An effective approach for updating finite element model is presented which can provide reliable estimates for structural updating parameters from identified operational modal data. On the basis of the dynamic perturbation method, an exact relationship between the perturbation of structural parameters such as stiffness change and the modal properties of the tested structure is developed. An iterative solution procedure is then provided to solve for the structural updating parameters that characterise the modifications of structural parameters at element level, giving optimised solutions in the least squares sense without requiring an optimisation method. A regularization algorithm based on the Tikhonov solution incorporating the generalised cross-validation method is employed to reduce the influence of measurement errors in vibration modal data and then to produce stable and reasonable solutions for the structural updating parameters. The Canton Tower benchmark problem established by the Hong Kong Polytechnic University is employed to demonstrate the effectiveness and applicability of the proposed model updating technique. The results from the benchmark problem studies show that the proposed technique can successfully adjust the reduced finite element model of the structure using only limited number of frequencies identified from the recorded ambient vibration measurements.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.31
no.11C
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pp.1085-1091
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2006
The major goal of this paper is to develop a practically implemental radial basis function (RBF) neural network based multi-user detector (MUD) for direct sequence (DS)-CDMA system. This work is expected to provide an efficient solution for RBF based MUD by quickly setting up the proper number of RBF centers and their locations required in training. The basic idea in this research is to estimate all the possible RBF centers by using supervised ${\kappa-means$ clustering technique, and select the only centers which locate near seemingly decision boundary between centers, and reduce further by grouping the some of centers adjacent each other. Therefore, it reduces the computational burden for finding the proper number of RBF centers and their locations in the existing RBF based MUD, and ultimately, make its implementation practical.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.12
no.3
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pp.123-131
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2012
As the price of traditional fuels soar, the alternatives are becoming more viable. And manufacturers are promoting the growing viability of electric and biofuel-powered vehicles through longer warranties. Now, these longer green environment (emission)warranties, sometimes called extended warranties or "super warranties," have been adapted. The main result of this paper is to present a new method to approximate a bivariate warranty function by using Radial Basis Function Network with application of Radon Transform and its inverse which is used to reduce the dimension of the warranty space. This method consist of the following stages: First, by using the Radon Transform, the bivariate warranty function can be reduced to one dimensional function. Second, each of the one dimensional functions is approximated by using neural network technique into neural sub-networks. Third, these neural sub-networks are combined together to form the final approximation neural network. Four, by using the inverse of radon transform to this final approximation neural network we get the approximation to the given function. Also, we apply the above method to some green warranty data of automotive vehicle company.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.22
no.2
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pp.330-337
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2018
This paper proposes a technique to analyze the flatness characteristics of the attenuator at 10Hz to $50\text\tiny{MHz}$ on the basis of $1\text\tiny{kHz}$ using a Thermal Voltage Converter and AC measurement standard. In the proposed technique, the input voltage of the attenuator for each measuring frequency is supplied at the same rate as $1\text\tiny{kHz}$ using TVC, and the flatness characteristics of the attenuator are analyzed by the voltage variation indicated in the AC measurement standard. The results of the analysis of the attenuator flatness characteristics show that the maximum uncertainty of $866{\mu}V/V$ can be measured from $10\text\tiny{dB}$ to $70\text\tiny{dB}$ and the uncertainty is reduced by about 37% compared to $2.31\text\tiny{mV}$/V using the network measurement method. The improved attenuator flatness characteristic values can be applied to the frequency flatness calibration from 2.2V to 2.2mV at the low voltage of the AC measurement standard.
The pumping of electric power from photovoltaic (PV) farms is normally carried out using transformers, which require heavy mounting structures and are thus costly, less efficient, and bulky. Therefore, transformerless schemes are developed for the injection of power into the grid. Compared with the H4 inverter topology, the H6 topology is a better choice for pumping PV power into the grid because of the reduced common mode current. This paper presents how the perturb and observe (P&O) algorithm for maximum power point tracking (MPPT) can be implemented in the H6 inverter topology along with the improved sinusoidal current injected to the grid at unity power factor with the average current mode control technique. On the basis of the P&O MPPT algorithm, a power reference for the present insolation level is first calculated. Maintaining this power reference and referring to the AC sine wave of bus bars, a sinusoidal current at unity power factor is injected to the grid. The proportional integral (PI) controller and fuzzy logic controller (FLC) are designed and implemented. The FLC outperforms the PI controller in terms of conversion efficiency and injected power quality. A simulation in the MATLAB/SIMULINK environment is carried out. An experimental prototype is built to validate the proposed idea. The dynamic and steady-state performances of the FLC controller are found to be better than those of the PI controller. The results are presented in this paper.
Nitrilases are a hydrolase group of enzymes that catalyzes nitrile compounds and produce industrially important organic acids. The current objective is to optimize nitrilase production using statistical methods assisted with artificial intelligence (AI) tool from novel nitrile degrading isolate. A nitrile hydrolyzing bacteria Bacillus subtilis AGAB-2 (GenBank Ascension number- MW857547) was isolated from industrial effluent waste through an enrichment culture technique. The culture conditions were optimized by creating an orthogonal design with 7 variables to investigate the effect of the significant factors on nitrilase activity. On the basis of obtained data, an AI-driven support vector machine was used for the fitted regression, which yielded new sets of predicted responses with zero mean error and reduced root mean square error. The results of the above global optimization were regarded as the theoretical optimal function conditions. Nitrilase activity of 9832 ± 15.3 U/ml was obtained under optimized conditions, which is a 5.3-fold increase in compared to unoptimized (1822 ± 18.42 U/ml). The statistical optimization method involving Plackett Burman Design and Response surface methodology in combination with an AI tool created a better response prediction model with a significant improvement in enzyme production.
According to rapid growth of a web environment, usage-centered design is being highlighted. This paper suggests the development step and algorithm to generate a user interface prototype automatically on the basis of usage-centered design. For this purpose, The transition object of the user interface is modeled from requirement analysis, and an modeling rule as well as algorithms of business events are made for the creation of the user interface. Through these processes, visual cohesions of business events become strong and unskilled designers can develop the qualified user interface prototypes. A user's understanding of business tasks can also be improved and prototype iterations reduced.
The Journal of the Korean Society for Microbiology
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v.21
no.1
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pp.63-71
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1986
The antifungal activities of amphotericin B, 5-fluorocytosine, and ketoconazole in combination of amphotericin B/ketoconazole and 5-fluorocytosine/ketoconazole were determined against 42 strains of Candida spp. isolated from oral cavity. Among 42 strains of Candida species, 36 strains of Candida albicans, 2 strains of Candida parapsilosis and Candida tropicalis 1 strain of Candida krusei and Candida stellatoidea were identified. The minimum inhibitory concentrations(MICs) of amphotericin B, 5-fluorocytosine and ketoconazole for these strains were ranged from 0.05-1.56 mcg/ml, 12.5->100.0 mcg/ml and 0.2-50.0 mcg/ml. In all of the experimental strains, amphotericin B had the greatest antifungal activity on a dilution basis. When a microtiter checkerboard technique was used 5-fluorocytosine acted synergistically with ketoconazole against all strains, whereas amphotericin B has a reduced effect. The killing curve experiments with on strain of Candida albicans WMC-85024 demonstrated that the combination of amphotericin B/ketoconazole and 5-fluorocytosine/ketoconazole produced a decrease in number of colony forming unit of >3 logs in 72 hours.
This paper presents the comparison of starting current characteristics of a three-phase induction motor fed by two types of soft starters. The first soft starter under investigation is a conventional AC voltage controller on the basis of a phase-control technique. The other is the proposed asynchronous PWM AC chopper which is developed from the conventional synchronous PWM AC chopper. In this paper, the proposed asynchronous PWM AC chopper control scheme is developed by generating only two asynchronous PWM signals for a three-phase main power circuit (6 switching devices) from a single voltage control signal which is compared with a single sawtooth carrier signal. By this approach, the PWM signals are independent and easy to implement since the PWM signals do not need to be synchronized with a three-phase voltage source. Details of both soft starters are discussed. The experimental and simulation results of the starting currents are shown. It is found that the asynchronous PWM AC chopper efficiently works as a suitable soft starter for the three-phase induction motor due to that the starting currents are reduced and are sinusoidal with less harmonic contents, when being compared with the starting current waveforms using the conventional phase-control starting technique. Also the proposed soft starter offers low starting electromagnetic torque pulsation.
Mobile IP storage has been proposed to overcome storage limitation in the flash memory and hard disks. It provides almost capacity-free space for mobile devices over wireless IP networks. However, battery lifetime of the mobile devices is reduced rapidly because of power consumption with continuous use of a WLAN device when multimedia contents are being streamed through the mobile IP storage. This paper proposes an energy-efficient WLAN device power control technique for streaming multimedia contents with the mobile IP storage. The proposed technique consists of a prefetch buffer input/output module, a WLAN device power control module, and a reconfigurable prefetch buffer module. Besides, it adaptively determines the size of the prefetch buffer according to a quality of the multimedia contents, and it dynamically controls the power mode of the WLAN device on the basis of power on-off operations while streaming the multimedia contents. We evaluate the performance of the proposed technique on a PXA270-based mobile device that employs the embedded linux 2.6.11, Intel iSCSI reference codes, and a WLAN device. Extensive experiments reveal that the proposed technique can save the energy consumption of the WLAN device up to 8.5 times with QVGA multimedia contents, as compared with no power control.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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