Artificial neural networks (ANNs) are known as intelligent methods for modeling the behavior of physical phenomena because of it is a soft computing technique and takes data samples rather than entire data sets to arrive at solutions, which saves both time and money. ANN is successfully used in the civil engineering applications which are suitable examining the complicated relations between variables. Functionally graded materials (FGMs) are advanced composites that successfully used in various engineering design. The FGMs are nonhomogeneous materials and made of two different type of materials. In the present study, the bending analysis of functionally graded material (FGM) beams presents on theoretical based on combination of mixed-finite element method, Gâteaux differential and Timoshenko beam theory. The main idea in this study is to build a model using ANN with four parameters that are: Young's modulus ratio (Et/Eb), a shear correction factor (ks), power-law exponent (n) and length to thickness ratio (L/h). The output data is the maximum displacement (w). In the experiments: 252 different data are used. The proposed ANN model is evaluated by the correlation of the coefficient (R), MAE and MSE statistical methods. The ANN model is very good and the maximum displacement can be predicted in ANN without attempting any experiments.
흙막이벽 굴착배면지반의 변형거동을 해석을 하기 위하여 강제변위법을 이용한 수치해석 프로그램을 개발하였다. 굴착지반의 구성모델은 Drucker Prager의 비선형 탄소성구성방정식을 적용하였으며, 리턴매핑법으로 탄소성해를 구하였다. 수치해석 프로그램의 타당성을 검증하기 위하여 수치해석으로부터 얻은 굴착배면지반의 수평변위와 현장계측결과를 비교하였다. 검토결과 수치해석 프로그램의 정확도는 상당히 높은 것으로 나타났다.
This paper deals with the idea of Electroactive paper (EAPap) actuator and its application possibility. EAPap is a paper that produces large displacement under electrical excitation. EAPap is made with a cellulose paper by constructing thin electrodes on both sides of the paper. When electrical voltage is applied on the electrodes, the EAPap produces bending displacement. EAPap has merits in terms of lightweight, dryness, large displacement output, low actuation voltage and low power consumption. Since the power requirement is so small that it is suitable for microwave-driven smart actuators. This paper describes the working principle and performance of EAPap as an artificial muscle and its possibility far many applications.
A monoleaflet polymer artificial heart valve which showed the remarkable improvement in pressure drop compared with other types of artificial valve was designed to decrease the deflection in vertical direction and the displacement or the valve tip in horizontal direction. Stress distribution change was studied as the location of the supporting members or the valve frame changed. And it was found that using the valve tip horizontal displacement the minimum valve thickness could be obtained in order to prevent the gap between the valve tip and the frame wall.
Almashaqbeh, Hashem K.;Irshidat, Mohammad R.;Najjar, Yacoub;Elmahmoud, Weam
Computers and Concrete
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제30권3호
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pp.209-224
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2022
In this paper, the artificial neural network (ANN) is employed to predict the flexural behavior of reinforced concrete (RC) beams retrofitted with carbon fiber/epoxy composites modified by carbon nanotubes (CNTs). Multiple techniques are used to improve the accuracy of the ANN prediction, as the data represents a multivalued function. These techniques include static ANN modeling, ANN modeling with load history, and ANN modeling with double load history. The developed ANN models are used to predict the load-displacement profiles of beams retrofitted with either CFRP or CNTs modified CFRP, flexural capacity, and maximum displacement of the beams. The results demonstrate that the ANN is able to predict the flexural behavior of the retrofitted RC beams as well as the effect of each parameter including the type of the used epoxy and the presence of the CNTs.
The seismically isolated nuclear power plants shall be designed for design basis earthquake (DBE) and considered to ensure safety against beyond design basis earthquake (BDBE). In order to limit the excessive displacement of the seismic isolation system of the seismically isolated structure, the moat is installed at a certain distance from the upper mat supporting the superstructure. This certain distance is called clearance to stop (CS) and is calculated from the 90th percentile displacement of seismic isolation system subjected to BDBE. For design purposes, the CS can be obtained simply by multiplying the median displacement of the seismic isolation system against DBE by scale factor with a value of 3. The DBE and BDBE used in this study were generated by using 30 sets of artificial earthquakes corresponding to the nuclear standard design spectrum. In addition, latin hyper cube sampling was applied to generate 30 sets of artificial earthquakes corresponding to maximum - minimum spectra. For the DBE, the median displacement and the 99th percentile displacement of the seismic isolation system were calculated. For the BDBE, the suitability of the scale factor was assessed after calculating the 90th percentile displacement of the seismic isolation system.
It is of great importance to assess the residual displacement demand in the performance-based seismic design. In this paper, a hybrid deep learning model for predicting the residual displacement spectra under near-fault (NF) ground motions is proposed by combining the long short-term memory network (LSTM) and back-propagation (BP) network. The model is featured by its capacity of predicting the residual displacement spectrum under a given NF ground motion while considering the effects of structural parameters. To construct this model, 315 natural and artificial NF ground motions were employed to compute the residual displacement spectra through elastoplastic time history analysis considering different structural parameters. Based on the resulted dataset with a total of 9,450 samples, the proposed model was finally trained and tested. The results show that the proposed model has a satisfactory accuracy as well as a high efficiency in predicting residual displacement spectra under given NF ground motions while considering the impacts of structural parameters.
In recent years the monitoring of structural behavior through acquisition of vibrational data has become common practice. In addition, recent advances in sensor development have made the collection of diverse dynamic information feasible. Other than the commonly collected acceleration information, Global Position System (GPS) receivers and non-contact, optical techniques have also allowed for the synchronous collection of highly accurate displacement data. The fusion of this heterogeneous information is crucial for the successful monitoring and control of structural systems especially when aiming at real-time estimation. This task is not a straightforward one as measurements are inevitably corrupted with some percentage of noise, often leading to imprecise estimation. Quite commonly, the presence of noise in acceleration signals results in drifting estimates of displacement states, as a result of numerical integration. In this study, a new approach based on a time domain identification method, namely the Unscented Kalman Filter (UKF), is proposed for correcting the "drift effect" in displacement or rotation estimates in an online manner, i.e., on the fly as data is attained. The method relies on the introduction of artificial white noise (WN) observations into the filter equations, which is shown to achieve an online correction of the drift issue, thus yielding highly accurate motion data. The proposed approach is demonstrated for two cases; firstly, the illustrative example of a single degree of freedom linear oscillator is examined, where availability of acceleration measurements is exclusively assumed. Secondly, a field inspired implementation is presented for the torsional identification of a tall tower structure, where acceleration measurements are obtained at a high sampling rate and non-collocated GPS displacement measurements are assumed available at a lower sampling rate. A multi-rate Kalman Filter is incorporated into the analysis in order to successfully fuse data sampled at different rates.
병변이 있는 판막을 대체하기 위하여 사용되는 인공판막으로는 기계식 판막, 고분자 판막 등이 있는데 고분자 판막이 기계식보다 항혈전성이 우수하므로 폴리우레탄을 이용하여 많이 연구되고 있다. 고분자 판막에는 단엽식, 삼엽식, 젤리피쉬식 등으로 제작되어 연구되고 있는데 이중 단엽식 판막은 제작이 가장 간편하고 심실내 씻김현상이 실제와 유사하며 혈류의 소용돌이 현상을 감소시킨다고 보고되고 있다. 혈압 강하를 감소시키기 위하여 고분자 판막의 두께를 얇게 할때 판막이 프레임 위 정상접촉 위치로 부터 탈구현상이 발생한다. 이것을 방지하기 위하여 2개의 지지대를 설치하여 판막의 수직변위를 최소로 하는 지지대 최적위치를 구하고, 그때 판막 끝의 수평 변위 및 판막에서의 응력분포상태를 구한 결과 최적위치는 지지대에 의해 나눠지는 3영역의 폭이 각각 6.2mm, 4.7mm, 5.1mm 일때 이고, 그때 최대 처짐이 0.19mm, 수평 최대변위가 0.047mm 이고 최대 주응력이나 등가응력의 최대치는 판막이 지지대가 접착되는 부위와 비접착 부위의 불연속점에서 발생하여 이 값들은 판막 각 영역의 폭이 커지면 증가함을 알았다.
Recently, several displacement measuring instruments such a GPS are substantially developed by development of an artificial satellite. Considering this trend, in future displacement measurement will be a very efficiency method, therefore we need to develop structure maintenance & management by using displacement measuring instruments. In this study, I suggest to maintenance & management method about simple beams and cantilever beams which are very important structurein civil engineering by using displacements. I suggest a system which trace behavior of beams by combining some measurement points and a specific displacement function and research that tl1e proper number of measurement and optimum measurement points to efficiently use the system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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