID-06 system developed by Germany is adoped for the numerical example.
Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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2005.07a
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pp.566-567
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2005
Until now variable pattern classification methods have been introduced. So, variable methods in PD source classification were applied. NN(neural network) the most used scheme as a PD(partial discharge) source classification. But in recent year another method were developed. These methods is present superior to NN in the field of image and signal process function of classification. In this paper, it is show classification result in PD source using three methods; that is, BP(back-propagation), ANFIS(adaptive neuro-fuzzy inference system), PCA-LDA(principle component analysis-linear discriminant analysis).
This paper deals with tubular type linear oscillatory actuator with axially magnetized permanent magnet. The magnetic field distribution is predicted using a two-dimensional analytical solution derived in terms of magnetic vector potential and cylindrical coordinate system. Using this result, trust and flux linkage and back emf are derived. The results of predictions from the analysis are compared with corresponding finite element method.
The characteristic of line start permanent magnet(LSPM) motor with overhang structure is analyzed using 3dimensional finite element method(3D FEM). We propose the appropriate overhang length by considering the magnetic flux distribution according to changing overhang length and manufacturing process. 3D FEM analysis is inevitable because the increase of the total flux cannot be appropriately considered in 2D FEM. In equal model specification total flux is recalculated at 3D FEM, because of considering lamination length. This paper compares the characteristic of Back-emf with and without overhang by permanent magnet that has identical volume.
SONG YOUNG-SUK;NAM JUNG-MAN;YUN JUNG-MANN;KIM TAE-HYUNG
Proceedings of the Korea Committee for Ocean Resources and Engineering Conference
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2004.05a
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pp.178-182
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2004
To establish the design criteria for construction of the rubble mound on improved ground, two kinds of analyses for the soil deformation behavior and the slope stability were performed on various cases for rubble mounds, soft grounds and back fills with application of the finite element method and the Bishop simplified method. The horizontal displacements and settlements at the crest of rubble mounds were analyzed as a function of the safety factor of embankments. The analyzed result shows that the soil movement increases considerably when the safety factor of rubble mounds is lower than 1.3.
In this paper, We propose an efficient automatic caption detection and location method, caption recognition using FE-MCBP(Feature Extraction based Multichained BackPropagation) neural network for content based retrieval of video. Frames are selected at fixed time interval from video and key frames are selected by gray scale histogram method. for each key frames, segmentation is performed and caption lines are detected using line scan method. lastly each characters are separated. This research improves speed and efficiency by color segmentation using local maximum analysis method before line scanning. Caption detection is a first stage of multimedia database organization and detected captions are used as input of text recognition system. Recognized captions can be searched by content based retrieval method.
The distribution of tags is an important factor that affects the performance of radio-frequency identification (RFID). To study RFID performance, it is necessary to obtain RFID tags' coordinates. However, the positioning method of RFID technology has large errors, and is easily affected by the environment. Therefore, a new method using optical measurement is proposed to achieve RFID performance analysis. First, due to the possibility of blurring during image acquisition, the paper derives a new image prior to removing blurring. A nonlocal means-based method for image deconvolution is proposed. Experimental results show that the PSNR and SSIM indicators of our algorithm are better than those of a learning deep convolutional neural network and fast total variation. Second, an RFID dynamic testing system based on photoelectric sensing technology is designed. The reading distance of RFID and the three-dimensional coordinates of the tags are obtained. Finally, deep learning is used to model the RFID reading distance and tag distribution. The error is 3.02%, which is better than other algorithms such as a particle-swarm optimization back-propagation neural network, an extreme learning machine, and a deep neural network. The paper proposes the use of optical methods to measure and collect RFID data, and to analyze and predict RFID performance. This provides a new method for testing RFID performance.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.11
no.5
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pp.1799-1804
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2010
In regard to fill loading structures such as bridge abutments and retaining walls on soft ground, the soft ground undergoes excessive deformation, which causes the lateral movement of the ground, resulting in increased risk of much damage. In this study, a centrifuge model test was conducted to check the possibility of lateral movement of a bridge abutment during back filling in a field, and a numerical analysis considering the lateral movement of the bridge abutment under the influence of the counterweight fill method applied during construction was carried out by using MIDAS/GTS as the FEM(Finite Element Method) program. The results of this study showed that the lateral movement of the abutment can exceed the allowable lateral movement value(15mm), and that the counterweight fill method was effective for the stability of the lateral movement.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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