Proceedings of the Earthquake Engineering Society of Korea Conference
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2002.09a
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pp.316-321
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2002
The current seismic design criteria of the Korea Design Specifications for Highway Bridge (KDSHB 2000) adopted the seismic design concept and requirements of the AASHTO specifications. In order to obtain full ductile behavior under seismic loads, i.e. when applied seismic force is larger than design flexural strength of column section, a response modification factor is used. For the moderate seismicity regions, a design based on required ductility and required transverse reinforcement might be a reasonable approach. Ductility demand design or performance based design might be an appropriate approach especially for regions of moderate seismic risk. The procedure and application of this design approach are presented in this paper.
Hysteretic behavior model of soft magnetic material usually used in electrical machines and electronic devices is necessary for numerical solution of Maxwell equation. In this study, a new dynamic hysteresis model is presented, based on the nonlinear dynamic system identification from measured data capabilities of fuzzy clustering algorithm. The developed model is based on a Gustafson-Kessel (GK) fuzzy approach used on a normalized gathered data from measured dynamic cycles on a C core transformer made of 0.33mm laminations of cold rolled SiFe. The number of fuzzy rules is optimized by some cluster validity measures like 'partition coefficient' and 'classification entropy'. The clustering results from the GK approach show that it is not only very accurate but also provides its effectiveness and potential for dynamic magnetic hysteresis modeling.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.1
no.1
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pp.149-155
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2003
In this study, we introduce the main ideas on the control and strategy used by the robot soccer team of the Universidad de Buenos hires, UBA-Sot. The basis of our approach is to obtain a cooperative behavior, which emerges from homogeneous sets of individual behaviors. Except for the goalkeeper, the behavior set of each robot contains a small number of individual behaviors. Basically, the individual behaviors have the same core: to move from the initial to-ward the target coordinates. However, these individual behaviors differ because each one has a different precondition associated with it. Each precondition is the combination of a number of elementary ones. The aim of our approach is to answer the following questions: How can the robot compute the preconditions in time\ulcorner How are the control actions defined, which allow the robot to move from the initial toward the final coordinates\ulcorner The way we cope with these issues is, on the one hand, to use ball and robot predictors and, on the other hand, to use very fast planning. Our proposal is to use planning in such a way that the behavior obtained is closer to a reactive than a deliberative one. Simulations and experiments on real robots, based on this approach, have so far given encouraging results.
The researchers of this study closely looked into the methods for cognitive-scientific approach to problems of marine design at a time when the overall values of marine cultures are acknowledged in full scale. To that end, the researchers analyzed the problems and problem-solving process for the initial approach to marine design. At the same time, the researchers made the matrix of the design-developmental directions by cognitive scientific approach. After selecting the subjects, the researchers collected verbal protocol and behavior protocol which were shown in the process of a designer's thinking. This was for the sake of protocol analysis which is the representative research technique of cognitive science. Based on the collected data, the researchers empirically analyzed the behavior patterns shown in the marine design process so as to develop the design behavior-graph pattern of designers in an objective and systematic way. The behavior graph was helpful for looking into the initial developmental directions of design and for predicting cognitive structure of designers. The researchers hope that this study will become a fundamental material for predicting cognitive directions of designer for planning and designing the marine design.
Conventional artificial intelligence systems are not properly responding under dynamically changing environments. To overcome this problem, reactive planning systems implementing new Al principles, called behavior-based Al or emergent computation, have been proposed and confirmed their usefulness. As another alternative, biological information processing systems may provide many feasible ideas to these problems. Immune system, among these systems, plays important roles to maintain its own system against dynamically changing environments. Therefore, immune system would provide a new paradigm suitable for dynamic problem dealing with unknown environments. In this paper, a new approach to behavior-based Al by paying attention to biological immune system is investigated. The feasibility of this method is confirmed by applying to behavior control of an autonomous mobile robot in cluttered environment.
Introduction: Many signal transduction pathways mediate cell's behavior by regulating expression level of involved genes. Abnormal behavior indicates loss of regulatory potential of pathways, and this can be attributed to loss of expression regulation of downstream genes. Therefore, function of pathways should be assessed by activity of a pathway itself and relative activity between a pathway and downstream genes, simultaneously. Results and Discussion: In this study, we suggested a new method to assess pathway's function by introducing concept of 'responsiveness'. The responsiveness was defined as a relative activity between a pathway itself and its downstream genes. The expression level of a downstream gene as a function of an upstream pathway activation characterizes disease status. In this aspect, by using the responsiveness we predicted potential progress in cancer development. We applied our method to predict primary and metastatic status of melanoma cancer. The result shows that the responsiveness-based approach achieves better performance than using gene or pathway information alone. The mean of ROC scores in the responsiveness-based approach was 0.90 for GSE7553 data set, increased more than 40% compared to a gene-based method. Moreover, identifying the abnormal regulatory patterns between pathway and its downstream genes provided more biologically interpretable information compared to gene or pathway based approaches.
Purpose - This paper studies the welfare impacts of behavior-based price discrimination (BBPD) when firms are asymmetric in quality improvement costs. Design/methodology/approach - To this end, we consider a differentiated duopoly model with an inherited market share, where firms first make quality decisions and then compete in prices according to the pricing scheme, namely, uniform pricing or BBPD. Findings - We show that BBPD increases social welfare relative to uniform pricing if the firms' cost gap is large enough. This is because BBPD induces more consumers to buy a high-quality product than under uniform pricing, and because a low-cost firm's profit loss from BBPD decreases as the cost difference increases. Research implications or Originality - Our analysis offers policy implications for markets where BBPD raises antitrust concerns, and quality competition prevails.
Since introduced by Vining and Myers in 1990, the concept of dual response approach based on response surface methodology has widely been investigated and adopted for the purpose of robust design. Separately estimating mean and variance responses, dual response approach may take advantages of optimization modeling for finding optimum settings of input factors. Explicitly assuming functional relationship between responses and input factors, however, it may not work well enough especially when the behavior of responses are poorly represented. A sufficient number of experimentations are required to improve the precision of estimations. This study proposes an alternative to dual response approach in which additional experiments are not required. An artificial neural network has been applied to model relationships between responses and input factors. Mean and variance responses correspond to output nodes while input factors are used for input nodes. Training, validating, and testing a neural network with empirical process data, an artificial data based on the neural network may be generated and used to estimate response functions without performing real experimentations. A drug formulation example from pharmaceutical industry has been investigated to demonstrate the procedures and applicability of the proposed approach.
A numerical stepwise approach for cavity expansion problem in strain-softening rock or soil mass is investigated, which is compatible with Mohr-Coulomb and generalized Hoek-Brown failure criteria. Based on finite difference method, plastic region is divided into a finite number of concentric rings whose thicknesses are determined internally to satisfy the equilibrium and compatibility equations, the material parameters of the rock or soil mass are assumed to be the same in each ring. For the strain-softening behavior, the strength parameters are assumed to be a linear function of deviatoric plastic strain (${\gamma}p^*$) for each ring. Increments of stress and strain for each ring are calculated with the finite difference method. Assumptions of large-strain for soil mass and small-strain for rock mass are adopted, respectively. A new numerical stepwise approach for limited pressure and plastic radius are obtained. Comparisons are conducted to validate the correctness of the proposed approach with Vesic's solution (1972). The results show that the perfectly elasto-plastic model may underestimate the displacement and stresses in cavity expansion than strain-softening coefficient considered. The results of limit expansion pressure based on the generalised H-B failure criterion are less than those obtained based on the M-C failure criterion.
Behavior of RC beam-column joint is very complex as the composite material behaves differently in elastic and inelastic range. The approaches generally used for predicting joint shear strength are either based on theoretical, strut-and-tie or empirical methods. These approaches are incapable of predicting the accurate response of the joint for entire range of loading. In the present study a new generalized RC beam-column joint shear strength model based on hybrid approach i.e. combined strut-and-tie and empirical approach has been proposed. The contribution of governing parameters affecting the joint shear strength under compression has been derived from compressive strut approach whereas; the governing parameters active under tension has been extracted from empirical approach. The proposed model is applicable for various conditions such as, joints reinforced either with or without shear reinforcement, joints with wide beam or wide column, joints with transverse beams and slab, joints reinforced with X-bars, different anchorage of beam bar, and column subjected to various axial loading conditions. The joint shear strength prediction of the proposed model has been compared with 435 experimental results and with eleven popular models from literature. In comparison to other eleven models the prediction of the proposed model is found closest to the experimental results. Moreover, from statistical analysis of the results, the proposed model has the least coefficient of variation. The proposed model is simple in application and can be effectively used by designers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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