Choi, Byoung-Han;Gupta, Abhinav;Baugh, John W. Jr.
Structural Engineering and Mechanics
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제43권1호
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pp.31-51
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2012
This paper presents a computational study that explores the design of rigid steel frames by considering construction related costs. More specifically, two different aspects are investigated in this study focusing on the effects of (a) reducing the number of labor intensive rigid connections within a frame of given geometric layout, and (b) reducing the number of different member section types used in the frame. A genetic algorithm based optimization framework searches design space for these objectives. Unlike some studies that express connection cost as a factor of the entire frame weight, here connections and their associated cost factors are explicitly represented at the member level to evaluate the cost of connections associated with each beam. In addition, because variety in member section types can drive up construction related costs, its effects are evaluated implicitly by generating curves that show the trade off between cost and different numbers of section types used within the frame. Our results show that designs in which all connections are considered to be rigid can be excessively conservative: rigid connections can often be eliminated without any appreciable increase in frame weight, resulting in a reduction in overall cost. Eliminating additional rigid connections leads to further reductions in cost, even as frame weight increases, up to a certain point. These complex relationships between overall cost, rigid connections, and member section types are presented for a representative five-story steel frame.
Kangqian Xu;Akira Mita;Dawei Li;Songtao Xue;Xianzhi Li
Smart Structures and Systems
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제33권2호
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pp.119-131
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2024
Drift angle is a significant index for diagnosing post-event structures. A common way to estimate this drift response is by using modal parameters identified under natural excitations. Although the modal parameters of shear structures cannot be identified accurately in the real environment, the identification error has little impact on the estimation when measurements from several floors are used. However, the estimation accuracy falls dramatically when there is only one accelerometer. This paper describes the susceptibility of single sensor identification to modelling error and simulations that preliminarily verified this characteristic. To make a robust evaluation from measurements of one floor of shear structures based on imprecisely identified parameters, a novel scheme is devised to approximately correct the mode shapes with respect to fictitious frequencies generated with a genetic algorithm; in particular, the scheme uses constrained minimization to take both the mathematical aspect and the realistic aspect of the mode shapes into account. The algorithm was validated by using a full-scale shear building. The differences between single-sensor and multiple-sensor estimations were analyzed. It was found that, as the number of accelerometers decreases, the error rises due to insufficient data and becomes very high when there is only one sensor. Moreover, when measurements for only one floor are available, the proposed method yields more precise and appropriate mode shapes, leading to a better estimation on the drift angle of the lower floors compared with a method designed for multiple sensors. As well, it is shown that the reduction in space complexity is offset by increasing the computation complexity.
In this study, the Polynomial-based Radial Basis Function Neural Networks is proposed as one of the recognition part of overall face recognition system that consists of two parts such as the preprocessing part and recognition part. The design methodology and procedure of the proposed pRBFNNs are presented to obtain the solution to high-dimensional pattern recognition problem. First, in preprocessing part, we use a CCD camera to obtain a picture frame in real-time. By using histogram equalization method, we can partially enhance the distorted image influenced by natural as well as artificial illumination. We use an AdaBoost algorithm proposed by Viola and Jones, which is exploited for the detection of facial image area between face and non-facial image area. As the feature extraction algorithm, PCA method is used. In this study, the PCA method, which is a feature extraction algorithm, is used to carry out the dimension reduction of facial image area formed by high-dimensional information. Secondly, we use pRBFNNs to identify the ID by recognizing unique pattern of each person. The proposed pRBFNNs architecture consists of three functional modules such as the condition part, the conclusion part, and the inference part as fuzzy rules formed in 'If-then' format. In the condition part of fuzzy rules, input space is partitioned with Fuzzy C-Means clustering. In the conclusion part of rules, the connection weight of pRBFNNs is represented as three kinds of polynomials such as constant, linear, and quadratic. Coefficients of connection weight identified with back-propagation using gradient descent method. The output of pRBFNNs model is obtained by fuzzy inference method in the inference part of fuzzy rules. The essential design parameters (including learning rate, momentum coefficient and fuzzification coefficient) of the networks are optimized by means of the Particle Swarm Optimization. The proposed pRBFNNs are applied to real-time face recognition system and then demonstrated from the viewpoint of output performance and recognition rate.
헬기의 능동진동제어시스템(AVCS)은 주로터로부터 발생되는 진동을 제어하며, 수동형 진동저감장치 대비 저중량으로 우수한 진동저감 성능을 발휘한다. 본 논문에서는 FxLMS 알고리즘을 기반으로 타코미터 및 가속도 센서 신호를 통해 연산된 제어명령을 하중발생기(CFG)로 전달하여 소형민수헬기의 진동을 제어하는 소프트웨어 개발 및 검증 내용을 제시하였다. DO-178C /DO-331 표준에 따라 모델 기반 설계 기법을 통해 진동제어 소프트웨어를 개발하였으며, PILS 및 HILS 환경에서 실시간 작동 성능을 평가하였다. 특히, PILS 환경에서는 LDRA 기반 검증 커버리지를 통해 소프트웨어의 신뢰성을 향상시켰다. AVCS를 소형민수헬기에 적용하기 위해 지상/비행시험을 통해 대상 헬기 동적응답특성 모델을 획득하였다. 이를 기반으로 시스템 최적화 분석 및 비행시험을 통해 최적 성능을 발휘하는 AVCS 형상을 결정하고, STC 인증을 획득하였다.
적대적 환경에서 임무를 수행하는 비행체의 레이다 포착에 관련된 스텔스 기술이 주요 설계 문제로 부각되고 있다. 레이다 회피 기능을 증대시키는 방안들을 분석하기 위해서는 Maxwell 방정식을 해석하는 기법이 필요한데, 본 연구에서는 기본 수치기법으로 다학제 최적설계 연구에 적합한 CFD 기법을 이용하였다. 시간 영역 전자기장 데이터를 DFFT 알고리즘을 이용하여 주파수 영역으로 변환한 후, 근방-원방 변환에 기초한 Green 함수 관계식을 사용하여 RCS 특성을 예측하였다. 검증을 위해 완전전도 실린더 주위 TE 모드를 고려하였으며, CFD 기법을 원용한 CEM 코드의 가능성을 확인하기 위해 비행체 날개단면 주위의 전자기 산란 현상을 계산하였다.
A dual purpose robot automation system is developed for both arc welding and spot welding by one robot within a cell. The need for automation of both arc welding and spot welding processes is urgent while the production volume is not so big as to accommodate separate station for the two processes. Also, space is too narrow for separate station to be settled down in the factory. A spot welding robot is chosen and the function for arc welding are implemented in-house at cost of advanced functions. For the spot welding, a single pole type gun is used and the robot has to push down the plate to be welded, which causes the robot positioning error. Therefore, position error compensation algorithm is developed. The basic functions for the arc welding processes are implemented using the digital I/O board of robot controller, PLC, and A/D conversion PCB. The weaving pattern is taught in meticulously by manual teach. A fixture unit is also developed for dual purpose. The main aspects of the system is presented in this paper especially in the design and implementation procedure. The signal diagrams and sequence logic diagrams are also included. The outcome of the dual purpose welding cell is the increased productivity and good production stability which is indispensable for production volume prediction. Also, it leads to reduction of manufacturing lead time.
토목구조물에 능동형 질량동조감쇠장치를 설치할 경우에 설치장소의 크기는 제한되며 그에 따라 질량감쇠증기의 최대진폭이 제한되는 것이 일반적이다. 이 연구에서는 벽체 스프링과 고정장지를 이용하여 능동형 질량동조감쇠장치의 진폭을 제한하면서도 제어성능을 적절히 유지시킬 수 있는 제한진폭 능동형 질량동조감쇠장 치를 제안하였다. 이 제어장치는 질량감쇠장치의 진폭이 작을 경우에는 일반적인 능동형 질량동조감쇠장치로 작동하고 진폭이 정해진 값을 초과하면 제한진폭 능동형 질량동조감쇠장치로 작동하게 된다. 이러한 동작원리의 수학적 정식화를 통하여 새로운 제어 알고리즘을 제시하였다. 제한진폭 능동형 질량동조감쇠장치의 다양한 설계인자에 대한 파라미터 연구를 수행하였고, 그 성능을 기존의 능동형 질량동조감쇠장치와 비교하여 살펴보았다. 제한진폭 능동형 질량동조감쇠장치의 정현하중 및 충격하중에 대하여 일반적 능동형 질량동조감쇠장치와 비교하여 제어효과가 크게 떨어지지 않으면서 질량감쇠장치의 최대진폭을 상당히 줄일 수 있어 그 유용성을 확인할 수 있었다. 랜덤하중에 대한 해석의 경우는 질량감쇠장치의 최대진폭이 크게 감소하면서 주구조물의 최대진폭은 거의 증가되지 않는 개선된 결과가 관찰되었다.
본 연구에서는 $(2D)^2PCA$ 알고리즘을 이용한 pRBFNNs 패턴분류기 기반 얼굴인식 시스템을 설계하였다. 기존의 1차원 PCA는 행과 열의 곱으로 표현한 이미지의 차원을 축소한다. 하지만 $(2D)^2PCA$(2-Directional 2-Dimensional Principal Components Analysis)는 이미지의 행과 열에서 각각 차원축소를 수행한다. 그 다음 제안된 지능형 패턴분류기로 축소된 이미지를 사용하여 성능을 평가한다. (pRBFNNs)로 성능 평가를 한다. 제안된 다항식 기반 RBFNNs은 조건부, 결론부, 추론부 세가지의 기능적 모듈로 구성되어 있고 조건는 퍼지 클러스터링을 사용하여 입력 공간을 분할하고, 결론부는 RBFNNs의 연결가중치로 일차 선형식으로 표현한다. 또한 차분진화 알고리즘을 이용하여 제안된 분류기의 파라미터, 즉 입력의 수, 퍼지 클러스터링의 퍼지화 계수를 최적화 한다. 얼굴인식에 많이 사용되는 Yale과 AT&T를 사용하여 인식률을 평가하였다. 실험 평가를 위해 IC&CI 연구실 데이터를 추가하여 실험하였다.
본 연구에서는 퍼지 RBFNNs과 증분형 주성분 분석법으로 실현된 숫자인식 시스템의 설계를 소개한다. 주성분 분석법은 차원축소를 위해 사용되는 알고리즘으로 학습데이터의 차원 수가 고차원이거나 데이터의 양이 많을 때 특징 추출을 위한 많은 계산 시간을 필요로 한다. 따라서 고차원 데이터의 효율적인 차원축소와 점진적인 학습을 위해 증분형 주성분분석법을 적용하는 방법을 제안한다. 방사형 기저함수 신경회로망의 구조는 조건부, 결론부, 추론부의 3가지 기능적 모듈로서 구분이 가능하다. 조건부에서는 FCM 클러스터링 알고리즘의 도움으로 실현된 퍼지 클러스터링의 사용으로 입력 공간을 분할한다. 또한 가우시안 함수 대신 FCM(Fuzzy C-Means)클러스터링 알고리즘의 멤버쉽 값을 사용함으로써 입력 데이터의 특성을 좀 더 잘 반영할 수 있도록 개선하였으며, 결론부에서 연결가중치는 상수항에서 일차식과 이차식, 그리고 변형된 이차식과 같은 다항식의 형태로 확장하여 사용한다. 실험 결과는 공인 숫자 데이터인 MNIST 필기체 숫자 데이터를 사용하여 제안된 숫자 인식 시스템의 효율성을 다른 연구와의 비교를 통해 입증한다.
현재, 국토해양부 건설기술혁신사업의 일환으로 2006년 말부터 토공자동화를 위한 '지능형굴삭시스템개발'이 진행되고 있다. 지능형 굴삭시스템의 세부핵심요소기술 중, Task Planning System(TPS)은 토공 작업의 효율성, 안전성, 경제성 등을 고려하여 토공 설계데이터와 작업환경 인식기술에 근거한 작업환경 데이터를 분석하여 최적의 작업계획을 수립하는 시스템이다. 작업계획생성 시 효율적인 토공작업을 위해서는 플랫폼 생성 시 그 위치가 최적의 점을 형성하여 중첩되는 작업영역의 크기가 줄어들어 비효율적인 작업을 제거할 수 있으며 작업 시간을 최소화할 수 있고 굴삭작업의 생산성을 극대화찰 수 있다. 또한, 최적 플랫폼 위치 선정 시 굴삭기 제원에 따른 최적화가 되어야 굴삭기의 규격에 따른 로컬 영역의 산출 알고리즘과 호환이 될 수 있다. 본 논문은 영역 분할 과정에서 산출된 로컬영역을 기준으로 굴삭기 제원에 따른 최적화된 플랫폼 위치 선정 방안에 대하여 살펴보고 검증을 통하여 효율성을 판단하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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