Kim, Jin Hong;Jeong, Il Soo;Kim, Myung Gyu;Shim, Jeong Soo;Lee, Sang Woo
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2012.10a
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pp.613-616
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2012
A multi body simulation (MBS) model is developed for predicting the impact harshness of the vehicle. Impact harshness is the vehicle performance to evaluate the impulsive vibration behavior during driving over an obstacle of the road. Thus, the approach is simulated on the time domain for considering the transient behavior of the vehicle. The validity of vehicle component modeling of bushes, dampers and structure flexibilities is verified. The simulations are compared with the test results in both of vertical and longitudinal directions. In particular, the vertical vibration of the vehicle is significantly affected by the body flexibility. Through the sensitivity analysis, main factors for the impact harshness performance are investigated.
PEMFC has high potential for future development due to its high energy density, eco-friendliness, and high energy efficiency. When it becomes small, light and flexible, it can be competitive as an energy source for portable devices or flexible electronic devices. However, the use of hard and heavy materials for structural rigidity and uniform contact pressure transmission has become an obstacle to reducing the weight and flexibility of PEMFCs. This review intends to provide an example of the application of a new structure and material for lightweight and flexibility. As a lightweight PEMFC, a tubular design is presented and structural advantages through numerical modeling are explained. Manufacturing methods to realize the structural advantages and possibilities of tubular PEMFCs are discussed. In addition, the materials and manufacturing processes used to fabricate lightweight and flexible PEMFCs are described and factors affecting performance are analyzed. Strategies and structural improvements of light and flexible movements are discussed according to the component parts.
Light detection and ranging (LiDAR), a widely used sensor in mobile robots and autonomous vehicles, has its most important function as measuring the range of objects in three-dimensional space and generating point clouds. These point clouds consist of the coordinates of each reflection point and can be used for various tasks, such as obstacle detection and environment recognition. However, several processing steps are required, such as three-dimensional modeling, mesh generation, and rendering. Efficient data processing is crucial because LiDAR provides a large number of real-time measurements with high sampling frequencies. Despite the rapid development of controller computational power, simplifying the computational algorithm is still necessary. This paper presents a method for estimating the presence of curbs, humps, and ground tilt using range measurements from a single horizontal or vertical scan instead of point clouds. These features can be obtained by data segmentation based on linearization. The effectiveness of the proposed algorithm was verified by experiments in various environments.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.8
no.2
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pp.47-52
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2013
The identification of the entrepreneurs' capacity and the obstacles of university/graduate school students have been assuming a growing importance in the development of mentoring directed towards the entrepreneurship and start-up processes. This study aims to identify the factors that most contribute for the intention to start up a business. The research also tries to identify the profile of a potential entrepreneur student concerning several characteristics: entrepreneurial capacity, obstacles and mentoring. We used the modeling testing of the data collected from 139 university/graduate school students. Research findings include the idea that entrepreneurial mentoring is moderating effect on entrepreneurial intention. On the other side, personal entrepreneurial capacity has an important role in shaping motivation to start-up a business and entrepreneurial obstacle have a negative impact in the intention to start-up. Contribution and suggestions are provided for the further research.
In the development of autonomous vehicles, the importance of LIDAR sensors becomes larger. For sensor selection or algorithm development, it is difficult to test expensive LIDAR sensors mounted on a vehicle under various driving environment. In this study, we developed a simulator that is generally applicable for various vehicle LIDAR sensors based on the generalized geometric modeling of the common processes associated with vehicle LIDAR sensors. By configuring this simulator with the specific sensors being widely used, we performed the data simulation and quality analysis. Also, we applied the simulation data to obstacle detection and evaluated the applicability of the selected sensor. The developed simulator enables various experiments and algorithm development in parallel with hardware implementation prior to the deployment and operation of a sensor.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.22
no.3
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pp.210-216
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2016
This paper presents a novel collision avoidance technique for mobile robots based on omni-directional vision simultaneous localization and mapping (SLAM). This method estimates the avoidance path and speed of a robot from the location of an obstacle, which can be detected using the Lucas-Kanade Optical Flow in images obtained through fish-eye cameras mounted on the robots. The conventional methods suggest avoidance paths by constructing an arbitrary force field around the obstacle found in the complete map obtained through the SLAM. Robots can also avoid obstacles by using the speed command based on the robot modeling and curved movement path of the robot. The recent research has been improved by optimizing the algorithm for the actual robot. However, research related to a robot using omni-directional vision SLAM to acquire around information at once has been comparatively less studied. The robot with the proposed algorithm avoids obstacles according to the estimated avoidance path based on the map obtained through an omni-directional vision SLAM using a fisheye image, and returns to the original path. In particular, it avoids the obstacles with various speed and direction using acceleration components based on motion information obtained by analyzing around the obstacles. The experimental results confirm the reliability of an avoidance algorithm through comparison between position obtained by the proposed algorithm and the real position collected while avoiding the obstacles.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.13
no.4
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pp.279-285
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2007
The objective of the research is two fold. The first is to design and propose a stable and robust learning control algorithm. The controller is CMAC Learning Controller which consists of a model-based controller, such as LQR or PID, as a reference control and a CMAC. The second objective is to implement a reference control and CMAC at two different sampling rates. Generally, a conventional controller is designed based on a mathematical plant model. However, increasing complexity of the plant and accuracy requirement on mathematical models nearly prohibits the application of the conventional controller design approach. To avoid inherent complexity and unavoidable uncertainty in modeling, biology mimetic methods have been developed. One of such attempts is Cerebellar Model Articulation Computer(CMAC) developed by Albus. CMAC has two main disadvantages. The first disadvantage of CMAC is increasing memory requirement with increasing number of input variables and with increasing accuracy demand. The memory needs can be solved with cheap memories due to recent development of new memory technology. The second disadvantage is a demand for processing powers which could be an obstacle especially when CMAC should be implemented in real-time. To overcome the disadvantages of CMAC, we propose CMAC learning controller with multiple sampling rates. With this approach a conventional controller which is a reference to CMAC at high enough sampling rate but CMAC runs at the processor's unoccupied time. To show efficiency of the proposed method, an inverted pendulum controller is designed and implemented. We also demonstrate it's possibility as an industrial control solution and robustness against a modeling uncertainty.
Rechargeable battery such as lithium-ion battery has been noticed as a kinds of the energy storage system in the recent energy utilization and widely used actually in various small electronic equipment and electric vehicles. However, many thermal runaway caused battery accidents occurred recently, which still is obstacle for advanced application of lithium ion battery. One of the main differences to general fires is the existence of ionized electrolyte with electron during combustion. Therefore, we simply simulated the ion addition effects of battery fires by introducing an ionized fuel in jet diffusion flames. When the ionized methane through a corona discharge was used as fuel, the overall flame stability and shape such as flame length showed no significant difference from normal methane flame, but NOx and CO emissions measured at the post flame region decreased. The ion addition effect of methane oxidation was also numerically simulated with the modeling of hydrogen addition in the mixture. It was confirmed that the hydrogen addition at a fixed temperature had a similar effects on ionization of methane and hence could be modeled successfully.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2008.11a
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pp.561-562
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2008
The numerical analysis of sound radiation by vibrating structure is a well known and mature technology used in many industries. Accurate methods based on the boundary or finite element method have been successfully developed over the last two decades and are now available in standard CAE tools. These methods are however known to require significant computational resources which, furthermore, very quickly increase with the frequency of interest. The low speed of most current methods is a main obstacle for a systematic use of acoustic CAE in industrial design processes. In this paper we are going to present a set of innovative techniques that significantly speed-up the calculation of acoustic radiation indicators (acoustic pressure, velocity, intensity and power; contribution vectors). The modeling is based on the well known combination of finite elements and infinite elements but also combines the following ingredients to obtain a very high performance: o a multi-frontal massively parallel sparse direct solver; o a multi-frequency solver based on the Krylov method; o the use of pellicular acoustic modes as a vector basis for representing acoustic excitations; o the numerical evaluation of Green functions related to the specific geometry of the problem under investigation. All these ingredients are embedded in the ACTRAN/AR CAE tool which provides unprecedented performance for acoustic radiation analysis. The method will be demonstrated on several applications taken from various industries.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2005.06a
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pp.1808-1811
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2005
The prediction of AOV(air-operated valve) performance is normally evaluated by the allowable opening thrust margin for the opening and closing stroke. However, it is not easy to carry out the dynamic test measurement for all the valves in the nuclear power plant due to the safety and operating conditions. The analysis of the available and required thrust for the valve is simulated as an alternate method to turn around this obstacle. The required air pressures to the stem displacement are discussed for differential valve pressure obtained by experiment. The result of the simulation is compared with that of the experiment. SIMULINK in MATLAB was used for the simulation and the results show good agreement with the actual test carried out with Fisher globe valve.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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