Design and maintenance of large span roof structures require an analysis of their static and dynamic behavior depending on the physical parameters defining the structures. Therefore, it is highly desirable to estimate the parameters from observations of the system. In this paper we study the parameter estimation problem for damped shallow arches. We discuss both symmetric and non-symmetric shapes and loads, and provide theoretical and numerical studies of the model behavior. Our study of the behavior of such structures shows that it is greatly affected by the existence of critical parameters. A small change in such parameters causes a significant change in the model behavior. The presence of the critical parameters makes it challenging to obtain good estimation. We overcome this difficulty by presenting the Parameter Estimation Algorithm that identifies the unknown parameters sequentially. It is shown numerically that the algorithm achieves a successful parameter estimation for models defined by arbitrary parameters, including the critical ones.
With the continuous development of deep learning, human behavior recognition algorithms have achieved good results. However, in a multi-person recognition environment, the complex behavior environment poses a great challenge to the efficiency of recognition. To this end, this paper proposes a multi-person pose estimation model. First of all, the human detectors in the top-down framework mostly use the two-stage target detection model, which runs slow down. The single-stage YOLOv3 target detection model is used to effectively improve the running speed and the generalization of the model. Depth separable convolution, which further improves the speed of target detection and improves the model's ability to extract target proposed regions; Secondly, based on the feature pyramid network combined with context semantic information in the pose estimation model, the OHEM algorithm is used to solve difficult key point detection problems, and the accuracy of multi-person pose estimation is improved; Finally, the Euclidean distance is used to calculate the spatial distance between key points, to determine the similarity of postures in the frame, and to eliminate redundant postures.
This paper deals with the numerical estimation of the bubble behavior and the partial discharge (PD) initiation voltage on the basis of electric field calculation with the coaxial coil layer-to-cylindrical electrode system for the simulation of high temperature superconducting coils. The theoretical results of bubble behavior and the PD initiation voltages show fairly good agreement with the experimental results.
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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2001.05a
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pp.385-390
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2001
This paper presents a nonlinear analysis technique with slip, the effects of slip modulus and composite action by shear connector on behavior and capacity in composite structure of sandwich system. As a results of this study, it proved that the slip modulus, in case of shear behavior, seldom influence load-resistance capacity such as yield and ultimate load, but in case of flexural behavior, it appropriately influence load-resistance capacity because of stress redistribution by slip. In case of flexural behavior, analysis result for perfect-composite results in over-estimation and perfect-slip results in under-estimation on behavior and capacity. Therefore, it is desirable to model steel-concrete interface with partial-composite. The effects of slip on behavior and capacity are less in case of positive composite than loosely composite, and it proved that composite action by shear connector improve the load-resistance capacity of this system.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.7
no.8
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pp.2520-2527
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2000
An improved transition density propagation method for power estimation is proposed. The power estimation for the zero delay model is a proper criteria for the.lower boutldlIry for power consumption. A transition propagation method, including the zero delay model as a lower boundary for power stimation was studied. However, there were some redundancy factors in the process of transition density propagation. Hence this paper will explore the transition density propagation behavior to eliminate the redundancy factors and present theirriprQved estimation methodology for the signal transition density. The experiments show that the proposed method has comparably better estimation accuracy than the conventional methods.
This paper presents the estimation methods computing the probabilities of how many times web pages are downloaded and modified, respectively, in the future crawls. The methods can make web database administrators avoid unnecessarily requesting undownloadable and unmodified web pages in a page group. We postulated that the change behavior of web pages is strongly related to the past change behavior. We gather the change histories of approximately three million web pages at two-day intervals for 100 days, and estimated the future change behavior of those pages. Our estimation, which was evaluated by actual change behavior of the pages, worked well.
Martins, Francisco F.;Vasconcelos, Graca;Miranda, Tiago
Geomechanics and Engineering
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v.15
no.1
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pp.631-643
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2018
The estimation of the strength and other mechanical parameters characterizing the tensile behavior of granites can play an important role in civil engineering tasks such as design, construction, rehabilitation and repair of existing structures. The purpose of this paper is to apply data mining techniques, such as multiple regression (MR), artificial neural networks (ANN) and support vector machines (SVM) to estimate the mechanical properties of granites. In a first phase, the mechanical parameters defining the complete tensile behavior are estimated based on the tensile strength. In a second phase, the estimation of the mechanical properties is carried out from different combination of the physical properties (ultrasonic pulse velocity, porosity and density). It was observed that the estimation of the mechanical properties can be optimized by combining different physical properties. Besides, it was seen that artificial neural networks and support vector machines performed better than multiple regression model.
The control of character's behavior in games is determined by game designers. One of the popular method used in the control of character's behaviors is rule-based. The rule-based control of behavior makes the flow of play simple and boring. In this paper, we propose an efficient method of controling character's behaviors which can generate various actions of characters by using probability estimation applied to the character's behaviors.
International Journal of Concrete Structures and Materials
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v.5
no.1
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pp.57-64
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2011
An extensive database has been constructed of reinforced concrete (RC) beam-column connection tests subjected to cyclic lateral loading. All cases within the database experienced joint shear failure, either in conjunction with or without yielding of longitudinal beam reinforcement. Using the experimental database, envelope curves of joint shear stress vs. joint shear strain behavior have been created by connecting key points such as cracking, yielding, and peak loading. Various prediction approaches for RC joint shear behavior are discussed using the constructed experimental database. RC joint shear strength and deformation models are first presented using the database in conjunction with a Bayesian parameter estimation method, and then a complete model applicable to the full range of RC joint shear behavior is suggested. An RC joint shear prediction model following a U.S. standard is next summarized and evaluated. Finally, a particular joint shear prediction model using basic joint shear resistance mechanisms is described and for the first time critically assessed.
Real-Time Hybrid Simulation (RTHS) is a novel approach conceived to evaluate dynamic responses of structures with parts of a structure physically tested and the remainder parts numerically modelled. In RTHS, delay estimation is often a precondition of compensation; nonetheless, system delay may vary during testing. Consequently, it is sometimes necessary to measure delay online. Along these lines, this paper proposes an online delay estimation method using least-squares algorithm based on a simplified physical system model, i.e., a pure delay multiplied by a gain reflecting amplitude errors of physical system control. Advantages and disadvantages of different delay estimation methods based on this simplified model are firstly discussed. Subsequently, it introduces the least-squares algorithm in order to render the estimator based on Taylor series more practical yet effective. As a result, relevant parameter choice results to be quite easy. Finally in order to verify performance of the proposed method, numerical simulations and RTHS with a buckling-restrained brace specimen are carried out. Relevant results show that the proposed technique is endowed with good convergence speed and accuracy, even when measurement noises and amplitude errors of actuator control are present.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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