Fénysűrűség mérése digitális fényképezőgéppel

A közlekedési balesetekhez kiérkező helyszínelő csoport digitális fényképezőgépekkel készít helyszíni felvételeket. A fényképezőgépekkel készített felvételek viszont alkalmatlanok igazságügyi szakértői vizsgálatokra, hiszen ezeket a készülékeket nem ilyen feladatok ellátására tervezték. Egy szakértő felelősségteljes véleményt csak megfelelő fénysűrűség adatok birtokában adhat A fénysűrűségnek, mint fizikai mennyiségnek, tehát az egyik jelentős felhasználási területe az igazságügyi szakértői vizsgálat

On the feasibility of inversion methods based on models of urban sky glow

Multi-wavelength imaging luminance photometry of sky glow provides a huge amount of information on light pollution. However, the understanding of the measured data involves the combination of different processes and data of radiation transfer, atmospheric physics and atmospheric constitution. State-of-the-art numerical radiation transfer models provide the possibility to define an inverse problem to obtain information on the emission intensity distribution of a city and perhaps the physical properties of the atmosphere. We provide numerical tests on the solvability and feasibility of such procedures

Mágneskapcsoló egyfázisú elektromágneskörének méretezése

A gyakorlatban leggyakrabban előforduló mágnes típusok geometria méreteinek,a mágneses teret létrehozó tekercs tervezésének és rövidrezáró gyűrűjének méretezése a DIL 3-22 típusú mágneskapcsolóhozBscVillamosmérnökg

Prediction for Future Yaw Rate Values of Vehicles Using Long Short-Term Memory Network

Currently, electric mobility and autonomous vehicles are of top priority from safety, environmental and economic points of view. In the automotive industry, monitoring and processing accurate and plausible sensor signals is a crucial safety-critical task. The vehicle’s yaw rate is one of the most important state descriptors of vehicle dynamics, and its prediction can significantly contribute to choosing the correct intervention strategy. In this article, a Long Short-Term Memory network-based neural network model is proposed for predicting the future values of the yaw rate. The training, validating and testing of the neural network was conducted based on experimental data gathered from three different driving scenarios. The proposed model can predict the yaw rate value in 0.2 s in the future with high accuracy, using sensor signals of the vehicle from the last 0.3 s in the past. The R2 values of the proposed network range between 0.8938 and 0.9719 in the different scenarios, and in a mixed driving scenario, it is 0.9624