International Journal of Aerospace System Engineering
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제2권2호
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pp.24-28
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2015
Composite materials are highly sensitive to the presence of manufacturing and service-related defects that can reach a critical size during service condition and thereby may affect the safety of the structure. When the structure undergoes some kind of damage, its stiffness reduces, in turn the dynamic responses change. In order to avoid safety issues early detection of damage is necessary. The knowledge of the vibration behavior of a structure is necessary and can be used to determine the existence as well as the location and the extent of damage.
This paper presents a comparison result of two simultaneous localization and mapping (SLAM) algorithms for navigation that have been proposed in literature. The performances of Extended Kalman Filter (EKF) SLAM under Gaussian condition, FastSLAM algorithms using Rao-Blackwellised method for particle filtering are compared in terms of accuracy of state estimations for localization of a robot and mapping of its environment. The algorithms were run using the same type of robot on indoor environment. The results show that the Particle filter based FastSLAM has the better performance in terms of accuracy of localization and mapping. The experimental results are discussed and compared.
As the demand for the detection of special nuclear materials (SNMs) increases, the use of imaging instruments that can sensitively image both gamma-ray and neutron signatures has become necessary. This study compared the pulse shape discrimination (PSD) performance of gamma/neutron events when employing either a pixelated stilbene or a plastic (EJ-276) scintillator array coupled to a silicon photomultiplier (SiPM) array in a dual-particle imager. The stilbene array allowed a lower energy threshold above which neutron and gamma-ray events can be clearly distinguished. A greater number of events can, therefore, be used when forming both gamma-ray and neutron images, which shortens the time required to acquire the images by nearly seven times.
Based on multiple measurements of ionization loss, the Time Projection Chamber (TPC) combines strong tracking ability with particle identification ability in a large momentum range, which is an important advantage of TPC detection technology over traditional ionization measurement technology. According to these two characteristics of TPC, applying it to the measurement of fission cross-section can greatly improve the measurement accuracy. During the measurement of the fission cross-section, the number of target nuclei is required to be accurately measured. So this paper introduces a method for measuring the number of 235U target nuclei using a fission TPC system. The measurement result agrees with the reference value, and relative error is around 1 %.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권8호
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pp.72-84
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2024
Plant leaf classification is an imperative task when their use in real world is considered either for medicinal purposes or in agricultural sector. Accurate identification of plants is, therefore, quite important, since there are numerous poisonous plants which if by mistake consumed or used by humans can prove fatal to their lives. Furthermore, in agriculture, detection of certain kinds of weeds can prove to be quite significant for saving crops against such unwanted plants. In general, Artificial Neural Networks (ANN) are a suitable candidate for classification of images when small datasets are available. However, these suffer from local minima problems which can be effectively resolved using some global optimization techniques. Considering this issue, the present research paper presents an automated plant leaf classification system using optimized soft computing models in which ANNs are optimized using Grasshopper Optimization algorithm (GOA). In addition, the proposed model outperformed the state-of-the-art techniques when compared with simple ANN and particle swarm optimization based ANN. Results show that proposed GOA-ANN based plant leaf classification system is a promising technique for small image datasets.
차선인식은 차선 유지, 경로 계획 등을 가능하게 하는 기술로서 자율주행차를 구성하는 가장 중요한 요소 중 하나이다. 카메라 센서를 이용한 연구가 많이 진행되었으나 센서의 특성상 화각의 한계가 존재하며 조도 환경에 취약한 단점이 있다. 반면 Lidar 센서는 넓은 화각과 함께 표면의 반사율 정보를 이용하기에 조도의 영향을 받지 않는 장점이 있다. 기존 연구에선 Hough 변환, 히스토그램 등의 방법을 이용하였는데 도로 표시들이 혼재한 상황에서 올바른 차선 인식이 이루어지지 않거나 다수의 차선이 존재함에도 주행 차선만 인식 되는 문제점들이 존재한다. 본 논문에서는 RANSAC과 regularization을 적용해 도로 표시가 혼재된 고속도로 환경에서도 정확하고 안정적인 다중 차선 인식 알고리즘을 제안한다. 정확한 차선 후보군 추출을 위해 원 모델 RANSAC을 적용하였고 안정적인 다중 차선 검출을 위해 피팅에 regularization을 추가로 제안하였다. 직접 취득한 도로 주행 데이터에 적용하여 높은 정확도와 실시간성을 정량적으로 검증하였다.
A time-of-flight and energy (TOF-E) detection system for the measurement of 236U accelerator mass spectrometry (AMS) has been developed to improve the 236U/238U sensitivity at Micro Analysis Laboratory, Tandem accelerator (MALT), The University of Tokyo. With observing TOF distribution of 235U, 236U and 238U, this TOF-E detection system has clearly separated 236U from the interference of 235U and 238U when measuring three kinds of uranium standards. In addition, we have developed a novel method combining kernel-based density estimation method and multi-Gaussian fitting method to estimate the 236U/238U sensitivity of the TOF-E detection system. Using this new estimation method, 3.4 × 10-12 of 236U/238U sensitivity and 1.9 ns of time resolution are obtained. 236U/238U sensitivity of TOF-E detection system has improved two orders of magnitude better than that of previous gas ionization chamber. Moreover, unknown species other than uranium isotopes were also observed in the measurement of a surface soil sample, which has demonstrated that TOF-E detection system has a higher sensitivity in particle identification. With its high sensibility in mass determination, this TOF-E detection system could also be used in other heavy isotope AMS.
Vibration-based structural damage detection through optimization algorithms and minimization of objective function has recently become an interesting research topic. Application of various objective functions as well as optimization algorithms may affect damage diagnosis quality. This paper proposes a new damage identification method using Moth-Flame Optimization (MFO). MFO is a nature-inspired algorithm based on moth's ability to navigate in dark. Objective function consists of a term with modal assurance criterion flexibility and natural frequency. To show the performance of the said method, two numerical examples including truss and shear frame have been studied. Furthermore, Los Alamos National Laboratory test structure was used for validation purposes. Finite element model for both experimental and numerical examples was created by MATLAB software to extract modal properties of the structure. Mode shapes and natural frequencies were contaminated with noise in above mentioned numerical examples. In the meantime, one of the classical optimization algorithms called particle swarm optimization was compared with MFO. In short, results obtained from numerical and experimental examples showed that the presented method is efficient in damage identification.
Wave propagation was studied for an unidirectionally reinforced composite materials. The velocities, the particle directions and the amplitudes of reflected and transmitted waves were obtained. This analysis involves an immersion C-scan procedure. Snell's law was modified to get the velocities of waves. This analysis could be applied to the detection of flaws in a transversely isotropic composite motor case.
Laser-induced incandescence (LII) 측정법은 조사된 레이저에 의하여 입자가 가열됨에 따라서, 그 온도에 상응하는 흑체복사의 시간적 감소추이가 입자의 크기에 따라서 달리 나타나는 것을 이용하여 입자의 크기를 측정하는 방법이다. LII 감쇄법은 레이저에 의하여 가열된 입자의 에너지 균형 상관식에서 입자의 크기가 클수록 신호의 감쇄속도가 느리고, LII 신호의 감쇄비가 실험적으로 입자의 크기에 비례한다는 사실을 이용하여 연소진단에 응용되어 왔다. (중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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