Park, Jae-Hyung;Huynh, Thanh-Canh;Lee, Kwang-Suk;Kim, Jeong-Tae
Smart Structures and Systems
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제17권3호
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pp.491-522
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2016
A benchmark problem for modal identification of a cable-stayed bridge was proposed by a research team at Hong Kong Polytechnic University. By taking an instrumented cable-stayed bridge as a test bed, nineteen sets of vibration records with known/unknown excitations were provided to invited researchers. In this paper, the vibration responses of the bridge under a series of excitation conditions are examined to estimate the wind and traffic-induced variations of its dynamic characteristics. Firstly, two output-only experimental modal identification methods are selected. Secondly, the bridge and its monitoring system are described and the nineteen sets of vibration records are analyzed in time-domain and frequency-domain. Excitations sources of blind datasets are predicted based on the analysis of excitation conditions of known datasets. Thirdly, modal parameters are extracted by using the two selected output-only modal identification methods. The identified modal parameters are examined with respect to at least two different conditions such as traffic- and typhoon-induced loadings. Finally, the typhoon-induced effects on dynamic characteristics of the bridge are estimated by analyzing the relationship between the wind velocity and the modal parameters.
A fully coupled non-linear effective stress response finite difference (FD) model is built to survey the counter-intuitive recent findings on the reliance of pore water pressure ratio on foundation contact pressure. Two alternative design scenarios for a benchmark problem are explored and contrasted in the light of construction emission rates using the EFFC-DFI methodology. A strain-hardening effective stress plasticity model is adopted to simulate the dynamic loading. A combination of input motions, contact pressure, initial vertical total pressure and distance to foundation centreline are employed, as model variables, to further investigate the control of permanent and variable actions on the residual pore pressure ratio. The model is verified against the Ghosh and Madabhushi high acceleration field test database. The outputs of this work are aimed to improve the current computer-aided seismic foundation design that relies on ground's packing state and consistency. The results confirm that on seismic excitation of shallow foundations, the likelihood of effective stress loss is greater in deeper depths and across free field. For the benchmark problem, adopting a shallow foundation system instead of piled foundation benefitted in a 75% less emission rate, a marked proportion of which is owed to reduced materials and haulage carbon cost.
Nowadays fuzzy logic in control applications is a well-recognized alternative, and this is thanks to its inherent advantages. Generalized type-2 fuzzy sets allow for a third dimension to capture higher order uncertainty and therefore offer a very powerful model for uncertainty handling in real world applications. With the recent advances that allowed the performance of general type-2 fuzzy logic controllers to increase, it is now expected to see the widespread of type-2 fuzzy logic controllers to many challenging applications in particular in problems of structural control, that is the case study in this paper. It should be highlighted that this is the first application of general type-2 fuzzy approach in civil structures. In the following, general type-2 fuzzy logic controller (GT2FLC) will be used for active control of a 9-story nonlinear benchmark building. The design of type-1 and interval type-2 fuzzy logic controllers is also considered for the purpose of comparison with the GT2FLC. The performance of the controller is validated through the computer simulation on MATLAB. It is demonstrated that extra design degrees of freedom achieved by GT2FLC, allow a greater potential to better model and handle the uncertainties involved in the nature of earthquakes and control systems. GT2FLC outperforms successfully a control system that uses T1 and IT2 FLCs.
In this study, a cross section stochastic sampling (S.S.) capability is implemented into both the McCARD continuous energy Monte Carlo code and MIG multiple-correlated data sampling code. The ENDF/B-VII.1 covariance data based 30 group cross section sets and the SCALE6 covariance data based 44 group cross section sets are sampled by the MIG code. Through various uncertainty quantification (UQ) benchmark calculations, the McCARD/MIG results are verified to be consistent with the McCARD stand-alone sensitivity/uncertainty (S/U) results and the XSUSA S.S. results. UQ analyses for Three Mile Island Unit 1, Peach Bottom Unit 2, and Kozloduy-6 fuel pin problems are conducted to provide the uncertainties of keff and microscopic and macroscopic cross sections by the McCARD/MIG code system. Moreover, the SNU S/U formulations for uncertainty propagation in a MC depletion analysis are validated through a comparison with the McCARD/MIG S.S. results for the UAM Exercise I-1b burnup benchmark. It is therefore concluded that the SNU formulation based on the S/U method has the capability to accurately estimate the uncertainty propagation in a MC depletion analysis.
Deep learning-based computer vision anomaly detection algorithms are widely utilized in various fields. Especially in the manufacturing industry, the difficulty in collecting abnormal data compared to normal data, and the challenge of defining all potential abnormalities in advance, have led to an increasing demand for unsupervised learning methods that rely on normal data. In this study, we conducted a comparative analysis of deep learning-based unsupervised learning algorithms that define and detect abnormalities that can occur when transparent contact lenses are immersed in liquid solution. We validated and applied the unsupervised learning algorithms used in this study to the existing anomaly detection benchmark dataset, MvTecAD. The existing anomaly detection benchmark dataset primarily consists of solid objects, whereas in our study, we compared unsupervised learning-based algorithms in experiments judging the shape and presence of lenses submerged in liquid. Among the algorithms analyzed, EfficientAD showed an AUROC and F1-score of 0.97 in image-level tests. However, the F1-score decreased to 0.18 in pixel-level tests, making it challenging to determine the locations where abnormalities occurred. Despite this, EfficientAD demonstrated excellent performance in image-level tests classifying normal and abnormal instances, suggesting that with the collection and training of large-scale data in real industrial settings, it is expected to exhibit even better performance.
The closed loop identification(CLID) is a very useful method for on-line applications since it can identify the plant in the closed-loop system composed of the plant and the controller. There are some literatures on CLID, but they and mainly focused on SISO(Single-Input/Single-Output) problem. In this paper, a CLID method is proposed for MIMO(Multi-Input/Multi-Output) systems. The CLID method is applied to a MIMO benchmark plant, TRMS(Twin-Rotor MIMO System). To illustrate the performance of the closed-loop system identification., unit step responses in the TRMS are represented and compared with the open-loop identification via some simulation.
The performance of a capacity controlled system, which are tandem, pole change, bypass and inverter driven compressor, has been compared with that of a con- ventional constant speed system. It has been found that capacity modulated system can offer more than 14 percent improvement in SEER over the conventional system. Comparative test results show that two compressor system can attain an improvement in SEER up to 42% over the conventional on/off system, and is feasible without additional investment.
International journal of advanced smart convergence
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제12권1호
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pp.76-81
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2023
Journaling file systems are widely used to keep file systems in a consistent state against crash situations. As traditional journaling file systems are designed for block I/O devices like hard disks, they are not efficient for emerging byte-addressable NVM (non-volatile memory) media. In this article, we present a new in-memory journaling file system for NVM that is different from traditional journaling file systems in two respects. First, our file system journals only modified portions of metadata instead of whole blocks based on the byte-addressable I/O feature of NVM. Second, our file system bypasses the heavy software I/O stack while journaling by making use of an in-memory file system interface. Measurement studies using the IOzone benchmark show that the proposed file system performs 64.7% better than Ext4 on average.
본 논문에서는 임베디드 시스템에서 DSP를 위한 메모리 접근 변수의 저장 방법에 대한 최적화 ILP 알고리즘을 제안하였다. 본 논문은 0-1 ILP 공식을 이용하여 DSP 주소 생성 유닛의 메모리 변수 데이터 레이아웃을 최소화한다. 제약 조건을 기반으로 변수의 메모리 할당 여부를 식별하고, 변수가 지시하는 주소코드를 프로그램 포인터에 등록한다. 프로그램의 처리 순서가 프로그램 포인터에 선언되면, 해당 변수의 주소코드에 대한 자동증감 모드를 적용한다. 주소 레지스터에 대한 로드를 최소화하여 변수의 데이터 레이아웃을 최적화한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘의 효율성을 입증하기 위하여 FICO Xpress-MP Modeling Tools을 이용하여 벤치마크에 적용하였다. 벤치마크 적용 결과, 기존의 선언적 주문 메모리 레이아웃보다 제안한 알고리즘을 적용한 최적의 메모리 레이아웃이 주소/수정 레지스터에 대한 로드 수를 감소시켰고, 주소코드의 접근을 줄임으로써, 프로그램의 실행 시간을 단축시켰다.
본 연구에서는 전남지역 22시군의 109개의 가동 식품수출업체를 분석 대상으로 상대적 효율성을 5개의 투입요소(자본금, 고용인원, 연간 인건비, 원료 구입비 및 부지면적)와 2개의 산출요소(전남식품수출업체의 연간수출액과 연간생산량)를 이용하여 분석하였다. Tier 분석을 통해 비효율적인 업체들이 단기-중기-장기적으로 실현가능성이 있는 단계별 벤치마킹 업체들을 제시하였다. 실증분석의 주요한 결과는 다음과 같다. 첫째, 전통적인 DEA 분석에 109개의 DMU 중에서 7개 업체가 CCR 값과 BCC 값이 모두 효율적인 값으로 규모의 효율성도 효율적으로 분석되어 최적의 생산규모를 나타내고 있다. 둘째, Post-DEA를 활용한 비효율적인 업체들의 Tier 1단계의 분석을 실시한 결과, 가장 비효율적인 5개 업체들의 Tier 분석결과 값을 단계별 Tier 3단계(단기적 벤치마킹)${\rightarrow}$Tier 2단계(중기적 벤치마킹)${\rightarrow}$Tier 1단계(장기적 벤치마킹)로 제시하였다. 비효율적인 전남식품수출업체들이 DEA 기본모형에서 제시한 효율적인 벤치마킹 업체들을 찾아냈지만 비현실적인 격차해소 가능성으로 인해 벤치마킹에 실패할 가능이 크다. 따라서 실현가능성이 있는 단계별 벤치마킹 업체들을 제시하고 이를 통해 식품산업발전을 위한 시행 착오를 줄일 수 있으며 각 업체들의 비효율성 부분에 대해서도 개선방안을 유도할 수 있어 종국적으로 장기적 경영개선에 큰 도움을 주고 향후 전남지역 식품수출기업들의 효율성 개선을 위한 기초적 자료로 활용 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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