A biomechanical model of lower extremity in seated postures was developed to assess muscular activities of lower extremity involved in a variety of foot pedal operations. The model incorporated four rigid body segments with the twenty-four muscles to represent lower extremity This study deals with quasi-static movement to investigate dynamic movement effect in seated foot operation. It is found that optimization method which has been used for modeling the articulated body segments does not predict the forces generated from biarticular muscles and antagonistic muscles reasonably. So, the revised nonlinear optimization scheme was employed to consider the synergistic effects of biarticular muscles and the antagonistic muscle effects from the stabilization of the joint. For the model validation, three male subjects performed the experiments in which EMG activities of the nine lower extremity muscles were measured. Predicted muscle forces were compared with the corresponding EMG amplitudes and it showed no statistical difference. For the selection of optimal seated posture, a physiological meaningful criterion was developed for muscular load sharing developed. For exertion levels, the transition point of type F motor unit of each muscle is inferred by analyzing the electromyogram at the seated postures. Also, for predetermined seated foot operations exertion levels, the recruitment pattern is identified in the continuous exertion, by analyzing the electromyogram changes due to the accumulated muscle fatigue.
본 연구에서는 구속된 다물체계의 비선형 운동방정식으로부터 QR분해법을 이용하여 선형 운동방정식을 유도하는 방법을 제시하였다. 다물체계의 선형 진동 방정식을 철도차량 대차에 적용하여 대차의 고유 진동모드를 구하고 레일의 변위 입력에 대한 대차프레임의 전달 함수를 구하여 대차의 진동 특성을 분석하였다. 대차의 고유 모드는 35Hz이하에서 나타났고 198Hz이상에서 국부모드가 계산되었다. 대차 프레임의 수직변위 전달함수는 수직변위 모드와 피치 모드가 속도에 영향을 받기 때문에 속도에 따라 변화하는 것으로 나타났다. 횡방향 전달함수는 매우 작게 나타났으며 전후방향 전달함수는 속도에 관계없이 전후방향 변위 모드가 주로 가진되는 것으로 나타났다.
In route guidance systems fastest-path routing has typically been adopted because of its simplicity. However, empirical studies on route choice behavior have shown that drivers use numerous criteria in choosing a route. The objective of this study is to develop computationally efficient algorithms for identifying a manageable subset of the nondominated (i.e. Pareto optimal) paths for real-time vehicle routing which reflect the drivers' preferences and route choice behaviors. We propose two pruning algorithms that reduce the search area based on a context-dependent linear utility function and thus reduce the computation time. The basic notion of the proposed approach is that ⅰ) enumerating all nondominated paths is computationally too expensive, ⅱ) obtaining a stable mathematical representation of the drivers' utility function is theoretically difficult and impractical, and ⅲ) obtaining optimal path given a nonlinear utility function is a NP-hard problem. Consequently, a heuristic two-stage strategy which identifies multiple routes and then select the near-optimal path may be effective and practical. As the first stage, we utilize the relaxation based pruning technique based on an entropy model to recognize and discard most of the nondominated paths that do not reflect the drivers' preference and/or the context-dependency of the preference. In addition, to make sure that paths identified are dissimilar in terms of links used, the number of shared links between routes is limited. We test the proposed algorithms in a large real-life traffic network and show that the algorithms reduce CPU time significantly compared with conventional multi-criteria shortest path algorithms while the attributes of the routes identified reflect drivers' preferences and generic route choice behaviors well.
For the mobile edge computing (MEC) system supporting dense network, a joint allocation algorithm of computing and communication resources based on reinforcement learning is proposed. The energy consumption of task execution is defined as the maximum energy consumption of each user's task execution in the system. Considering the constraints of task unloading, power allocation, transmission rate and calculation resource allocation, the problem of joint task unloading and resource allocation is modeled as a problem of maximum task execution energy consumption minimization. As a mixed integer nonlinear programming problem, it is difficult to be directly solve by traditional optimization methods. This paper uses reinforcement learning algorithm to solve this problem. Then, the Markov decision-making process and the theoretical basis of reinforcement learning are introduced to provide a theoretical basis for the algorithm simulation experiment. Based on the algorithm of reinforcement learning and joint allocation of communication resources, the joint optimization of data task unloading and power control strategy is carried out for each terminal device, and the local computing model and task unloading model are built. The simulation results show that the total task computation cost of the proposed algorithm is 5%-10% less than that of the two comparison algorithms under the same task input. At the same time, the total task computation cost of the proposed algorithm is more than 5% less than that of the two new comparison algorithms.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권6호
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pp.3121-3143
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2019
Segmentation plays an important role in the field of image processing and computer vision. Intuitionistic fuzzy C-means (IFCM) clustering algorithm emerged as an effective technique for image segmentation in recent years. However, standard fuzzy C-means (FCM) and IFCM algorithms are sensitive to noise and initial cluster centers, and they ignore the spatial relationship of pixels. In view of these shortcomings, an improved algorithm based on IFCM is proposed in this paper. Firstly, we propose a modified non-membership function to generate intuitionistic fuzzy set and a method of determining initial clustering centers based on grayscale features, they highlight the effect of uncertainty in intuitionistic fuzzy set and improve the robustness to noise. Secondly, an improved nonlinear kernel function is proposed to map data into kernel space to measure the distance between data and the cluster centers more accurately. Thirdly, the local spatial-gray information measure is introduced, which considers membership degree, gray features and spatial position information at the same time. Finally, we propose a new measure of intuitionistic fuzzy entropy, it takes into account fuzziness and intuition of intuitionistic fuzzy set. The experimental results show that compared with other IFCM based algorithms, the proposed algorithm has better segmentation and clustering performance.
In this paper, the Finite-Analytic Navier-Stokes (FANS) code is coupled with an in-house finite-element code to study the dynamic interaction between a floating buoy and its mooring system. Hydrodynamic loads on the buoy are predicted with the FANS module, in which Large Eddy Simulation (LES) is used as the turbulence model. The mooring lines are modeled based on a slender body theory. Their dynamic responses are simulated with a nonlinear finite element module, MOORING3D. The two modules are coupled by transferring the forces and displacements of the buoy and its mooring system at their connections through an interface module. A free-decay model test was used to calibrate the coupled method. In addition, to investigate the capability of the present coupled method, numerical simulations of two degree-of-freedom vortex-induced motion of a CALM buoy in uniform currents were performed. With the study it can be verified that accurate predictions of the motion responses and tension responses of the CALM buoy system can be made with the coupling CFD-FEM method.
This paper presents a chamber pressure model development of K2 rifle by applying Gaussian mixture model. In order to materialize a real recoil force of a virtual reality shooting rifle in military combat training, the chamber pressure which is one of major components of the recoil force needs to be investigated and modeled. Over 200,000 data of the chamber pressure were collected by implementing live fire experiments with both K100 and M193 of 5.56 mm bullets. Gaussian mixture method was also applied to create a mathematical model that satisfies nonlinear, asymmetry, and deviations of the chamber pressure which is caused by irregular characteristics of propellant combustion. In addition, Polynomial and Fourier Regression were used for comparison of results, and the sum of squared errors, the coefficient of determination and root-mean-square errors were analyzed for performance measurement.
A connected control method for the adjacent buildings has been studied to reduce dynamic responses. In these studies, seismic loads were generally used as an excitation. Recently, multi-hazards loads including earthquake and strong wind loads are employed to investigate control performance of various control systems. Accordingly, strong wind load as well as earthquake load was adopted to evaluate control performance of adaptive smart coupling control system against multi-hazard. To this end, an artificial seismic load in the region of strong seismicity and an artificial wind load in the region of strong winds were generated for control performance evaluation of the coupling control system. Artificial seismic and wind excitations were made by SIMQKE and Kaimal spectrum based on ASCE 7-10. As example buildings, two 20-story and 12-story adjacent buildings were used. An MR (magnetorheological) damper was used as an adaptive smart control device to connect adjacent two buildings. In oder to present nonlinear dynamic behavior of MR damper, Bouc-Wen model was employed in this study. After parametric studies on MR damper capacity, optimal command voltages for MR damper on each seismic and wind loads were investigated. Based on numerical analyses, it was shown that the adaptive smart coupling control system proposed in this study can provide very good control performance for Multi-hazards.
The properties of Electroactive Polymer (EAP) materials are attracting the attention of engineers and scientists from many different disciplines. From the point-of-view of robotics, Ionic Polymer Metal Composites (IPMC) belong to the most developed group of the EAP class. To allow effective design of IPMC-actuated mechanisms with large induced strains, it is necessary to have adequate analytical tools for predicting the behavior of IPMC actuators as well as simulating their response as part of prototyping methodologies. This paper presents a novel IPMC motor construction. To simulate the bending behavior that is the dominant phenomenon of motor movement process, a nonlinear model is used. To accomplish the motor design, the IPMC model was identified via a series of experiments. In the proposed model, the curvature output and current transient fields accurately track the measured responses, which is verified by measurements. In this research, a three-dimensional Finite Element Method (FEM) model of the IPMC motor, composed of IPMC actuators, simultaneously determines the mechanical and electrical characteristics of the device and achieves reliable analysis results. The principle of the proposed drive and the output signals are illustrated in this paper. The proposed modelling approach can be used to design a variety of controllers and motors for effective micro-robotic applications, where soft and complex motion are required.
Di Egidio, Angelo;Pagliaro, Stefano;Fabrizio, Cristiano;de Leo, Andrea M.
Coupled systems mechanics
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제8권4호
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pp.351-375
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2019
The present work investigates the use of a rigid rocking block as a tool to reduce vibrations in a frame structure. The study is based on a simplified model composed by a 2-DOF linear system, meant to represent a general M-DOF frame structure, coupled with a rocking rigid block through a linear visco-elastic device, which connects only the lower part of the 2-DOF system. The possibility to restrain the block directly to the ground, by means of a second visco-elastic device, is investigated as well. The dynamic response of the model under an harmonic base excitation is then analysed in order to evaluate the effectiveness of the coupling in reducing the displacements and the drift of the 2-DOF system. The nonlinear equations of motion of the coupled assemblage 2-DOF-block are obtained by a Lagrangian approach and then numerically integrated considering some reference mechanical and geometrical quantities as variable parameters. It follows an extensive parametric analysis, whose results are summarized through behaviour maps, which portray the ratio between the maximum displacements and drifts of the system, with and without the coupling with the rigid block, for several combinations of system's parameters. When the ratio of the displacements is less than unity, the coupling is considered effective. Results show that the presence of the rocking rigid block improves the dynamics of the system in large ranges of the characterizing parameters.
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