In this paper, we introduce advanced architectures of genetically-oriented Fuzzy Neural Networks (FNNs) based on fuzzy set and fuzzy relation and discuss a comprehensive design methodology. The proposed FNNs are based on 'if-then' rule-based networks with the extended structure of the premise and the consequence parts of the fuzzy rules. We consider two types of the FNNs topologies, called here FSNN and FRNN, depending upon the usage of inputs in the premise of fuzzy rules. Three different type of polynomials function (namely, constant, linear, and quadratic) are used to construct the consequence of the rules. In order to improve the accuracy of FNNs, the structure and the parameters are optimized by making use of genetic algorithms (GAs). We enhance the search capabilities of the GAs by introducing the dynamic variants of genetic optimization. It fully exploits the processing capabilities of the FNNs by supporting their structural and parametric optimization. To evaluate the performance of the proposed FNNs, we exploit a suite of several representative numerical examples and its experimental results are compared with those reported in the previous studies.
FE models for complex or large-scaled structures that need detailed modeling of structural components are usually constructed using commercial analysis softwares. Updating of such FE model by conventional sensitivity-based methods is difficult since repeated computation for perturbed parameters and manual calculations are needed to obtain sensitivity matrix in each iteration. In this study, an FE model updating procedure avoiding such difficulties by using response surface (RS) method and a Pareto-based multiobjective optimization (MOO) was formulated and applied to FE models constructed with a commercial analysis package. The test building is a low-rise reinforced concrete building that has been seismically retrofitted. Dynamic properties of the building were extracted from vibration tests performed before and after the seismic retrofits, respectively. The elastic modulus of concrete and masonry, and spring constants for the expansion joint were updated. Two RS functions representing the errors in the natural frequencies and mode shape, respectively, were obtained and used as the objective functions for MOO. Among the Pareto solutions, the best compromise solution was determined using the TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution) procedure. A similar task was performed for retrofitted building by taking the updating parameters as the stiffness of modified or added members. Obtained parameters of the existing building were reasonably comparable with the current code provisions. However, the stiffness of added concrete shear walls and steel section jacketed members were considerably lower than expectation. Such low values are seemingly because the bond between new and existing concrete was not as good as the monolithically casted members, even though they were connected by the anchoring bars.
In this research, the vulnerability of some reinforced concrete frames with different stories are studied based on the Park-Ang Damage Index. The damages of the frames are investigated under various earthquakes with nonlinear dynamic analysis in IDARC software. By examining the most important characteristics of earthquake parameters, the damage index and vulnerability of these frames are investigated in this software. The intensity of Erias, velocity spectral intensity (VSI) and peak ground velocity (PGV) had the highest correlation, and root mean square of displacement ($D_{rms}$) had the lowest correlation coefficient among the parameters. Then, the particle swarm optimization (PSO) algorithm was used, and the sinusoidal waves were equivalent to the used earthquakes according to the most influential parameters above. The damage index equivalent to these waves is estimated using nonlinear dynamics analysis. The comparison between the damages caused by earthquakes and equivalent sinusoidal waves is done too. The generations of sinusoidal waves equivalent to different earthquakes are generalized in some reinforced concrete frames. The equivalent sinusoidal wave method was exact enough because the greatest difference between the results of the main and artificial accelerator damage index was about 5 percent. Also sinusoidal waves were more consistent with the damage indices of the structures compared to the earthquake parameters.
By integrating an active tuned mass damper (ATMD) and an inerter, the ATMDI has been proposed to attenuate undesirable oscillations of structures under the ground acceleration. Employing the mode generalized system, the dynamic magnification factors (DMF) of the structure-ATMDI system are formulated. The criterion can then be defined as the minimization of maximum values of the DMF of the controlled structure for optimum searching. By resorting to the defined criterion and the particle swarm optimization (PSO), the effects of varying the crucial parameters on the performance of ATMDI have been scrutinized in order to probe into its superiority. Furthermore, the results of both ATMD and tuned mass dampers inerter (TMDI) are included into consideration for comparing. Results corroborate that the ATMDI outperforms both ATMD and TMDI in terms of the effectiveness and robustness. Especially, the ATMDI may greatly reduce the demand on both the mass ratio and inerter mass ratio, thus being capable of further miniaturizing both the ATMD and TMDI. Likewise the miniaturized ATMDI still keeps nearly the same stroke as the TMDI with a larger mass ratio. Hence, the ATMDI is deemed to be a high performance control device with the miniaturization and suitable for super-tall buildings.
In this paper, a numerical analysis for an internal turret moored vessel located at a 400-m water depth is conducted. The target vessel has an internal turret that is located at the 0.2 Lpp position from the fore-side, with $3{\times}4$ complex mooring lines installed around the turret circumference. To investigate the motion response of the vessel and the structural reliability of the lines, model tests were conducted. The KRISO ocean basin has a water depth of 3.2 m, which represents 192m using a scaling of 1:60. In order to precisely represent the real-scale condition, equivalent mooring lines needed to be designed. Truncated mooring lines were designed to supplement the restriction of the flume's water depth and increase the reliability of the model testing. These truncated mooring lines were composed of two different chains in order to match the pre-tension, simultaneously restoring the curve and variation in the effective line tension. The static similarities were compared using a static pull-out test and free decaying test, and the dynamic similarities were matched via a regular wave test and combined environments test. Consequently, the designed truncated mooring system could represent the prototype mooring system relatively well in the aspects of kinematics and dynamics.
본 연구는 롤러코스터 구조물의 구조적인 결함을 검출하기 위해서 요구되는 최적의 센서를 구성하기 위한 연구이다. 특수한 목적과 구조적인 형태의 롤러코스터를 3차원 FE 모델링을 통해 구조적 거동특성을 분석하고, 최적계측/센서 이론을 통해 합리적인 센서 위치 및 개수를 구성하였으며, 구성된 최적 센서 위치 및 개수를 바탕으로 손상 전 후에 따른 수치적인 모달 특성값을 추출해 손상평가에 활용될 기본 구조물에 대한 기초자료를 제공하였다. 본 연구의 대상구조물로 서울 어린이대공원에 위치한 롤러코스터 구조물을 선정하였고, 1/20 크기로 축소한 모형 구조물을 제작 활용하였다. 또한, 롤로코스트의 공간적인 구조의 특성으로 운동학(Kinetics)적 거둥에 따른 운동역학(Kinematics)적인 특성이 포함되도록 Spline 함수를 이용해 대상 모형 구조물을 정확히 3차원 FE 모델을 구성 후, 가이언 소거법에 근거한 모달 특성값을 추출하였고, 유효독립법(EIM) 및 최적운동에너지법(EOT) 이론을 바탕으로 최적계측/센서 위치 및 개수를 구성하였으며, 손상 전 후에 따른 모달 특성값을 추출해 크게 강성도, 유연도, 모드상관도의 관계로부터 손상(결함)을 평가하였다. 최종적으로, 본 논문에서 구성된 최적 계측/센서 이론이 타당함을 확인하였고, 강성도 및 유연도 변화를 통해 만족할 수준으로 손상이 규명되었다. 이 결과 롤러코스터 구조물의 건전도 모니터링에 필요한 거동특성 분석 및 결함검출기술 개발에 관한 최적 센서의 구성을 제시 하였다.
In this rarer, we introduce a new Fuzzy Polynomial Neural Networks (FPNNs)-like structure whose neuron is based on the Fuzzy Set-based Fuzzy Inference System (FS-FIS) and is different from that of FPNNs based on the Fuzzy relation-based Fuzzy Inference System (FR-FIS) and discuss the ability of the new FPNNs-like structurenamed Fuzzy Set-based Polynomial Neural Networks (FSPNN). The premise parts of their fuzzy rules are not identical, while the consequent parts of the both Networks (such as FPNN and FSPNN) are identical. This difference results from the angle of a viewpoint of partition of input space of system. In other word, from a point of view of FS-FIS, the input variables are mutually independent under input space of system, while from a viewpoint of FR-FIS they are related each other. In considering the structures of FPNN-like networks such as FPNN and FSPNN, they are almost similar. Therefore they have the same shortcomings as well as the same virtues on structural side. The proposed design procedure for networks' architecture involves the selection of appropriate nodes with specific local characteristics such as the number of input variables, the order of the polynomial that is constant, linear, quadratic, or modified quadratic functions being viewed as the consequent part of fuzzy rules, and a collection of the specific subset of input variables. On the parameter optimization phase, we adopt Information Granulation (IG) based on HCM clustering algorithm and a standard least square method-based learning. Through the consecutive process of such structural and parametric optimization, an optimized and flexible fuzzy neural network is generated in a dynamic fashion. To evaluate the performance of the genetically optimized FSPNN (gFSPNN), the model is experimented with using gas furnace process dataset.
In order to improve the fuel economy and dynamic behavior of automobiles, the weight reduction tendency of automobile parts is obvious. Also, in order to maximize assembly and maintenance convenience, various parts are integrated and modularized. Multi-piece methods require many manufacturing processes and become a factor of lowering the strength of parts. It is advantageous to overcome the disadvantages by integrally manufacturing to reduce the processing steps and ensure the strength of the parts. However, when it is necessary to process in a narrow space inside the part, it is impossible to process with the existing spindle. The angle head spindle is only a component of a machine tool, but it is a core part that requires high technology and is highly utilizable in products requiring high precision machining. Therefore, various and continuous studies needs for angle head spindles in areas such as vibration absorption, operational safety, excellent dimensional stability, and strength. In this paper, we propose an optimal design for angle head spindle by performing structural analysis and shape optimization for angle head spindle gear and case.
This paper reports a simulation-based design method for the optimized arrangement design of buoyancy modules in a marine riser system. A buoyancy module is used for the safe operation and structural stability of the riser. Engineers design buoyancy modules based on experience and experimental data. However, they are difficult to design because of the difficulty of conducting real sea experiments and quantifying the data. Therefore, a simulation-based design method is needed to tackle this problem. In this study, we developed a simulation-based design algorithm using a multi-body dynamic simulation and genetic algorithm to perform optimization arrangement design of a buoyancy module. The design results are discussed in this paper.
A seismic evaluation is made of the response to horizontal ground shaking of cantilever retaining walls using the finite element model in three dimensional space whose verification is provided analytically through the modal analysis technique in case of the assumptions of fixed base, complete bonding behavior at the wall-soil interface, and elastic behavior of soil. Thanks to the versatility of the finite element model, the retained medium is then idealized as a uniform, elastoplastic stratum of constant thickness and semi-infinite extent in the horizontal direction considering debonding behavior at the interface in order to perform comprehensive soil-structure interaction (SSI) analyses. The parameters varied include the flexibility of the wall, the properties of the soil medium, and the characteristics of the ground motion. Two different finite element models corresponding with flexible and rigid wall configurations are studied for six different soil types under the effects of two different ground motions. The response quantities examined incorporate the lateral displacements of the wall relative to the moving base and the stresses in the wall in all directions. The results show that the wall flexibility and soil properties have a major effect on seismic behavior of cantilever retaining walls and should be considered in design criteria of cantilever walls. Furthermore, the results of the numerical investigations are expected to be useful for the better understanding and the optimization of seismic design of this particular type of retaining structure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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