Estimation model for kinematic calibration of manipulators with a parallel structure

This article provides an estimation model for calibrating the kinematics of manipulators with a parallel geometrical structure. Parameter estimation for serial link manipulators is well developed, but fail for most structures with parallel actuators, because the forward kinematics is usually not analytically available for these. We extend parameter estimation to such parallel structures by developing an estimation method where errors in kinematical parameters are linearly related to errors in the tool pose, expressed through the inverse kinematics, which is usually well known. The method is based on the work done to calibrate the MultiCraft robot. This robot has five linear actuators built in parallel around a passive serial arm, thus making up a two-layered parallel-serial manipulator, and the unique MultiCraft construction is reviewed. Due to the passive serial arm, for this robot conventional serial calibration must be combined with estimation of the parameters in the parallel actuator structure. The developed kinematic calibration method is verified through simulations with realistic data and real robot kinematics, taking the MultiCraft manipulator as the case

Chaotic time series : Part 1: estimation of some invariant properties in state space

Certain deterministic non-linear systems may show chaotic behaviour. Time series derived from such systems seem stochastic when analyzed with linear techniques. However, uncovering the deterministic structure is important because it allows constructing more realistic and better models and thus improved predictive capabilities. This paper provides a review of two main key features of chaotic systems, the dimensions of their strange attractors and the Lyapunov exponents. The emphasis is on state space reconstruction techniques that are used to estimate these properties, given scalar observations. Data generated from equations known to display chaotic behaviour are used for illustration. A compilation of applications to real data fromwidely different fields is given. If chaos is found to be present, one may proceed to build non-linear models, which is the topic of the second paper in this series

Numerical simulations of fluid flow and particle deposition in a cascade impactor

Iceland Deep Drilling Project (IDDP) er et prosjekt som sikter seg inn på å forbedre prosessen og øke potensialet til geotermisk energi ved hjelp av varmeutvinning av fluider langt nede i jordskorpen. Disse fluidene har betydelig høye trykk og temperaturer og kan kvalifiseres som superkritiske[1]. Dette kan føre til en høyere effekt oppnådd, som følge av det økte energipotensialet. Denne teknologien er for øvrig fortsatt under utvikling. En av hovedgrunnene til at dette er at det har blitt oppdaget en gradvis avsetning av silica partikler på overflater av rør og utstyr [2]. Dette vil dermed føre til begroing. En numerisk modell for simulering av strømningsfeltet og partikkelavsetningen i den eksperimentelle kaskadetesten gjort i IDDP er designet ved bruk av programvaren Ansys 2021 R2. En samsvarende geometri til kaskadetesten er modellert, i tillegg til at strømningen er simulert for denne modellen. Stordal konkluderte med at Reynolds Stress Equation Modellen (RSM) er ideell for å simulere turbulensen i strømningen, og denne modellen ble derfor implementert i denne masteroppgaven også. Etter at strømningen var satt ble partiklene injisert, og de ulike kreftene og mekanismene som virket på partikkelen ble implementert for å gi et bilde av hvordan partiklene ville bevege seg i strømningen. Partikkelavsetningen på veggen i geometrien ble observert og illustrert ved å bruke den innebygde målemetoden kalt akkresjonsrate. Det ble observert at partikkelavsetningen ble fordelt mer jevnt over geometrien for de mindre partiklene. Når trykket i domenet avtok, ble det observert at partikkelavsetningen var mer konsentrert til bare noen få regioner. Dette fenomenet avviker imidlertid fra observasjonene gjort i IDDP kaskadetesten, hvor partiklene ble mer jevnt fordelt ettersom trykket sank. Partikkelavsetningen ble også forsøkt kvantifisert, men dette resulterte i en stor overestimering ved bruk av den nevnte akkresjonsraten. Det bør også bemerkes at i mangel på en mer passende discrete random walk modell (DRW), måtte standard DRW-modellen til Fluent brukes. Denne modellen har vist seg å overestimere partikkelavsetning også [3], noe som også fører til overpredikasjon av partikkelavsetningen. Dermed ble det konkludert med at det anbefales en forbedring av sporingen av partikkelavsetning for å oppnå et riktigere bilde av den aktuelle avsetningen

Chaotic time series Part I: Estimation of some invariant properties in state space

Certain deterministic non-linear systems may show chaotic behaviour. Time series derived from such systems seem stochastic when analyzed with linear techniques. However, uncovering the deterministic structure is important because it allows constructing more realistic and better models and thus improved predictive capabilities. This paper provides a review of two main key features of chaotic systems, the dimensions of their strange attractors and the Lyapunov exponents. The emphasis is on state space reconstruction techniques that are used to estimate these properties, given scalar observations. Data generated from equations known to display chaotic behaviour are used for illustration. A compilation of applications to real data from widely different fields is given. If chaos is found to be present, one may proceed to build non-linear models, which is the topic of the second paper in this series

Particle tracks fitted on the Riemann sphere

We present a novel method of fitting trajectories of charged particles in high-energy physics particle detectors. The method fits a circular arc to two-dimensional measurements by mapping the measurements onto the Riemann sphere and fitting a plane to the transformed coordinates of the measurements. In this way, the non- linear task of circle fitting, which in general requires the application of some iterative procedure, is turned into a linear problem which can be solved in a fast, direct and non-iterative manner. We illustrate the usefulness of our approach by stating results from two simulation experiments of tracks from the ATLAS Inner Detector Transition Radiation Tracker (TRT). The first experiment shows that with a significantly lower execution time, the accuracy of the estimated track parameters is virtually as good as the accuracy obtained by applying an optimal, non-linear least- squares procedure. The second experiment focuses on track parameter estimation in the presence of ambiguous measurements. For this purpose, we have developed a new version of the Elastic Arms algorithm called the Elastic Planes algorithm. The algorithm produces results which are almost identical to the results from an optimal version of the Elastic Arms algorithm. The computational cost of our algorithm, however, is much lower. (15 refs)

En studie om eksponering og holdningsendring til merket i digitale kanaler

Denne bacheloroppgaven er basert på hvilke eksponeringstyper som kan føre til positiv holdningsendring til merket. Dette testes med to ulike typer bannerannonser i en digital kanal, ved kun én eksponering. Vi blir eksponert for store mengder annonser i løpet av en dag, og vår digitale hverdag kan ha bidratt til en wearout-effekt hos mottakeren. Tidligere forskning støtter en teori om at overeksponering kan føre til negative holdninger til merket. Problemstillingen tar derfor for seg hvordan man som markedsfører i 2020 kan benytte digitale medier mest mulig effektivt for å skape en positiv holdningsendring hos mottakeren. Vi har testet ulike hypoteser som stiller spørsmål til måten man annonserer på, og vi har undersøkt om høyere grad av involvering til annonsen kan resultere i økt positiv holdning til merket. Problemstillingen blir som følger: Hvordan påvirker eksponeringstypen i digitale kanaler mottakerens holdning til merkevaren? Vår studie er gjennomført som en kvantitativ undersøkelse med et kausalt forskningsdesign. Forskningsmodellen baserer seg på at eksponeringstypen påvirker holdning til merket. Videre kommer involvering inn som en moderator som påvirker resultatet. Oppgaven avgrenses til én eksponering og to ulike eksponeringstyper; gruppe A (takeover) og gruppe B (bannerannonse). Eksperimentet randomiserte tre identiske VG-artikler hvor eksponeringstypen var den eneste forskjellen, og den siste eksponeringstypen var en kontrollgruppe uten annonser. Analysen viste at store deler av respondentene ikke fikk med seg at de hadde sett en annonse, som underbygger teorien om “banner blindness”. Videre viste analysen at det var minimal forskjell mellom de to eksponeringstypene i forbindelse med holdningsendring. Vi kan med 91% sikkerhet si at høy grad av involvering, kombinert med takeover vil gi en positiv effekt på holdning til merket etter én eksponering