Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.2
no.1
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pp.116-127
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1994
A method using the linear matrix algebra is developed in order to determine unknown external forces in linear structural analyses. The method defines a matrix which represents the linearity of the vibrational analysis for a structural system. The unknown external forces are determined by the operations of the matrix. The method is applied to find an engine motion in an automobile system. For a simulation process, an exhaust system is modeled and analyzed by the finite element method. The validity of the simulation is verified by comparing with the experimental results the free vibration. Also, an experiment on the forced vibration is performed to determine the damping ratio of the exhaust sysetm. Estimated model parameters(natural frequency, mode shape) are in accord with the experimental results. Because the method merely repeats the transpose and inverse operations of a matrix, the solution is extremely easy and simple. Moreover, it is more accurate than the existing methods in that there is no artificial assumptions in the calculation processes. Therefore, the method is found to be reliable for the analysis of the exhaust system considering the characteristics of vibrations. Although the suggested method is tested by only the exhaust system here, it can be applied to general structures.
Throughout this paper, we are working on the complex number field C. The aim of this paper is to explain the applications of Theorem 2 in .cint. 1. In the surface theory, the adjoint linear system has played important roles and many tools have been developed to understand it. In the cases of higher dimensional varieties, we don't have any useful tools so far. Theorem 2 implies that it is enough to compute the dimension of the adjoint linear system to check the birationality. We can compute, somehow, the dimension of the adjoint linear system. For example, we can get an information about $h^{0}$ (X, $O_{x}$( $K_{x}$ + D)) from Euler characteristic of vertical bar $K_{X}$ + D vertical bar and some vanishing theorems. We are going to show the applications of Theorem 2 to smooth three-folds and smooth fourfold, specially, of general type with a nef canonical divisor, smooth Fano variety, and Calabi-Yau manifold. Our main results are Theorem A and Theorem B. Most of birationality problems in Theorem A and Theorem B have been studied. (see Ando [1] and Matsuki [4] for the detail matters.) But Theorem 2 gives short and easy proofs in the cases of dimension 3 and improves the previously known results in the cases of dimension 4.4. 4.4.
Locally linear embedding (LLE) [1] is a type of manifold algorithms, which preserves inner product value between high-dimensional data when embedding the high-dimensional data to low-dimensional space. LLE closely embeds data points on the same subspace in low-dimensional space, because the data points have significant inner product values. On the other hand, if the data points are located orthogonal to each other, these are separately embedded in low-dimensional space, even though they are in close proximity to each other in high-dimensional space. Meanwhile, it is well known that the facial images of the same person under varying illumination lie in a low-dimensional linear subspace [2]. In this study, we suggest an improved LLE method for face recognition problem. The method maximizes the characteristic of LLE, which embeds the data points totally separately when they are located orthogonal to each other. To accomplish this, all of the subspaces made by each class are forced to locate orthogonally. To make all of the subspaces orthogonal, the simultaneous Diagonalization (SD) technique was applied. From experimental results, the suggested method is shown to dramatically improve the embedding results and classification performance.
This paper describes how to distribute high multi-dimensional facial expression data of vast quantity over a suitable space and produce facial expression animations by selecting expressions while animator navigates this space in real-time. We have constructed facial spaces by using about 2400 facial expression frames on this paper. These facial spaces are created by calculating of the shortest distance between two random expressions. The distance between two points In the space of expression, which is manifold space, is described approximately as following; When the linear distance of them is shorter than a decided value, if the two expressions are adjacent after defining the expression state vector of facial status using distance matrix expressing distance between two markers, this will be considered as the shortest distance (manifold distance) of the two expressions. Once the distance of those adjacent expressions was decided, We have taken a Floyd algorithm connecting these adjacent distances to yield the shortest distance of the two expressions. We have used CCA(Curvilinear Component Analysis) technique to visualize multi-dimensional spaces, the form of expressing space, into two dimensions. While the animators navigate this two dimensional spaces, they produce a facial animation by using user interface in real-time.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.9
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pp.2991-3007
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2022
Two dimensional locality preserving projections (2D-LPP) is an improved algorithm of 2D image to solve the small sample size (SSS) problems which locality preserving projections (LPP) meets. It's able to find the low dimension manifold mapping that not only preserves local information but also detects manifold embedded in original data spaces. However, 2D-LPP is simple and elegant. So, inspired by the comparison experiments between two dimensional linear discriminant analysis (2D-LDA) and linear discriminant analysis (LDA) which indicated that matrix based methods don't always perform better even when training samples are limited, we surmise 2D-LPP may meet the same limitation as 2D-LDA and propose a novel matrix exponential method to enhance the performance of 2D-LPP. 2D-MELPP is equivalent to employing distance diffusion mapping to transform original images into a new space, and margins between labels are broadened, which is beneficial for solving classification problems. Nonetheless, the computational time complexity of 2D-MELPP is extremely high. In this paper, we replace some of matrix multiplications with multiple multiplications to save the memory cost and provide an efficient way for solving 2D-MELPP. We test it on public databases: random 3D data set, ORL, AR face database and Polyu Palmprint database and compare it with other 2D methods like 2D-LDA, 2D-LPP and 1D methods like LPP and exponential locality preserving projections (ELPP), finding it outperforms than others in recognition accuracy. We also compare different dimensions of projection vector and record the cost time on the ORL, AR face database and Polyu Palmprint database. The experiment results above proves that our advanced algorithm has a better performance on 3 independent public databases.
A fast response NO analyzer was applied to investigate the relation between cycle-by-cycle NO emissions and combustion chamber pressure. NO emissions were sampled at an isolated exhaust manifold of 4-stroke spark ignition engine to avoid the interference of exhaust gas from other cylinders. The linear correlation analysis was performed with collected data of NO emissions and combustion chamber pressure with respect to the various air-fuel mixture ratios and engine loads. The sampled data sets were obtained during 200 cycles at each operating condition. The results showed that there was a typical pattern in NO emissions from an exhaust port through a cycle. It was possible to set a block of crank angle in which the linear correlation coefficient between NO emissions and combustion chamber pressure was high. As the engine load increased, NO emissions were more dependent on combustion chamber pressure after TDC. It was also analyzed that the correlation between two parameters with respect to air-fuel mixture ratio tended to increase as mixture went leaner. Furthermore, this correlation coefficient for the mixture near the lean limit seemed to be kept high even though combustion was unstable.
The purpose of this paper is to present the details of design procedure of a nonlinear regulator by Riemannian geometric approach and to applied it to the case of a double-effect evaporator. A nonlinear geometric model is proposed on a direct sum space of a state vector and a control vector as well as in the previous parers by the authors. The geometric model is derived by replacing the orthogonal straight coordinate axes of a linear system on the direct sum space with the curvilinear coordinate axes. The integral manifold of the geometric model becomes homeomorphic to that of fictitious linear system. For the geometric model a nonlinear regulator with a performance index is designed renewedly by the procedure of optimization. The construction method of the curvilinear coordinate axes on which the nonlinear system behaves as a linear system is discussed. To apply the above regulator theory to double-effect evaporators especially to the pilot plant at the University of Alberta, a suitable nonlinear model is determined by the plant dynamics. The optimal control law is derived through the calculation of the homeomorphism. As a result it is confirmed that the regulator is effective and superior to that of the conventional control.
This paper investigates several methods of visualizing high-dimensional data in a low-dimensional space. At first, principal component analysis and multidimensional scaling are briefly introduced as linear approaches, and then kernel principal component analysis, self-organizing map, locally linear embedding, Isomap, Laplacian Eigenmaps, and local multidimensional scaling are introduced as nonlinear approaches. In particular, t-SNE, which is widely used but relatively unfamiliar in the field of statistics, is described in more detail. We also present a simple example for several methods, including t-SNE. Finally, we provide a review of several recent studies pointing out the limitations of t-SNE and discuss the future research problems presented.
For a switched system with constraint on switching sequences, which is also called a subshift action, on a metric space not necessarily compact, two kinds of topological entropies, average topological entropy and maximal topological entropy, are introduced. Then we give some properties of those topological entropies and estimate the bounds of them for some special systems, such as subshift actions generated by finite smooth maps on p-dimensional Riemannian manifold and by a family of surjective endomorphisms on a compact metrizable group. In particular, for linear switched systems on ${\mathbb{R}}^p$, we obtain a better upper bound, by joint spectral radius, which is sharper than that by Wang et al. in [42,43].
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.24
no.1
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pp.75-81
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2000
To provide the appropriate direction for development of transient control in a gasoline engine, transient performance analysis and evalution under four accelerating types based on typical driver's acceleration type were implemented by experimental study. In order to evaluate the characteristics of transient performance quanititatively, the concept and method by transient response specifications were introduced. Several performance parameters in terms of engine speed(RPM), manifold absolute pressure(MAP), fuel injection duration($\DeltatI_{nj}$) and air excess ratio($\lambda$) were emasured simultaneously during the four types of the throttle valve opening with the step motor controlled by PC. The result showed that transient response specifications in terms of delay time, rising time and settling time characterized the transient performance for four acceleration types quantitatively. Intensified acceleration type was most economical and linear acceleration type revealed the best emission performance.
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