Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers
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v.5
no.4
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pp.57-66
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2001
The precise prediction of the performance is essential to develope the system at the development of propulsion system since no experimental data are available. The accuracy of 1on the total system's performance as well as itself, which depends on how the correction fac $I_{sp}$, and so on, are determined in accurate. However some of the design factors are dete engineer's experience or the similar test data if they are available, so far. This study was the method of the determination of correction factors of both $I_{sp}$ and thrust in direct. The bas is to define the detail performance loss mechanism of solid rocket motors, might be occurre and to calculate in quantitative those correction factors from the performance loss mechanism the test results, the model of this study can predict those factors less than 1% error, in additi physical variances of each loss mechanism.
Journal of rehabilitation welfare engineering & assistive technology
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v.8
no.1
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pp.1-7
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2014
In this study, the effect of the automotive haptic-seat technology which can transmit the driving information by the vibro-stimulus from the seat was investigated to overcome previous system's limitation relied on the visual and audial method and to help handicap driving. A prototype haptic seat covers with 30 coin-type motors and driver module were developed for this sake. A driving simulator on the 6-DOF motion-base was used for driving situation and we executed the seat vibro-stimulus test with 10 young participants who have normal tactile sense. The haptic recognition ratio by 30 locations was measured and analyzed in the result. The intensity of vibro-stimulus was adjusted by input voltage of motors (1.5V,2.5V,3.5V). All vibro-stimulus locations at 2.5V and 3.5V could be recognized by all participants and even in the lowest recognition ratio of 1.5V. The results showed that the seat vibration stimulus could be useful to transfer the drivers' information while driving.
Permanent magnet assisted synchronous reluctance motors (PMa-SynRM) show higher efficiency and power density compared to conventional induction motors for high speed railroad traction systems. Furthermore, 5-phase PMa-SynRMs have lower torque ripple and higher power density than 3-phase systems. Therefore, the 5-phase PMa-SynRM is suitable for high-speed railway traction systems. In this study, 3kw 3-phase and 5-phase PMa-SynRM models were optimized using lumped parameter model and genetic algorithm, and their characteristics were compared. The optimized models are fine-tuned using finite element analysis. The final models of the 3-phase and 5-phase PMa-SynRMs are fabricated and tested to verify the analysis results.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.19
no.2
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pp.21-30
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2014
The use of induction motors has been recently increasing in a variety of industrial sites, and they play a significant role. This has motivated that many researchers have studied on developing fault detection and classification systems of induction motors in order to reduce economical damage caused by their faults. To early identify induction motor faults, this paper effectively estimates spectral envelopes of each induction motor fault by utilizing a linear prediction coding (LPC) analysis technique and an expectation maximization (EM) algorithm. Moreover, this paper classifies induction motor faults into their corresponding categories by calculating Mahalanobis distance using the estimated spectral envelopes and finding the minimum distance. Experimental results show that the proposed approach yields higher classification accuracies than the state-of-the-art conventional approach for both noiseless and noisy environments for identifying the induction motor faults.
Objective: The purpose of this study was to analyze 'response time', 'peak response time' and 'overshoot value' for each muscle by applying the EMG signal to the vehicle response in ISO 7401 and to quantify the response of the driver according to vehicle characteristics by comparing vehicle characteristics and muscle responses of the driver. Background: The Open-loop test defined in international standards ISO 7401 is the only method for evaluating the performance of the vehicle. However, this test was focused only on mechanical responses, not driver's ones. Method: One skilled male driver(22 yrs. experience) was participated in this experiment to measure muscle activities of the driver in transient state. Then the seven muscle signals were applied to calculate 'response time', 'peak response time', and 'overshoot value'. Results: In the analyses of the EMG data, the effects of vehicle type and muscle were statistically significant on the 'response time' and 'peak response time'. Also, the effects of vehicle type, muscle, and lateral acceleration level were statistically significant on the 'overshoot value' in this study. According to the analyses of the vehicle motion data, vehicle motion variable(LatAcc, Roll, YawVel) was statistically significant on the 'response time' and vehicle type, vehicle motion variable, and lateral acceleration level were statistically significant on the 'peak response time', respectively. Conclusion: In the analyses of the 'response time' and 'overshoot value', the data of muscle activities(EMGs) was better index that could evaluate the vehicle characteristic and performance than the data of vehicle motion. In case of peak response time, both EMG and vehicle motion data were good index. Application: The EMGs data from a driver might be applicable as index for evaluation of various vehicle performances based on this study.
Some GM (General Motors) vehicles are using a GMLAN (General Motors Local Area Network) communication protocol for control and diagnostics. The airbag control module uses vehicle speed information from the GMLAN to record the vehicle speed as pre-crash information. In order to use the vehicle speed information for crash reconstruction purposes, it helps to be able to understand the accuracy of the data. The actual vehicle speed is not expected to be the same as the GMLAN indicated speed in some situations like a spin or if there is hard braking. This paper compares the actual vehicle speed and vehicle speed information during specific vehicle maneuvers. Actual vehicle speed is calculated from a GPS sensor, while GMLAN vehicle speed is calculated from transmission output sensor by the Engine control module (ECM). Vehicle maneuvers defined as Mode #1, Mode #2, Mode #3. The Mode #1 maneuver simulates wheel lock-up and skidding f by hard-braking at a specific speed. The Mode #2 maneuver simulates a 90degree turn using a J-turn maneuver at a specific speed. The Mode#3 maneuver simulates a 180 degree turn using a spin type of maneuver at a specific speed. The study then compares the GMLAN speed and GPS speed to see what speed difference exists between them. The results of this paper are applicable to GM vehicles only. This paper catalogs the performance and limitations of two vehicles as useful reference for crash reconstructions where there is a need to understand the speed indicated in the pre-crash section of the SDM data.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.16
no.3
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pp.141-147
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2011
This paper proposes an efficient two-stage fault prediction algorithm for fault detection and diagnosis of induction motors. In the first phase, we use a linear predictive coding (LPC) method to extract fault patterns. In the second phase, we use a dynamic time warping (DTW) method to match fault patterns. Experiment results using eight vibration data, which were collected from an induction motor of normal fault states with sampling frequency of 8 kHz and sampling time of 2.2 second, showed that our proposed fault prediction algorithm provides about 45% better accuracy than a conventional fault diagnosis algorithm. In addition, we implemented and tested the proposed fault prediction algorithm on a testbed system including TI's TMS320F2812 DSP that we developed.
Microtubules, a major cytoskeleton, form parallel arrays in the axon and are oriented with their plus ends toward the cell periphery. Kinesin superfamily proteins (KIFs) are the molecular motors acting in the microtubule-based motilities of organelles in cells. Here, we used the yeast two-hybrid system to identify the protein that interacts with the coiled-coil domain of KIF1A and found a specific interaction with microtubule-destabilizing factor SCG10. SCG10 bound to the amino acid residues between 400 and 820 of KIF1A, but not to other KIFs in the yeast two-hybrid assay. The coiled-coil domain of SCG10 is essential for interaction with KIF1A. In addition, this specific interaction was also observed in the Glutathione S-transferase pull-down assay. An antibody to SCG10 specifically co-immunoprecipitated KIF1A associated with SCG10 from mouse brain extracts. These results suggest that KIF1A motor protein transports SCG10-containing vesicles along microtubules in neurons.
Since the power capacity needed for the propulsion of large ships is very large, a multiphase AC induction propulsion mode is generally adopted to meet the higher requirements of reliability, redundancy and maintainability. This paper gives a detailed description of the development of a 20MW fifteen-phase PWM driver for advanced fifteen-phase propulsion induction motors with a special third-harmonic injection in terms of the main circuit hardware, control system design, experiments, etc. The adoption of the modular design method for the main circuit hardware design can make the enclosed mechanical structure simple and maintainable. It can also avoid the larger switch stresses caused by the multiple turn on of the IGBTs in conventional large-capacity converter systems. The use of the distributed controller design method based on a high-speed fiber-optic ring net for the control system can overcome such disadvantages as the poor reliability and long maintenance times arising from the conventional centralized controller which is designed according to point-to-point communication. Finally, the performance of the 20MW PWM driver is verified by experimentation on a new fifteen-phase induction propulsion motor.
This study is for implementation of PC based Motor fault diagnosis system. By using harmonics and current signals of the motor, this system diagnoses the motor condition by accumulated harmonic contribution rate. In this proposed system that was composed of 5 parts. A sensor, connection box, evaluation board, device server, and main computer are those. There were two types of sensor, one was harmonic sensor the other was current sensors. The signal was acquired by sensor, and transferred to evaluation board. Second one is connection box. Because the output type of sensor and input type of evaluation board is different, connection box was necessary. Third one was evaluation board. The signal from the sensor was converted to digital signal in evaluation board. And this signal was transferred to device server. Fourth one was device server Device server transferred the data from evaluation board to main computer. And the last one was other parts controlled by main computer. In main computer, there were communication and diagnosis algorithms. The result was derived by main computer. In the result, there were 12 categories and 5 levels of motor conditions. The proposed system had some advantages comparing with stand alone type commercial motor fault diagnosis system. The first, by using remote access it was easier to get the conditions of motor. The second, there was no need to handle the sensors when users measured the motor signals. By this property, no one was necessary at motor location site. The third, this system was less restricted by times and places than commercial stand alone type diagnosis system. Therefore users can operate this system only using the main computer. Once the sensors are installed at the motor, users doesn't need to move to check up the condition of motors. Moreover, if there is ethernet hub, many motors can be not only diagnosed at once but also decreased its cost.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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