A damage detection method for the tripod support structure of offshore wind turbines is presented for structural health monitoring. A finite element model of a prototype tripod support structure is established and the modal properties are calculated. The degree and location of the damage are estimated based on the neural network technique using the changes of natural frequencies and mode shape due to the damage. The stress distribution occurring in the support structure is obtained by a dynamic analysis for the wind turbine system to select the output data of the neural network. The natural frequencies and mode shapes for 36 possible damage scenarios were used for the input data of the learned neural network for damage assessment. The estimated damages agreed reasonably well with the accurate ones. The presented method could be effectively applied for damage detection and structural health monitoring of various types of support structures of offshore wind turbines.
Kim, Sangwoo;Lee, Taehwa;Chun, Beomseok;Jung, Younghun;Jang, Won Seok;Sur, Chanyang;Shin, Yongchul
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.62
no.6
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pp.11-20
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2020
We estimated the spatio-temporally distributed soil moisture using Sentinel-1A/B SAR (Synthetic Aperture Radar) sensor images and soil moisture data assimilation technique in South Korea. Soil moisture data assimilation technique can extract the hydraulic parameters of soils using observed soil moisture and GA (Genetic Algorithm). The SWAP (Soil Water Atmosphere Plant) model associated with a soil moisture assimilation technique simulates the soil moisture using the soil hydraulic parameters and meteorological data as input data. The soil moisture based on Sentinel-1A/B was validated and evaluated using the pearson correlation and RMSE (Root Mean Square Error) analysis between estimated soil moisture and TDR soil moisture. The soil moisture data assimilation technique derived the soil hydraulic parameters using Sentinel-1A/B based soil moisture images, ASOS (Automated Synoptic Observing System) weather data and TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission)/GPM (Global Precipitation Measurement) rainfall data. The derived soil hydrological parameters as the input data to SWAP were used to simulate the daily soil moisture values at the spatial domain from 2001 to 2018 using the TRMM/GPM satellite rainfall data. Overall, the simulated soil moisture estimates matched well with the TDR measurements and Sentinel-1A/B based soil moisture under various land surface conditions (bare soil, crop, forest, and urban).
This paper describes the development and evaluation of a Korean address input system employing automatic speech recognition technique as user interface for input Korean address. Address consists of cities, provinces and counties. The system works on a window 95 environment of personal computer with built-in soundcard. In the speech recognition part, the Continuous density Hidden Markov Model(CHMM) for making phoneme like units(PLUs) and One Pass Dynamic Programming(OPDP) algorithm is used for recognition. For address recognition, Finite State Automata(FSA) suitable for Korean address structure is constructed. To achieve an acceptable performance against the variation of speakers, microphones, and environmental noises, Maximum a posteriori(MAP) estimation is implemented in adaptation. And to improve the recognition speed, fast search method using variable pruning threshold is newly proposed. In the evaluation tests conducted for the 100 connected words uttered by 3 males the system showed above average 96.0% of recognition accuracy for connected words after adaption and recognition speed within 2 seconds, showing the effectiveness of the system.
Purpose: The purpose of this study is to find a solution to the massive data construction that occurs when fire simulation data is linked to augmented reality and the resulting data overload problem. Method: An experiment was conducted to set the interval between appropriate input data to improve the reliability and computational complexity of Linear Interpolation, a data estimation technology. In addition, a validity verification was conducted to confirm whether Linear Interpolation well reflected the dynamic changes of fire. Result: As a result of application to the underground common area, which is the study target building, it showed high satisfaction in improving the reliability of Interpolation and the operation processing speed of simulation when data was input at intervals of 10 m. In addition, it was verified through evaluation using MAE and R-Squared that the estimation method of fire simulation data using the Interpolation technique had high explanatory power and reliability. Conclusion: This study solved the data overload problem caused by applying digital twin technology to fire simulation through Interpolation techniques, and confirmed that fire information prediction and visualization were of great help in real-time fire prevention.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.16
no.3
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pp.465-470
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2021
A robust speech recognition technology is required that does not degrade the performance of speech recognition and the quality of the speech when speech recognition is performed in an actual environment of the speech mixed with noise. With the development of such speech recognition technology, it is necessary to develop an application that achieves stable and high speech recognition rate even in a noisy environment similar to the human speech spectrum. Therefore, this paper proposes a speech enhancement algorithm that processes a noise suppression based on the MMSA-STSA estimation algorithm, which is a short-time spectral amplitude method based on the error of the least mean square. This algorithm is an effective nonlinear speech enhancement algorithm based on a single channel input and has high noise suppression performance. Moreover this algorithm is a technique that reduces the amount of distortion of the speech based on the statistical model of the speech. In this experiment, in order to verify the effectiveness of the MMSA-STSA estimation algorithm, the effectiveness of the proposed algorithm is verified by comparing the input speech waveform and the output speech waveform.
In this paper, we propose a efficient noise power estimation technique for an integrated acoustic echo and noise suppression system in a frequency domain. The proposed method uses speech absence probability (SAP) derived from the microphone input signal as the smoothing parameter updating noise power to reduce the noise power estimation error resulted from the distortions in the unified structure where the noise suppression (NS) operation is placed after the acoustic echo suppression (AES) algorithm. Therefore, in the proposed approach, the smoothing parameter based on SAP derived from the input signal instead of echo-suppressed signal should stop updating noise power estimates during the distorted noise spectrum periods. The performance of the proposed algorithm is evaluated by the objective test under various environments and yields better results compared with the conventional scheme.
Santos, Claudio H.G.;Ferreira, Reginaldo V.;Silva, Sidelmo Magalhaes;Cardoso Filho, Braz J.
Journal of Power Electronics
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v.13
no.5
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pp.884-895
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2013
In this paper, the Fourier-based PLL (Phase-locked Loop) is introduced with a new structure, capable of selective harmonic detection in single and three-phase systems. The application of the FB-PLL to harmonic detection is discussed and a new model applicable to three-phase systems is introduced. An analysis of the convergence of the FB-PLL based on a linear model is presented. Simulation and experimental results are included for performance analysis and to support the theoretical development. The decomposition of an input signal in its harmonic components using the Fourier theory is based on previous knowledge of the signal fundamental frequency, which cannot be easily implemented with input signals with varying frequencies or subjected to phase-angle jumps. In this scenario, the main contribution of this paper is the association of a phase-locked loop system, with a harmonic decomposition and reconstruction method, based on the well-established Fourier theory, to allow for the tracking of the fundamental component and desired harmonics from distorted input signals with a varying frequency, amplitude and phase-angle. The application of the proposed technique in three-phase systems is supported by results obtained under unbalanced and voltage sag conditions.
Uncertainties in geomechanical input parameters which mainly related to inappropriate data acquisition and estimation due to lack of sufficient calibration information, have led wellbore instability not yet to be fully understood or addressed. This paper demonstrates a workflow of employing Quantitative Risk Assessment technique, considering these uncertainties in terms of rock properties, pore pressure and in-situ stresses to makes it possible to survey not just the likelihood of accomplishing a desired level of wellbore stability at a specific mud pressure, but also the influence of the uncertainty in each input parameter on the wellbore stability. This probabilistic methodology in conjunction with Monte Carlo numerical modeling techniques was applied to a case study of a well. The response surfaces analysis provides a measure of the effects of uncertainties in each input parameter on the predicted mud pressure from three widely used failure criteria, thereby provides a key measurement for data acquisition in the future wells to reduce the uncertainty. The results pointed out that the mud pressure is tremendously sensitive to UCS and SHmax which emphasize the significance of reliable determinations of these two parameters for safe drilling. On the other hand, the predicted safe mud window from Mogi-Coulomb is the widest while the Hoek-Brown is the narrowest and comparing the anticipated collapse failures from the failure criteria and breakouts observations from caliper data, indicates that Hoek-Brown overestimate the minimum mud weight to avoid breakouts while Mogi-Coulomb criterion give better forecast according to real observations.
In this paper, we propose an efficient and robust interference mitigation technique based on a nullsteering multi-user multiple-input multiple-output (MU-MIMO) spatial division multiple access (SDMA) scheme for frequency sharing between IMT-advanced and fixed satellite service (FSS) in the 3400-4200 and 4500-4800 MHz bands. In the proposed scheme, the pre-existing precoding matrix for SDMA unitary precoded (UPC) MIMO proposed by the authors is modified to construct nulls in the spatial spectrum corresponding to the direction angles of the victim FSS earth station (ES). Furthermore, a numerical formula to calculate the power of the interference signal received at the FSS ES when IMT-Advanced base stations (BS) are operated with the interference mitigation technique is presented. This formula can be derived in closed form and is simply implemented with the help of simulation, resulting in significantly reduced time to obtain the solution. Finally, the frequency sharing results are analyzed in the co-channel and adjacent channel with respect to minimum separation distance and direction of FSS earth station (DOE). Simulation results indicate that the proposed mitigation scheme is highly efficient in terms of reducing the separation distance as well as robust against DOE estimation errors.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.24
no.2
s.173
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pp.455-463
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2000
In order to develop nondestructive techniques for the quantitative estimation of creep damage a series of crept copper samples were prepared and their ultrasonic velocities were measured. Velocities measured in three directions with respect to the loading axis decreased nonlinearly and their anisotropy increased as a function of creep-induced porosity. A progressive damage model was described to explain the void-velocity relationship, including the anisotropy. The comparison of modeling study showed that the creep voids evolved from sphere toward flat oblate spheroid with its minor axis aligned along the stress direction. This model allowed us to determine the average aspect ratio of voids for a given porosity content. A novel technique, the back propagation neural network (BPNN), was applied for estimating the porosity content due to the creep damage. The measured velocities were used to train the BP classifier, and its accuracy was tested on another set of creep samples containing 0 to 0.7 % void content. When the void aspect ratio was used as input parameter together with the velocity data, the NN algorithm provided much better estimation of void content.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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