This paper investigates the Synergetics based Damage Detection Method (SDDM) for frame structures by using surface-bonded PZT (Lead Zirconate Titanate) patches. After analyzing the mechanism of pattern recognition from Synergetics, the operating framework with cooperation-competition-update process of SDDM was proposed. First, the dynamic identification equation of structural conditions was established and the adjoint vector (AV) set of original vector (OV) set was obtained by Generalized Inverse Matrix (GIM).Then, the order parameter equation and its evolution process were deduced through the strict mathematics ratiocination. Moreover, in order to complete online structural condition update feature, the iterative update algorithm was presented. Subsequently, the pathway in which SDDM was realized through the modified Synergetic Neural Network (SNN) was introduced and its assessment indices were confirmed. Finally, the experimental platform with a two-story frame structure was set up. The performances of the proposed methodology were tested for damage identifications by loosening various screw nuts group scenarios. The experiments were conducted in different damage degrees, the disturbance environment and the noisy environment, respectively. The results show the feasibility of SDDM using piezoceramic sensors and actuators, and demonstrate a strong ability of anti-disturbance and anti-noise in frame structure applications. This proposed approach can be extended to the similar structures for damage identification.
Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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1997.04a
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pp.93-99
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1997
Most of the past studies on FMS scheduling problems may be classified into two classes, namely off-line scheduling and on-line scheduling approach. The off-line scheduling methods are used mostly for FMS planning purposes and may not be useful real time control of FMSs, because it generates solutions only after a relatively long period of time. The on-line scheduling methods are used extensively for dynamic real-time control of FMSs although the performance of on-line scheduling algorithms tends vary dramatically depending on various configurations of FMS. Current study is about finding a better on-line scheduling rules for FMS operations. In this study, we propose a method to create priority functions that can be used in setting relative priorities among jobs or machines in on-line scheduling. The priority functions reflect the configuration of FMS and the user-defined objective functions. The priority functions are generated from diverse dispatching rules which may be considered a special priority functions by themselves, and used to determine the order of processing and transporting parts. Overall system of our work consists of two modules, the Priority Function Evolution Module (PFEM) and the FMS Simulation Module (FMSSM). The PFEM generates new priority functions using input variables from a terminal set and primitive functions from a function set by genetic programming. And the FMSSM evaluates each priority function by a simulation methodology. Based on these evaluated values, the PFEM creates new priority functions by using crossover, mutation operation and probabilistic selection. These processes are iteratively applied until the termination criteria are satisfied. We considered various configurations and objective functions of FMSs in our study, and we seek a workable solution rather than an optimum or near optimum solution in scheduling FMS operations in real time. To verify the viability of our approach, experimental results of our model on real FMS are included.
In order to simulate a free surface flow in a trench channel, a three-dimensional incompressible unsteady Reynolds-averaged Navier-Stokes (RANS) equations are closed with the ${\kappa}-{\epsilon}$ model. The artificial compressibility (AC) method is used. Because the pressure fields can be coupled directly with the velocity fields, the incompressible Navier-Stokes (INS) equations can be solved for the unknown variables such as velocity components and pressure. The governing equations are discretized in a conservation form using a second order accurate finite volume method on non-staggered grids. In order to prevent the oscillatory behavior of computed solutions known as odd-even decoupling, an artificial dissipation using the flux-difference splitting upwind scheme is applied. To enhance the efficiency and robustness of the numerical algorithm, the implicit method of the Beam and Warming method is employed. The treatment of the free surface, so-called interface-tracking method, is proposed using the free surface evolution equation and the kinematic free surface boundary conditions at the free surface instead of the dynamic free surface boundary condition. AC method in this paper can be applied only to the hydrodynamic pressure using the decomposition into hydrostatic pressure and hydrodynamic pressure components. In this study, the boundary-fitted grids are used and advanced each time the free surface moved. The accuracy of our RANS solver is compared with the laboratory experimental and numerical data for a fully turbulent shallow-water trench flow. The algorithm yields practically identical velocity profiles that are in good overall agreement with the laboratory experimental measurement for the turbulent flow.
Nowadays, smart meter (SM) technology is widely effectively used. In addition, power allocation (PA) and channel selection (CS) are considered problems with many proposed approaches. In this paper, we will suggest a specific scenario for an SM configuration system and show how to solve the optimization problem for transmission between SMs and the data concentrator unit (DCU), the center that collects the data from several SMs, via simulation. An efficient CS with PA scheme is proposed in the TV white space system, which uses the TV band spectrum. On the basic of the optimal configuration requirements, SMs can have a transmission schedule and channel selection to obtain the optimal efficiency of using spectrum resources when transmitting data to the DCU. The optimal goals discussed in this paper are the maximum capacity or maximum channel efficiency and the maximum allowable power of the SMs used to satisfy the quality of service without harm to another wireless system. In addition, minimization of the interference to the digital television system and other SMs is also important and needs to be considered when the solving coexistence scenario. Further, we propose a process that performs an interference analysis scheme by using the spectrum engineering advanced Monte Carlo analysis tool (SEAMCAT), which is an integrated software tool based on a Monte-Carlo simulation method. Briefly, the process is as follows: The optimization process implemented by genetic evolution optimization engines, i.e., a genetic algorithm, will calculate the best configuration for the SM system on the basis of the interference limitation for each SM by SEAMCAT in a specific configuration, which reaches the solution with the best defined optimal goal satisfaction.
Journal of the Korean association of regional geographers
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v.18
no.3
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pp.283-297
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2012
This study aims to analyze an evolutionary path and the dynamics of the Seoul Digital Industrial Complex in Korea based on the analysis of cluster life cycles. From the mid 1960s to the late 1990s, the life cycles and their characteristics of the Seoul Digital Industrial Complex (Guro Industrial Park) are examined as emergence-growth-sustainment-decline focused on the number of firms and employees. After the late 1990s, the number of firms and employees increases rapidly and the active actors of the growth and restructuring are transformed to the technology-intensive SMEs and knowledge-based service firms. Knowledge industry centers (apartment-type factories) help evolve into the life cycle of transformation as knowledge-based clusters after the mid 2000s.
The plate-type fuel assembly adopted in nuclear research reactor suffers from complicated effect induced by non-uniform irradiation, which might affect its stress conditions, mechanical behavior and thermal-hydraulic performance. A reliable numerical method is of great importance to reveal the complex evolution of mechanical deformation, flow redistribution and temperature field for the plate-type fuel assembly under non-uniform irradiation. This paper is the first part of a two-part study developing the numerical methodology for the thermal-fluid-structure coupling behaviors of plate-type fuel assembly under irradiation. In this paper, the thermal-fluid-structure coupling methodology has been developed for plate-type fuel assembly under non-uniform irradiation condition by exchanging thermal-hydraulic and mechanical deformation parameters between Finite Element Model (FEM) software and Computational Fluid Dynamic (CFD) software with Mesh-based parallel Code Coupling Interface (MpCCI), which has been validated with experimental results. Based on the established methodology, the effects of non-uniform irradiation and fluid were discussed, which demonstrated that the maximum mechanical deformation with irradiation was dozens of times larger than that without irradiation and the hydraulic load on fuel plates due to differential pressure played a dominant role in the mechanical deformation.
Magneto-rheological fluid (MRF) rotatory dampers are normally used for controlling the constant rotation of machines and engines. In this research, such a device is proposed to act as variable stiffness device to alleviate the rotational oscillation existing in the many engineering applications, such as motor. Under such thought, the main purpose of this work is to characterize the nonlinear torque-angular displacement/angular velocity responses of an MRF based variable stiffness device in oscillatory motion. A rotational hysteresis model, consisting of a rotatory spring, a rotatory viscous damping element and an error function-based hysteresis element, is proposed, which is capable of describing the unique dynamical characteristics of this smart device. To estimate the optimal model parameters, a modified whale optimization algorithm (MWOA) is employed on the captured experimental data of torque, angular displacement and angular velocity under various excitation conditions. In MWOA, a nonlinear algorithm parameter updating mechanism is adopted to replace the traditional linear one, enhancing the global search ability initially and the local search ability at the later stage of the algorithm evolution. Additionally, the immune operation is introduced in the whale individual selection, improving the identification accuracy of solution. Finally, the dynamic testing results are used to validate the performance of the proposed model and the effectiveness of the proposed optimization algorithm.
Khan, Faisal Zaman;Ahmad, Muhammad Ejaz;Ahmad, Naveed
Earthquakes and Structures
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v.20
no.2
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pp.149-160
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2021
Buildings made using the locally available clay materials are amongst the least expensive forms of construction in many developing countries, and therefore, widely popular in remote areas. It is despite the fact that these low-strength masonry structures are vulnerable to seismic forces. Since transporting imported materials like cement and steel in areas inaccessible by motorable roads is challenging and financially unviable. This paper presents, and experimentally investigates, adobe masonry structures that utilize the abundantly available local clay materials with moderate use of imported materials like cement, aggregates, and steel. Shake-table tests were performed on two 1:3 reduce-scaled adobe masonry models for experimental seismic testing and verification. The model AM1 was confined with vertical lightly reinforced concrete columns provided at all corners and reinforced concrete horizontal bands (i.e., tie beams) provided at sill, lintel, and eave levels. The model AM2 was confined only with the horizontal bands provided at sill, lintel, and eave levels. The models were subjected to sinusoidal base motions for studying the damage evolution and response of the model under dynamic lateral loading. The lateral forcedeformation capacity curves for both models were developed and bi-linearized to compute the seismic response parameters: stiffness, strength, ductility, and response modification factor R. Seismic performance levels, story-drift, base shear coefficient, and the expected structural damages, were defined for both the models. Seismic performance assessment of the selected models was carried out using the lateral seismic force procedure to evaluate their safety in different seismic zones. The use of vertical columns in AM1 has shown a considerable increase in the lateral strength of the model in comparison to AM2. Although an R factor equal to 2.0 is recommended for both the models, AM1 has exhibited better seismic performance in all seismic zones due to its relatively high lateral strength in comparison to AM2.
Dharmayanti, Ni Luh Putu Indi;Hewajuli, Dyah Ayu;Ratnawati, Atik;Hartawan, Risza
Journal of Veterinary Science
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v.21
no.4
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pp.56.1-56.13
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2020
Background: The live bird market (LBM) plays an important role in the dynamic evolution of the avian influenza H5N1 virus. Objectives: The main objective of this study was to monitor the genetic diversity of the H5N1 viruses in LBMs in Indonesia. Methods: Therefore, the disease surveillance was conducted in the area of Banten, West Java, Central Java, East Java, and Jakarta Province, Indonesia from 2014 to 2019. Subsequently, the genetic characterization of the H5N1 viruses was performed by sequencing all 8 segments of the viral genome. Results: As a result, the H5N1 viruses were detected in most of LBMs in both bird' cloacal and environmental samples, in which about 35% of all samples were positive for influenza A and, subsequently, about 52% of these samples were positive for H5 subtyping. Based on the genetic analyses of 14 viruses isolated from LBMs, genetic diversities of the H5N1 viruses were identified including clades 2.1.3 and 2.3.2 as typical predominant groups as well as reassortant viruses between these 2 clades. Conclusions: As a consequence, zoonotic transmission to humans in the market could be occurred from the exposure of infected birds and/or contaminated environments. Moreover, new virus variants could emerge from the LBM environment. Therefore, improving pandemic preparedness raised great concerns related to the zoonotic aspect of new influenza variants because of its high adaptivity and efficiency for human infection.
In this study, we generate He I 1083 nm images from Solar Dynamic Observatory (SDO)/Atmospheric Imaging Assembly (AIA) images using a novel deep learning method (pix2pixHD) based on conditional Generative Adversarial Networks (cGAN). He I 1083 nm images from National Solar Observatory (NSO)/Synoptic Optical Long-term Investigations of the Sun (SOLIS) are used as target data. We make three models: single input SDO/AIA 19.3 nm image for Model I, single input 30.4 nm image for Model II, and double input (19.3 and 30.4 nm) images for Model III. We use data from 2010 October to 2015 July except for June and December for training and the remaining one for test. Major results of our study are as follows. First, the models successfully generate He I 1083 nm images with high correlations. Second, the model with two input images shows better results than those with one input image in terms of metrics such as correlation coefficient (CC) and root mean squared error (RMSE). CC and RMSE between real and AI-generated ones for the model III with 4 by 4 binnings are 0.84 and 11.80, respectively. Third, AI-generated images show well observational features such as active regions, filaments, and coronal holes. This work is meaningful in that our model can produce He I 1083 nm images with higher cadence without data gaps, which would be useful for studying the time evolution of chromosphere and coronal holes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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