Deciding on an optimal sensor placement (OSP) is a common problem encountered in many engineering applications and is also a critical issue in the construction and implementation of an effective structural health monitoring (SHM) system. The present study focuses with techniques for selecting optimal sensor locations in a sensor network designed to monitor the health condition of Dalian World Trade Building which is the tallest in the northeast of China. Since the number of degree-of-freedom (DOF) of the building structure is too large, multi-modes should be selected to describe the dynamic behavior of a structural system with sufficient accuracy to allow its health state to be determined effectively. However, it's difficult to accurately distinguish the translational and rotational modes for the flexible structures with closely spaced modes by the modal participation mass ratios. In this paper, a new method of the OSP that computing the mode shape matrix in the weak axis of structure by the simplified multi-DOF system was presented based on the equivalent rigidity parameter identification method. The initial sensor assignment was obtained by the QR-factorization of the structural mode shape matrix. Taking the maximum off-diagonal element of the modal assurance criterion (MAC) matrix as a target function, one more sensor was added each time until the maximum off-diagonal element of the MAC reaches the threshold. Considering the economic factors, the final plan of sensor placement was determined. The numerical example demonstrated the feasibility and effectiveness of the proposed scheme.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.26
no.4A
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pp.639-645
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2006
FRP (Fiber Reinforced Polymer) is an excellent new constructional material in resistibility to corrosion, high intensity, resistibility to fatigue, and plasticity. FBG (Fiber Bragg Grating) sensor is widely used at present as a smart sensor due to lots of advantages such as electric resistance, small-sized material, and high durability. However, with insufficiency of measuring displacement, FBG sensor is used only as a sensor measuring physical properties like strain or temperature. In this study, FRP and FBG sensors are to be hybridized, which could lead to the development of a smart FRP rod. Moreover, developing the estimated model for deflection with neural network method, with the data measured through FBG sensor, could make conquest of a disadvantage of FBG sensor - uniquely used for sensing strain. Artificial neural network is MLP (Multi-layer perceptron), trained within error rate of 0.001. Nonlinear object function and back-propagation algorithm is applied to training and this model is verified with the measured axial displacement through UTM and the estimated numerical values.
Despite several years of intense research, the security and cryptography in wireless sensor networks still have a number of ongoing problems. This paper describes how identification (ID)-based node authentication can be used to solve the key agreement problem in a three-layer interaction. The scheme uses a novel security mechanism that considers the characteristics, architecture, and vulnerability of the sensors, and provides an ID-based node authentication that does not require expensive certificates. The scheme describes the routing process using a simple ID suitable for low power and ID exposure, and proposes an ID-based node authentication. This method achieves low-cost communications with an efficient protocol. Results from this study demonstrates that it improves routing performance under different node densities, and reduces the computational cost of key encryption and decryption.
Kim, Young-Guk;Kim, Seog-Won;Park, Chan-Kyeong;Kim, Ki-Hwan;Park, Tae-Won
Journal of Sensor Science and Technology
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v.13
no.5
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pp.369-377
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2004
Recently, the "ride comfort" problem becomes increasingly important because of today's needs for train speedup. The concept of term "ride comfort" is equivocal. Generally it is defined as the vehicle vibration. There are many studies on evaluation method of ride comfort for railway. But each of them recommends the different assessment method and the different guidance. In general, the evaluation methods defined in the standards, such as ISO 2631 and UIC 513R, and Ride Index suggested by Sperling, have been used in the railroad. But, only one or two methods of these can be evaluated by using the commercial ride comfort measuring system. Therefore, it is necessary to develop the new ride comfort measuring system for railway with multi-function. In this paper, the generalization of "ride comfort" and the design and verification of new ride comfort measuring system for railway with multi-function have been described and the application examples has been introduced.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2004.10a
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pp.572-575
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2004
Since the 1990s, the advancement of semiconductor technology has resulted in the development of microprocessor technology, auxiliary computer technology, and application technology such as intelligent algorithms (neural network, fuzzy, etc.). These based the development of intelligent machines. An agent is autonomous software that recognizes environment, exchanges knowledge with other agents and makes decisions. We designed agent-based sensor structure. For the purpose, first, it modeled the function of an intelligent machine. Second, it designed sensory function on the agent level.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.22
no.11
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pp.984-990
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2016
In wireless mesh sensor networks (WMSNs), sensor nodes are connected in the form of a mesh topology and transfer sensor data by multi-hop routing. A data aggregation method for WMSNs is required to minimize the number of routing hops and the energy consumption of each node with limited battery power. This paper presents a shortest path data aggregation method for WMSNs. The proposed method utilizes a simple hash function based on shuffled row major indexing for addressing sensor nodes. This allows sensor data to be aggregated without complex routing tables and calculation for deciding the next hop. The proposed data aggregation algorithms work in a fractal fashion with different mesh sizes. The method repeatedly performs gathering and moves sensor data to sink nodes in higher-level clusters. The proposed method was implemented and simulations were performed to confirm the accuracy of the proposed algorithms.
Optimal sensor placement (OSP) is a critical issue in construction and implementation of a sophisticated structural health monitoring (SHM) system. The uncertainties in the identified structural parameters based on the measured data may dramatically reduce the reliability of the condition evaluation results. In this paper, the information entropy, which provides an uncertainty metric for the identified structural parameters, is adopted as the performance measure for a sensor configuration, and the OSP problem is formulated as the multi-objective optimization problem of extracting the Pareto optimal sensor configurations that simultaneously minimize the appropriately defined information entropy indices. The nondirective movement glowworm swarm optimization (NMGSO) algorithm (based on the basic glowworm swarm optimization (GSO) algorithm) is proposed for identifying the effective Pareto optimal sensor configurations. The one-dimensional binary coding system is introduced to code the glowworms instead of the real vector coding method. The Hamming distance is employed to describe the divergence of different glowworms. The luciferin level of the glowworm is defined as a function of the rank value (RV) and the crowding distance (CD), which are deduced by non-dominated sorting. In addition, nondirective movement is developed to relocate the glowworms. A numerical simulation of a long-span suspension bridge is performed to demonstrate the effectiveness of the NMGSO algorithm. The results indicate that the NMGSO algorithm is capable of capturing the Pareto optimal sensor configurations with high accuracy and efficiency.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.10
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pp.4738-4753
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2018
Efficient rendezvous node selection and routing algorithm (RNSRA) for wireless sensor networks with mobile sink that visits rendezvous node to gather data from sensor nodes is proposed. In order to plan an optimal moving tour for mobile sink and avoid energy hole problem, we develop the RNSRA to find optimal rendezvous nodes (RN) for the mobile sink to visit. The RNSRA can select the set of RNs to act as store points for the mobile sink, and search for the optimal multi-hop path between source nodes and rendezvous node, so that the rendezvous node could gather information from sensor nodes periodically. Fitness function with several factors is calculated to find suitable RNs from sensor nodes, and the artificial bee colony optimization algorithm (ABC) is used to optimize the selection of optimal multi-hop path, in order to forward data to the nearest RN. Therefore the energy consumption of sensor nodes is minimized and balanced. Our method is validated by extensive simulations and illustrates the novel capability for maintaining the network robustness against sink moving problem, the results show that the RNSRA could reduce energy consumption by 6% and increase network lifetime by 5% as comparing with several existing algorithms.
Precise image-to-image registration is required to process multi-sensor data together. The purpose of this paper is to develop an algorithm that register between high-resolution optical and SAR images using linear features. As a pre-processing step, initial alignment was fulfilled using manually selected tie points to remove any dislocations caused by scale difference, rotation, and translation of images. Canny edge operator was applied to both images to extract linear features. These features were used to design a cost function that finds matching points based on their similarity. Outliers having larger geometric differences than general matching points were eliminated. The remaining points were used to construct a new transformation model, which was combined the piecewise linear function with the global affine transformation, and applied to increase the accuracy of geometric correction.
The flight control of the T-50 advanced trainer is conducted by the digital FBW (Flight-by-Wire) control system. The system input data consist of flight conditions such as altitude, airspeed, and angle of attack. And the flight conditions of the aircraft are obtained from IMFP (Integrated Multi-Function Probe). The T-50 aircraft equip three IMFP sensors. To ensure reliability in flight condition data obtained from each IMFP sensor, the mean value of flight conditions is used as the input of the control system. In this study, the effect of an installation angle of IMFP sensors on estimation of flight altitude was investigated by flight test results in the supersonic region.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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