Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.37
no.2
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pp.193-200
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2009
This paper investigated the drop characteristics of oleo pneumatic type landing gear for small aircraft and the effects of cavitations in modeling the landing gear system. The landing gear system employed a simple oleo pneumatic type damper without a metering pin. In general, oleo-pneumatic type landing gears are light-weighted because of it's simplicity, yet they offer excellent impact absorption characteristics. In this study, the landing gear system was modeled using MSC ADAMS, which offers a drop simulation module. After modeling the system, a series of testing was conducted, using a prototype landing gear system, to validate the analysis model and simulation results. The effect of cavitation was considered in the simulation model to obtain a better correlation between the test and simulation results. The results show that adding the cavitation effect in the simulation model significantly improved the simulation model and better captured the dynamic behaviors of the landing system. Using the 'cavitation' model, dynamics characteristics of the landing gear were further evaluated for other landing conditions, such as landing in various angles of slopes.
The crystal structure of an ethylene sorption complex of dehydrated $Ag_{12}-A $reacted with bromine vapor has determined by single-crystal X-ray diffraction techniques in the cubic space group of Pm3m at 22(l)$^{\circ}$C (a=12.180(2) ${\AA}$). The crystal was prepared by dehydration of $Ag_{12}$-A at 400 $^{\circ}$C and $2 {\times} l0^{-6}$ Torr for 2 days, followed by exposure to 200 Torr of ethylene gas at 24(l) $^{\circ}$C for 1 hr. After the ethylene gas was evacuated for 1 hr, the crystal was exposed to 180 Torr of bromine vapor at 24(l) $^{\circ}$C for 1.5 h. The structure was refined to the final error indices, $R_1=0.066\;and\;R_2$ (weighted)=0.055, using 137 independent reflections for which I>3${\sigma}$I. About 55% of the sodalite unit contain two 6-ring $Ag^+$ ions and the remaining 45% contain $Ag_6$ molecules complexed to 2 $Ag^+$ ions at 6-ring sites to give $(Ag^+)_2(Ag_6).$ Upon sorption of ethylene, 4.75 ethylene molecules were sorbed per unit cell and of these, only 1.25 ethylene molecules were brominated by treatment of dibromine because of the limitation of the available space for the reaction products in the large cavity. In the large cavity, each of 3.5 $Ag^+$ ions forms a lateral ${\pi}$ complex with an ethylene molecule. About 2.5 8-ring $Ag^+$ ions per unit cell interact with 1.25 1,2-dibromoethane and each of ca. 1.25 6-ring $Ag^+$ ions also interacts with one of bromine atoms of 1,2-dibromoethane. Each bromine atom approaches a carbon atom with C-Br(l)=2.07(20) ${\AA}$ and C-Br(2)=2.07(10) ${\AA}$, respectively.
Sun, Ke;Zhang, Wei;Ding, Huaping;Kim, Robin E.;Spencer, Billie F. Jr.
Smart Structures and Systems
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v.19
no.1
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pp.1-10
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2017
The operation of subway trains induces secondary structure-borne vibrations in the nearby underground spaces. The vibration, along with the associated noise, can cause annoyance and adverse physical, physiological, and psychological effects on humans in dense urban environments. Traditional tethered instruments restrict the rapid measurement and assessment on such vibration effect. This paper presents a novel approach for Wireless Smart Sensor (WSS)-based autonomous evaluation system for the subway train-induced vibrations. The system was implemented on a MEMSIC's Imote2 platform, using a SHM-H high-sensitivity accelerometer board stacked on top. A new embedded application VibrationLevelCalculation, which determines the International Organization for Standardization defined weighted acceleration level, was added into the Illinois Structural Health Monitoring Project Service Toolsuite. The system was verified in a large underground space, where a nearby subway station is a good source of ground excitation caused by the running subway trains. Using an on-board processor, each sensor calculated the distribution of vibration levels within the testing zone, and sent the distribution of vibration level by radio to display it on the central server. Also, the raw time-histories and frequency spectrum were retrieved from the WSS leaf nodes. Subsequently, spectral vibration levels in the one-third octave band, characterizing the vibrating influence of different frequency components on human bodies, was also calculated from each sensor node. Experimental validation demonstrates that the proposed system is efficient for autonomously evaluating the subway train-induced ambient vibration of underground spaces, and the system holds the potential of greatly reducing the laboring of dynamic field testing.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.49
no.8
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pp.661-669
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2021
A mechanical stiffener has been mainly applied on a PCB to secure fatigue life of a solder joint of an electronic components in spaceborne electronics by minimizing bending displacement of the PCB. However, it causes an increase of mass and volume of the electronics. The high damping PCB implemented by multi-layered viscoelastic tapes of a previous research was effective for assuring the fatigue life of the solder joint, but it also has a limitation to decrease accommodation efficiency for the components on the PCB. In this study, we proposed high damping PCB with a multi-layered superelastic shape memory alloy stiffener for spatialminimized, light-weighted, high-integrated structure design of the electronics. To investigate the basic characteristics of the proposed PCB, a static load test, a free vibration test were performed. Then, the high damping characteristic and the design effectiveness of the PCB were validated through a random vibration test.
Khan, Humera Mehfooz;Waseemullah, Waseemullah;Bhutto, Muhammad Aslam;Khan, Shariq Mahmood;Baig, Mirza Adnan
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.10
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pp.340-346
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2022
Construction industry is considered as one of the oldest industries in the world since human came into being and the need of their own space is realized. All this led to make the world a space of many beautiful constructive ventures. As per the requirements of today's world, every industry is recognizing the need for use and adoption of modern as well as innovative technologies due to their benefits and timely production. Now construction industry has also started adopting the use of modern and innovative technologies during their projects but still the rate of adoption is so slow. From design to completion, construction projects take a lot to manage for which technology based solutions have continuously been proposed. These include Computer Aided Design (CAD), building information modeling (BIM) and cloud computing have been proved to be much successful until now. The construction projects are high budgeted, and direly require timely and successful completion with quality, resource and other constraints. So, the researchers observe the need of more clear and technology based communication between the construction projects and its constructors and other stakeholders is required before and during the construction to take timely precautions for expected issues. This study has analyzed the use of Augmented Reality (AR) technology adopting GammaAR, and ARki applications in construction industry. It has been found that both applications are light-weighted, upgradable, provide offline availability and collaborative environment as well as fulfil most of the requirements of the construction industry except the cost. These applications also support different screen size for better visualization and deep understanding. Both applications are analyzed, based on construction's application requirements, usability of AR and ratings of applications user collected from application's platform. The purpose of this research is to provide a detail insight of construction applications which are using AR to facilitate both the future developers and consumers.
Three Ni-based catalysts with different clay as support were prepared and tested in the hydrogenation of maleic anhydride, among which Ni/clay1 showed best activity and selectivity. Over Ni/clay1 catalyst prepared by impregnation method, 97.14% conversion of maleic anhydride and 99.55% selectivity to succinic anhydride were obtained at $180^{\circ}C$ under a pressure of 1 MPa. Catalytic activity was greatly influenced by the temperature and weighted hourly space velocity. Catalyst deactivation studies showed that this catalyst have a long life time, the yield of MA still higher than 90% even after a reaction time of 60 h. X-ray diffraction (XRD) and $H_2$ temperature programmed reduction (TPR) were use to investigate the properties of the catalyst. XRD and TPR studies showed that Ni was present as $Ni^{2+}$ on the support, which indicated that there was no elemental nickel ($Ni^0$) and $Ni_2O_3$ in the unreduced samples. The formation of Ni was strong impact on catalytic activity.
This paper presents a method for speed limit sign recognition in images. Conventional sign recognition methods decreases recognition accuracy because they are very sensitive and include repeated features. The proposed method emphasizes color attributes based on the weighted YUV color space. Moreover, the recognition accuracy can be improved by extracting the local region of interest (ROI) in the candidates. The proposed method uses the Haar features and the Adaboost classifier for recognition. Experimental results confirm that the proposed algorithm is superior to conventional algorithms under various speed signs and conditions.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.2
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pp.742-762
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2015
In this study, we propose a distance metric learning approach called discriminant metric learning (DML) for face verification, which addresses a binary-class problem for classifying whether or not two input images are of the same subject. The critical issue for solving this problem is determining the method to be used for measuring the distance between two images. Among various methods, the large margin nearest neighbor (LMNN) method is a state-of-the-art algorithm. However, to compensate the LMNN's entangled data distribution due to high levels of appearance variations in unconstrained environments, DML's goal is to penalize violations of the negative pair distance relationship, i.e., the images with different labels, while being integrated with LMNN to model the distance relation between positive pairs, i.e., the images with the same label. The likelihoods of the input images, estimated using DML and LMNN metrics, are then weighted and combined for further analysis. Additionally, rather than using the k-nearest neighbor (k-NN) classification mechanism, we propose a verification mechanism that measures the correlation of the class label distribution of neighbors to reduce the false negative rate of positive pairs. From the experimental results, we see that DML can modify the relation of negative pairs in the original LMNN space and compensate for LMNN's performance on faces with large variances, such as pose and expression.
Let ${A_t)}_{t>0}$ be a dilation group given by $A_t = exp(-P log t)$, where P is a real $n \times n$ matrix whose eigenvalues has strictly positive real part. Let $\nu$ be the trace of P and $P^*$ denote the adjoint of pp. Suppose that $K$ is a function defined on $R^n$ such that $$\mid$K(x)$\mid$ \leq k($\mid$x$\mid$_Q)$ for a bounded and decreasing function $k(t) on R_+$ satisfying $k \diamond $\mid$\cdot$\mid$_Q \in \cup_{\varepsilon >0}L^1((1 + $\mid$x$\mid$)^\varepsilon dx)$ where $Q = \int_{0}^{\infty} exp(-tP^*) exp(-tP)$ dt and the norm $$\mid$\cdot$\mid$_Q$ stands for $$\mid$x$\mid$_Q = \sqrt{}, x \in R^n$. For $f \in L^1(R^n)$, define $mf(x) = sup_{t>0}$\mid$K_t * f(x)$\mid$$ where $K_t(X) = t^{-\nu}K(A_{1/t}^* x)$. Then we show that $m$ is a bounded operator of $L^1(R^n) into L^{1, \infty}(R^n)$.
The purpose of this study is to analyze the climate change exposure of fisheries and fish species in the southern sea of Korea under the RCP climate change scenarios. The extent of exposure was calculated through weighted sum of the sea temperature forecasted by National Institute of Fisheries Science, and the weight were obtained from the time-space distribution of each fisheries or species, based on the micro-data for the fishing information reported by each fisherman. Results show that all the exposed sea temperature of RCP8.5 is higher than that of RCP4.5 in year 2100 as well as in near 2030, therefore it is thought to be very important to reduce the GHG emission even in the short term. The extent of exposure was analyzed to be comparatively high especially in the fisheries such as anchovy drag nets and species like cod, anchovy and squid. Meanwhile the method of this study is considered to be excellent to obtain the accurate extent of exposure under RCP scenarios, and therefore it is applicable on assessing the vulnerability of climate change in fisheries.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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