Development of Generic Simulation Model for Mobile Working Machines

This master’s thesis has been done for Drive! –project in which a new electric motor solution for mobile working machines is developed. Generic simulation model will be used as marketing and development tool. It can be used to model a wide variety of different vehicles with and without electric motor and to show customer the difference between traditionally build vehicles and those with new electric motor solution. Customers can also use simulation model to research different solutions for their own vehicles. At the start of the project it was decided that MeVEA software would be used as main simulation program and Simulink will only be used to simulate the operation of electrical components. Development of the generic model started with the research of these two software applications, simulation models which are made with them and how these simulation models can be build faster. Best results were used for building of generic simulation model. Finished generic model can be used to produce new tractor models for real-time simulations in short notice. All information about model is collected to one datasheet which can be easily filled by the user. After datasheet is filled a script will automatically build new simulation model in seconds. At the moment generic model is capable of building simulation models for wide variety of different tractors but it can be easily altered for other vehicle types too which would also benefit greatly from electric drive solution. Those could be for example wheel loaders and harvesters.

Pyörivien koneiden ruuviliitosten mitoitus ja mitoitusohjelman laadinta standardien mukaisesti

Työn tarkoituksena oli löytää pyörivien koneiden ruuviliitosten mitoittamiseen parhaiten soveltuva ja kansainvälisesti tunnettu laskentamenetelmä. Tavoitteena oli laatia luotettava mitoitusohjelma, jota käyttämällä suunnittelijoiden työ nopeutuu ja tulokset ovat yhtenäisiä. Työssä vertaillaan pääasiassa standardien EN 1993-1-8 ja VDI 2230 mukaisia ruuviliitosten mitoitusmenetelmiä. Vertailun perusteella standardin VDI 2230 mukainen systemaattinen laskentamenetelmä soveltuu sähkökoneiden vääntöä välittävien ruuviliitosten mitoittamiseen analyyttisistä menetelmistä parhaiten. Laadittu mitoitusohjelma mitoittaa yksittäisen ruuviliitoksen standardin VDI 2230 mukaisesti, antaen tulokseksi lujuustarkasteluraportin. Lujuustarkasteluraportista käy ilmi projektin tiedot, mitoituksen lähtötiedot, lujuustarkastelut, esikiristysmomentti ja kierteen toiminnallisen osan vähimmäispituus. Kehitetty mitoitusohjelma antaa johdonmukaisia tuloksia, mutta ruuvin nimellisulkohalkaisijan automaattinen valinta ei aina mitoita ruuvia riittävän suureksi, jolloin ruuvin nimellisulkohalkaisija on määritettävä manuaalisesti. Ohjelman käyttäminen on suoraviivaista ja nopeaa kun mitoitetaan pyörähdyssymmetrisiä laippaliitoksia, joihin vaikuttaa ainoastaan vääntömomentti. Jos liitokseen vaikuttaa ruuvien pituusakselien suuntainen voima, on liitoksen pelkistäminen yksittäisestä ruuvista koostuvaksi liitokseksi vaikeampaa ja pelkistämiseen saatetaan tarvita elementti-menetelmää.

Requisites for a successful implementation of an automated inventory replenishment system

Tutkimuksen tavoitteena oli selvittää automaattisten tilausjärjestelmien onnistuneen käyttöönottoon taustalla vaikuttavia tekijöitä vähittäiskaupan toimialalla ja etsiä ratkaisua kyseisten järjestelmien onnistuneeseen käyttöönottoon tässä ympäristössä. Tutkimus analysoi yli sadan kaupan järjestelmän käyttöönottoa ja käyttöönoton tuloksia. Tutkimusta varten haastateltiin niin yhtiön sisältä kuin ulkopuoleltakin mukana olleita hankintajärjestelmän ja jalkautuksen asiantuntijoita. Tämän lisäksi järjestelmän käyttöönottaneisiin kauppoihin lähetettiin kyselyt, joita analysoitiin ryhmissä automaattisen tilausjärjestelmän tietojen pohjalta. Työn tuloksena pystyttiin tunnistamaan tietty joukko taustatekijöitä, jotka tulee ottaa käyttöönotossa huomioon sekä saatuihin tutkimustuloksiin perustuen kehitettiin malli vastaavanlaisten järjestelmien käyttöönotolle vähittäiskaupan alalle.

Sentence Compression with Supervised Machine Learning

The subject of the thesis is automatic sentence compression with machine learning, so that the compressed sentences remain both grammatical and retain their essential meaning. There are multiple possible uses for the compression of natural language sentences. In this thesis the focus is generation of television program subtitles, which often are compressed version of the original script of the program. The main part of the thesis consists of machine learning experiments for automatic sentence compression using different approaches to the problem. The machine learning methods used for this work are linear-chain conditional random fields and support vector machines. Also we take a look which automatic text analysis methods provide useful features for the task. The data used for machine learning is supplied by Lingsoft Inc. and consists of subtitles in both compressed an uncompressed form. The models are compared to a baseline system and comparisons are made both automatically and also using human evaluation, because of the potentially subjective nature of the output. The best result is achieved using a CRF - sequence classification using a rich feature set. All text analysis methods help classification and most useful method is morphological analysis. Tutkielman aihe on suomenkielisten lauseiden automaattinen tiivistäminen koneellisesti, niin että lyhennetyt lauseet säilyttävät olennaisen informaationsa ja pysyvät kieliopillisina. Luonnollisen kielen lauseiden tiivistämiselle on monta käyttötarkoitusta, mutta tässä tutkielmassa aihetta lähestytään television ohjelmien tekstittämisen kautta, johon käytännössä kuuluu alkuperäisen tekstin lyhentäminen televisioruudulle paremmin sopivaksi. Tutkielmassa kokeillaan erilaisia koneoppimismenetelmiä tekstin automaatiseen lyhentämiseen ja tarkastellaan miten hyvin erilaiset luonnollisen kielen analyysimenetelmät tuottavat informaatiota, joka auttaa näitä menetelmiä lyhentämään lauseita. Lisäksi tarkastellaan minkälainen lähestymistapa tuottaa parhaan lopputuloksen. Käytetyt koneoppimismenetelmät ovat tukivektorikone ja lineaarisen sekvenssin mallinen CRF. Koneoppimisen tukena käytetään tekstityksiä niiden eri käsittelyvaiheissa, jotka on saatu Lingsoft OY:ltä. Luotuja malleja vertaillaan Lopulta mallien lopputuloksia evaluoidaan automaattisesti ja koska teksti lopputuksena on jossain määrin subjektiivinen myös ihmisarviointiin perustuen. Vertailukohtana toimii kirjallisuudesta poimittu menetelmä. Tutkielman tuloksena paras lopputulos saadaan aikaan käyttäen CRF sekvenssi-luokittelijaa laajalla piirrejoukolla. Kaikki kokeillut teksin analyysimenetelmät auttavat luokittelussa, joista tärkeimmän panoksen antaa morfologinen analyysi.

Rajatarkastusprosessin automatisointi ja siinä hyödynnettävä henkilötunnistusmenetelmä

Tutkimuksen tavoitteena oli löytää yksi rajatarkastusprosessin automatisointia tukeva henkilötunnistusmenetelmä, jonka hyödyntäminen mahdollistaisi sujuvat ja turvalliset rajatarkastukset sekä viranomaistoiminnan, että asiakkaan kannalta, mutta olisi samalla myös valtiontalouden näkökulmasta kustannustehokas. Tunnistusmenetelmän olisi oltava käytettävissä erityyppisillä rajanylityspaikoilla (maa, meri, ilma), ottaen samalla huomioon tiedossa olevien Euroopan Unionin lainsäädäntöhankkeiden ulkorajatarkastuksille asettamat vaatimukset tulevaisuudessa noin vuonna 2020. Tässä tutkimustyössä nostetaan esille erityisesti maarajanyli-tyspaikalla tapahtuvaan tunnistamiseen liittyvää problematiikkaa huomioiden Rajavartiolaitoksessa vuonna 2014 käyttöön otetun uuden rajatarkastusmallin asettamat haasteet. Tutkimusmenetelmänä on käytetty asiakirjatutkimusta, jonka taustat perustuvat osin käynnissä oleviin ja osin valmistuneisiin selvityshankkeisiin. Tutkimuksen pääkysymys on aseteltu seuraavasti: Mikä henkilötunnistusmenetelmä soveltuu parhaiten Suomen rajanylityspaikoilla rajatarkastusprosessien automatisointiin ottaen huomioon näköpiirissä oleva alan kehitys? Tutkimuksen tuloksena voidaan todeta, että maantierajanylityspaikoilla automaattiset rajatarkastukset ovat toteutettavissa vain sormenjälkitunnistusta käyttämällä. Tämä johtopäätös ohjaa väistämättä ratkaisuun, jossa vastaavaa menetelmää tulisi käyttää tulevaisuudessa EU:n ulkorajalla ilma- ja merirajat mukaan lukien. Rajatarkastusprosessin kokonaisuutta ajatellen matkustajilta tulisi kerätä tietoja mahdollisimman kattavasti jo ennen saapumista EU:n ulkorajalle. Tämä edellyttää EU:n jäsenvaltioilta nykyistä yhtenäisempää tahtotilaa poliittisella tasolla, lainsäädännön kollektiivista kehittämistä ja teknisten edellytysten luomista yhteisvastuullisesti.

Tulenjohtamisen tarkkuuden ja nopeuden kehittäminen

Tulenjohtaminen on prosessi, joka alkaa vihollisen havaitsemisesta ja päättyy tulitehtävän toteutumiseen. Tulenjohtamisen nopeuden ja tarkkuuden kannalta kriittisimmät alueet ovat maalinpaikannuksessa ja mittaustöissä. Puolustusvoimien käynnisti vuonna 2009 hankkeen, jonka tarkoituksena oli luoda integroitu tiedustelu-, valvonta- ja tulenjohtojärjestelmä. Osana tätä järjestelmää hankittiin muun muassa uusia maalinpaikannuslaitteita. Tutkimus toteutettiin lähdeaineistoanalyysinä, ja johtopäätöksiin päädyttiin vertailemalla vanhaa tulenjohtokalustoa uuteen kalustoon. Tällä luotiin näkemys vanhan ja uuden järjestelmän suorituskykyeroista, haasteista ja mahdollisuuksista. Pääosan lähdeaineistosta muodostivat puolustusvoimien oppaat ja ohjesäännöt. Vanhalla tulenjohtokalustolla päästään noin viiden piirun ja metrin mittaustarkkuuteen. Uusi maalinpaikannuslaite 15 tuottaa suunnan samalla tarkkuudella ja hyrräsuuntakehän ollessa kytketty laitteeseen suunta saadaan mitattua kahden piirun tarkkuudella. Etäisyys mitataan alle kahden metrin tarkkuudella. Maalinpaikannuslaite 15 kykenee siirtämään tuotetun paikkatiedon suoraan MATI-päätelaitteen tulenjohtosovellukselle. Tutkimuksessa perusteella voidaan sanoa, että uusi tulenjohtokalusto parantaa tulenjohdon tarkkuutta, ja antaa perusteet metriluokan maalinpaikannukselle. Lisäksi se nopeuttaa tulenjohtoprosessia automaattisten tiedonsiirto-ominaisuuksiensa puolesta. Se vähentää myös ihmisen toimista johtuvia virheitä ja nopeuttaa niiden havaitsemista, sillä maalinpaikannuslaite 15 tuottaa mitatusta kohteesta kuvan, jonka avulla tulenjohtaja varmistuu mitatun koh-teen oikeellisuudesta. Automaattinen tiedonsiirto vähentää näppäilyvirheiden määrää. Tällä hetkellä tulenjohtosovellus itsessään ei ymmärrä metriluokan koordinaatteja, vaan pyöristää ne lähimpään kymmeneen metriin. Kun tämä ominaisuus lisätään sovellukseen ja AHJO-järjestelmään, perusteet metriluokan tulenjohtoon ovat olemassa. Pitää kuitenkin huomioida, että perinteinen epäsuora tuli ei vaadi metriluokan paikannusta, vaan on edullisempaa, että tulen tiheys ei ole liian suuri. Metriluokan paikannusta saatetaan tarvita muun muassa ohjuksissa ja tykistön hakeutuvissa ammuksissa, jolloin uudesta suorituskyvystä saadaan hyöty irti.

Virtuaalisten oppimisympäristöjen ominaisuusvertailu ja suunnittelu

Tietotekniikan ja tietoliikenneyhteyksien nopea kehittyminen on avannut opetusteknologialle paljon uusia mahdollisuuksia. Nopeat tietoliikenneyhteydet ja mobiililaitteet ovat yhä useamman oppilaan ja opettajan saatavilla, mikä on mahdollistanut uudenlaisten, teknologiaa hyödyntävien opetusmuotojen suosion runsaan kasvun. Tällaisia ovat esimerkiksi massiiviset avoimet verkkokurssit, sulautettu oppiminen ja käänteinen opetus. Työelämässä olevien informaatioteknologian alan ammattilaisten tulee jatkuvasti kehittää osaamistaan, kun uusia ja korvaavia teknologioita tulee käyttöön nopeassa tahdissa. Todistuksena tiedoista ja taidoista ovat eritasoiset, kansainvälisesti hyväksytyt sertifikaatit. Tämän tutkielman tavoitteena on suunnitella ja toteuttaa virtuaalinen oppimisympäristö, jossa teorian opiskelu yhdistetään käytännön harjoitteluun. Oppimisympäristö on tarkoitettu erityisesti informaatioteknologia-alan sertifiointikokeisiin harjoittelua varten. Erilaisten virtuaalisten oppimisympäristöjen hyödyntämistä on tutkittu jonkin verran, mutta tutkimus on painottunut pääosin perusasteen opintoihin. Virtuaaliopiskelun hyödyntämisestä IT-alan sertifiontijärjestelmässä on olemassa hyvin vähän tutkimustietoa. Uuden oppimisympäristön suunnittelun perustana käytetään tässä tutkimuksessa toteutettua, suosittujen virtuaalisten oppimisympäristöjen vertailua. Vertailuun valikoituivat opetusvideosivusto Khan Academy, Cisco Systems Oy:n Networking Academy, massiivisia avoimia verkkokursseja tarjoava Coursera sekä yhteistyötä tukeva opetusjärjestelmä ViLLE. Vertailun pohjalta todetaan uuden oppimisympäristön soveltuvan erinomaisesti IT-alan sertifiontikokeiden opiskeluun erityisesti tapauksissa, joissa käytännön harjoituksia tekemällä voidaan saavuttaa parempi oppimistulos. Uusi oppimisympäristö on ominaisuuksiltaan ainutlaatuinen eikä vastaavaa järjestelmää ole toistaiseksi kehitetty. Keskeisimpinä ominaisuuksina mainitaan esimerkiksi automaattinen arviointi sekä harjoitteluympäristön palauttaminen alkutilaan täysin automaattisesti. Lopuksi kuitenkin todetaan, että kehitetyn ratkaisun hyödyllisyyden arvioimiseksi vaaditaan nykyistä merkittävästi suurempi käyttäjämäärä sekä kehittyneemmät menetelmät käyttäjädatan analysointiin.

Magneettikuvauslaitteen vääristymän korjausalgoritmin toiminnan vaikutus kuvanlaatuun

Tässä työssä tutkittiin magneettikuvauslaitteiden vääristymän korjausalgoritmien toimintaa ja niiden vaikutusta kuvien laatuun. Kuvaukset tehtiin yhteensä kuudella eri magneettikuvauslaitteella ja kuvat analysoitiin käyttäen kahta eri menetelmää. Ensimmäisessä testissä kuvattiin ACR:n (American College of Radiology) valmistama testikappale, eli fantomi, ACR:n suosittelemien kuvausparametrien mukaan. Fantomi kuvatiin vääristymänkorjausalgoritmi päällä ja pois päältä. Molemmat kuvasarjat analysoitiin kahdella tavalla: manuaalisesti ja automaattisesti. ACR on laatinut tarkat ohjeet analyysien tekemiseen. Automaattiseen analysointiin käytettiin kehitysvaiheessa olevaa Automated Analysis Tool for ACR MRI Phantom Measurements (AAT-ACR) -ohjelmaa. Eri laitteiden tuloksia vertailtiin toisiinsa. Toista testiä varten rakennettiin MaxFOV-fantomi niminen testifantomi, joka kuvattiin yhteensä kolmella eri laitteella. Kyseisen fantomin avulla on mahdollista tutkia magneettikuvauslaitteiden todellinen maksimaalinen kuva-ala. Kuvaukset tehtiin vääristymäkorjaus päällä ja pois päältä. Analysointia varten kehitettiin oma automaattinen Matlab-ohjelmisto. Eri laitteiden tuloksia vertailtiin toisiinsa. ACR:n fantomilla tehtyjen testien tulos näyttää, että pienellä kuva-alalla (noin 20 cm ja alle) ei virheenkorjausalgoritmin käyttö tai käyttämättä jättäminen aiheuta suurta virhettä tuloksiin vaan tulokset ovat hyvin lähellä toisiaan. Tämä vastaa hyvin sitä, että magneettikentän ja gradienttien lineaarisuus on kaikkein suurin juuri magneettikuvauslaitteen keskiössä ja sen lähistöllä. Automaattinen ohjelmisto tuotti tuloksiin suurempia vaihteluja kuin manuaalinen analyysi. Automaattinen ohjelmisto on kuitenkin vasta kehitysvaiheessa, joten on selvää, että ohjelmiston antamissa tuloksissa saattaa olla algoritmien toiminnasta aiheutuvia virheitä. MaxFOV-fantomilla tehdyt testit osoittavat, että siirryttäessä suuriin kuva-aloihin (yli 20 cm) on virheenkorjauksella suuri merkitys. Jo 30 cm kuva-alalla erot korjattujen ja korjaamattomien kuvien välillä olivat suuret. Kuvia vertailtaessa on myös selvästi nähtävissä, että virheenkorjausalgoritmi rajoittaa kuva-alan maksimia.

Automaattiset ohjelmakoodintarkastusmenetelmät

Automaattinen koodintarkastus on tehokas ja nopea tapa havaita virheitä ohjelmakoodissa. Erilaisia menetelmiä on kehitetty jo pitkään ja lähestymistapoja on monia. Tavoitteena kaikilla menetelmillä on löytää koodista mahdollisimman suuri osa ohjelmassa olevista virheistä pienellä työmäärällä. Tässä tutkielmassa tutustutaan koodin analyysiin, sekä erilaisiin automaattisiin koodintarkastusmenetelmiin. Jokaista menetelmää tarkastellaan eri näkökulmista ja tutustutaan niiden vahvuuksiin ja heikkouksiin. Lopuksi tehdään katsaus näihin menetelmiin käytännön kautta. Koodintarkastus alkaa analysoinnista, joka voidaan suorittaa joko staattisesti lähdekoodia tarkastamalla tai dynaamisesti, eli koodin suorituksen myötä. Staattisia tarkastustyökaluja löytyy useimmista ohjelmointiympäristöistä jo valmiiksi integroituna. Nämä ilmoittavat ohjelmoijalle virheistä jo koodia kirjoitettaessa. Perinteiset virheentarkastukset ja hieman monimutkaisemmat muodolliset menetelmät ovat hyviä esimerkkejä staattisesta analyysistä. Dynaaminen analyysi taas alkaa suorituksesta ja oikeiden syötteiden valitsemisesta. Analyysillä pyritään käymään läpi kaikki virheille potentiaaliset suorituspolut. Dynaamisesta analyysista saadaan staattisesta analyysistä eriäviä tuloksia, kuten esimerkiksi resurssien kulutus, silmukoiden kompleksisuus ja ohjelman suorat virheet, esimerkiksi nollalla jakamiset, tyhjät osoitukset ja muistivuodot. Itse ohjelmakoodin tarkastusmenetelmiä löytyy lukuisia, joista monet osoittautuvat erittäin lupaaviksi. Abstrakti tulkinta on hyvin yleinen lähestymistapa ohjelmakoodin tarkastukselle. Tässä tulkinnassa pyritään luomaan kaikki mahdolliset suorituspolut, ja määrittelemään päätyykö yksikään polku virhetilaan. Erilaisia abstrakteja tulkintoja ovat esimerkiksi mallien louhinta ja deduktiivinen koodintarkastaminen. Tässä tutkielmassa tutustutaan koodin analyysiin, sekä erilaisiin automaattisiin koodintarkastusmenetelmiin. Jokaista menetelmää tarkastellaan eri näkökulmista ja tutustutaan niiden vahvuuksiin ja heikkouksiin. Lopuksi tehdään katsaus näihin menetelmiin käytännön kautta.

Peltipoliisi hengenpelastajana!

todistettu, että mitä suuremmat ajonopeudet, sitä useampia kuolonkolareita. Siksi pieniinkin ylinopeuksiin puututaan. Automaattivalvontakameroita tulisikin kutsua liikenneturvallisuuskameroiksi tai jopa hengenpelastajiksi, koska niiden liikenneturvallisuusvaikutukset ovat kiistattomia.

Automatisoitu datan kerääminen mobiiliapplikaatioissa

Internetin suosion myötä tiedonkeruusta on tullut osa jokapäiväistä elämäämme. Siitä huolimatta moni internetin käyttäjä ei ole tietoinen kuinka paljon ja mitä heidän tietojaan kerätään. Tutkimusryhmämme tehtävänä Turun Yliopistossa oli kehittää automaattinen tiedonkeruujärjestelmä Number Navigation Game -nimiseen opetuspeliin. Pelaajien pelisuorituksesta kerätään tietoa, joka lähetetään palvelimellemme tutkimustarkoituksia varten. Tässä tutkielmassa esitetään monia testejä, joita voidaan toteuttaa automaattisen tiedonkeruun avulla, kuten pelimekaniikka-, pelinetenemis-, grafiikka – sekä musiikkitestejä. Puhumme myös tiedonkeruusta liiketoimintana, sekä käymme läpi kuinka yleistä se on. Tiedonkeruun eettinen puoli voi usein olla epäselvä ja käyttäjien on hyvä tietää kuinka laaja ilmiö tiedonkeruu nykyään on. Iso osa tätä työtä pohjautuu Number Navigation Game -pelin datankeruusysteemien parissa tehtyyn tutkimukseen Turun Yliopistosa 2015-2016. Peliin, ja sen parissa tehtyihin testauksiin, viitataan useaan otteeseen tutkimuksen aikana. Esitämme myös tiedonkeruun avulla kerättyä tutkimusdataan teorioiden tueksi.

Data Mining in Promoting Flight Safety

The incredible rapid development to huge volumes of air travel, mainly because of jet airliners that appeared to the sky in the 1950s, created the need for systematic research for aviation safety and collecting data about air traffic. The structured data can be analysed easily using queries from databases and running theseresults through graphic tools. However, in analysing narratives that often give more accurate information about the case, mining tools are needed. The analysis of textual data with computers has not been possible until data mining tools have been developed. Their use, at least among aviation, is still at a moderate level. The research aims at discovering lethal trends in the flight safety reports. The narratives of 1,200 flight safety reports from years 1994 – 1996 in Finnish were processed with three text mining tools. One of them was totally language independent, the other had a specific configuration for Finnish and the third originally created for English, but encouraging results had been achieved with Spanish and that is why a Finnish test was undertaken, too. The global rate of accidents is stabilising and the situation can now be regarded as satisfactory, but because of the growth in air traffic, the absolute number of fatal accidents per year might increase, if the flight safety will not be improved. The collection of data and reporting systems have reached their top level. The focal point in increasing the flight safety is analysis. The air traffic has generally been forecasted to grow 5 – 6 per cent annually over the next two decades. During this period, the global air travel will probably double also with relatively conservative expectations of economic growth. This development makes the airline management confront growing pressure due to increasing competition, signify cant rise in fuel prices and the need to reduce the incident rate due to expected growth in air traffic volumes. All this emphasises the urgent need for new tools and methods. All systems provided encouraging results, as well as proved challenges still to be won. Flight safety can be improved through the development and utilisation of sophisticated analysis tools and methods, like data mining, using its results supporting the decision process of the executives.