Fox, Matthew J.;Sullivan, Timothy J.;Beyer, Katrin
Earthquakes and Structures
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제9권4호
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pp.911-936
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2015
This work evaluates the performance of a number of seismic assessment procedures when applied to a case study reinforced concrete (RC) wall building. The performance of each procedure is evaluated through its ability to accurately predict deformation demands, specifically, roof displacement, inter-storey drift ratio and wall curvatures are considered as the key engineering demand parameters. The different procedures include Direct Displacement-Based Assessment, nonlinear static analysis and nonlinear dynamic analysis. For the latter two approaches both lumped and distributed plasticity modelling are examined. To thoroughly test the different approaches the case study building is considered in different configurations to include the effects of unequal length walls and plan asymmetry. Recommendations are made as to which methods are suited to different scenarios, in particular focusing on the balance that needs to be made between accurate prediction of engineering demand parameters and the time and expertise required to undertake the different procedures. All methods are shown to have certain merits, but at the same time a number of the procedures are shown to have areas requiring further development. This work also highlights a number of key aspects related to the seismic response of RC wall buildings that may significantly impact the results of an assessment. These include the influence of higher-mode effects and variations in spectral shape with ductility demands.
Recently, demands on the tapping machine are increased due to the case of a cell phone is changed to metal such as aluminum. The automatic tool changer (ATC) is one of the most important devices for the tapping machine related to the speed and energy consumption of the machine. To reduce the consumed energy and vibration, the dynamic modeling is essential for the ATC. In this paper, inverse dynamic modeling of a novel ATC mechanism is introduced. The proposed ATC mechanism is composed of a double four-bar mechanism with a circular tablet to generate continuous rotation of the tablet. The dynamic modeling is performed based on the Lagrange equation with a modeling for the contact between the four-bar and the tablet. Simulation results for various working conditions are proposed and analyzed for the prototype design. The dynamic modeling can be applied to determine the proper actuator and to reduce the vibration and consumed energy for the ATC machine.
We use iterative numerical procedures combined with analytical methods due to Rapach and Wohar (2009) to solve for the dynamic asset allocation strategy for optimal portfolio demand. We compare different optimal portfolio demands when investors in each country have different access to overseas and domestic investment opportunities. The optimal dynamic asset allocation strategy without foreign investment opportunities leads domestic investors in Korea, Hong Kong, and Singapore to allocate more funds to domestic bonds than to domestic stocks. However, the U.S. investors allocate more wealth to domestic stocks than to domestic bonds. Investors in all countries short bills at a low level of risk aversion. Next, we investigate dynamic asset allocation strategy when domestic investors in Korea have access to foreign markets. The optimal portfolio demand leads investors in Korea to allocate most resources to domestic bonds and foreign stocks. On the other hand, the portfolio weights on foreign bonds and domestic stocks are relatively low. We also analyze dynamic asset allocation strategy for the investors in the U.S., Hong Kong, and Singapore when they have access to the Korean markets as overseas investment opportunities. Compared to the results when the investors only have access to domestic markets, the investors in the U.S. and Singapore increase the portfolio weights on domestic stocks in spite of the overseas investment opportunities in the Korean markets. The investors in the U.S., Hong Kong, and Singapore short domestic bills to invest more than initial funds in risky assets with a varying degree of relative risk aversion coefficients without exception.
In aerospace and energy engineering, the reconstruction of three-dimensional (3D) temperature distributions is crucial. Traditional methods like algebraic iterative reconstruction and filtered back-projection depend on voxel division for resolution. Our algorithm, blending deep learning with computer graphics rendering, converts 2D projections into light rays for uniform sampling, using a fully connected neural network to depict the 3D temperature field. Although effective in capturing internal details, it demands multiple cameras for varied angle projections, increasing cost and computational needs. We assess the impact of camera number on reconstruction accuracy and efficiency, conducting butane-flame simulations with different camera setups (6 to 18 cameras). The results show improved accuracy with more cameras, with 12 cameras achieving optimal computational efficiency (1.263) and low error rates. Verification experiments with 9, 12, and 15 cameras, using thermocouples, confirm that the 12-camera setup as the best, balancing efficiency and accuracy. This offers a feasible, cost-effective solution for real-world applications like engine testing and environmental monitoring, improving accuracy and resource management in temperature measurement.
In this paper, the torque optimization of a kinematically redundant manipulator for minimizing the torque demands is discussed. The minimum torque solution based on a local optimization has been known to encounter the instability problem and then the global torque optimization was suggested as one of the alternatives. Herein, by adopting the infinity-norm rather than the 2-norm for the magnitude of torques, we are to propose a new cost function more advantageous to the avoidance of torque limits. By the way, a solution to the global torque optimization formulated with the new cost function can not be obtained by the previous methods due to their difficulties such as inability to treat discontinuous cost functions and various constraints on the joint variables. Thus, to overcome those deficiencies, we are developing a new approach using the dynamic programming. The effectiveness of the proposed method is shown through simulation examples for a 3-link planar redundant manipulator.
The analysis of large-scale water resources systems is often complicated by the presence of multiple reservoirs and diversions, the uncertainty of unregulated inflows and demands, and conflicting objectives. Reinforcement learning is presented herein as a new approach to solving the challenging problem of stochastic optimization of multi-reservoir systems. The Q-Learning method, one of the reinforcement learning algorithms, is used for generating integrated monthly operation rules for the Keum River basin in Korea. The Q-Learning model is evaluated by comparing with implicit stochastic dynamic programming and sampling stochastic dynamic programming approaches. Evaluation of the stochastic basin-wide operational models considered several options relating to the choice of hydrologic state and discount factors as well as various stochastic dynamic programming models. The performance of Q-Learning model outperforms the other models in handling of uncertainty of inflows.
Broadband networks are designed to support a wide variety of services with different traffic characteristics and demands for Quality of Services. Bandwidth allocation methods can be classified into two major categories: static and dynamic. In static allocation, bandwidth is allocated only at call setup time and the allocated bandwidth is maintained during a session. In dynamic allocation, the allocated bandwidth is negotiated during a session. The purpose of this paper is to develop policies for deciding and for adjusting the amount of bandwidth requested for a best effort connection over such as ATM networks.. This method is to develop such policies that a good trade off between utilization and latency using cell delay variation to the forecast the incoming traffic in the next period. The performances of the different polices are compared by simulations.
In this paper, a parameter optimization based iterative learning control strategy is presented for permanent magnet synchronous motor control. This paper analyzes the mechanism of iterative learning control suppressing PMSM torque ripple and discusses the impact of controller parameters on steady-state and dynamic performance of the system. Based on the analysis, an optimization problem is constructed, and the expression of the optimal controller parameter is obtained to adjust the controller parameter online. Experimental research is carried out on a 5.2kW PMSM. The results show that the parameter optimization based iterative learning control proposed in this paper achieves lower torque ripple during steady-state operation and short regulating time of dynamic response, thus satisfying the demands for both steady state and dynamic performance of the speed regulating system.
SDL has been standardized to specify behavioral aspects of communication systems based on the formal description technique, and it is powerful and user friendly in the sense of supporting human communication and understanding, formal analysis andcomparison of behaviors, alternative implementations and design optimization, and its structural decomposition. However, SDL is not sufficient for an efficient handing of entrire system descriptions because the communication systems are generally very complex, and composed from the various interactions among sub-systems. Also, it is very difficult to explicitly verify dynamic views such as liveness and reachability. it leads the demands on analysis scheme to verify dynamic behaviros of specified systems. This paper presents modeling concepts of Petri Nets from SDL and transformation rules to Numerical Petri Nets to provide efficient technqiques for verification of dynamic behaviors, and proposes the reachability garaph that is able to trace all reachable states of a modeled system and reduce an information loss on the reachability tree.
한국지진공학회 2001년도 추계 학술발표회 논문집 Proceedings of EESK Conference-Fall 2001
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pp.235-242
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2001
Inelastic seismic response of steel moment frame structures, which are usually quite gravity load and subject to large displacement under severe earthquake, may be severly influenced by the structure P-Δ effects. The P-Δ effect may have an important impact on the dynamic behavior of the structure in the nonlinear seismic analysis. In multi degree of freedom systems P-Δ effects may significantly affect only a subset of stories or a single story alone. Therefore, a story drift amplification of structure is happened by P-Δeffects and such nonlinear dynamic behaviors are very difficult to evaluate in the structures. In this study, two systems having different design methods of steel moment frame structures are investigated to evaluate the P-Δ effects due to gravity load. The plastic hinge formations, maximum rotational ductility demands, and energy distribution will be compared and evaluated following whether the P-Δ effects are considered or not. And design methods are proposed for the prevention of the instability of structures which due to the P-Δ effects.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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