A field velocity resistivity probe (FVRP) can measure compressional waves, shear waves and electrical resistivity in boreholes. The objective of this study is to perform the soil classification through a machine learning technique through elastic wave velocity and electrical resistivity measured by FVRP. Field and laboratory tests are performed, and the measured values are used as input variables to classify silt sand, sand, silty clay, and clay-sand mixture layers. The accuracy of k-nearest neighbors (KNN), naive Bayes (NB), random forest (RF), and support vector machine (SVM), selected to perform classification and optimize the hyperparameters, is evaluated. The accuracies are calculated as 0.76, 0.91, 0.94, and 0.88 for KNN, NB, RF, and SVM algorithms, respectively. To increase the amount of data at each soil layer, the synthetic minority oversampling technique (SMOTE) and conditional tabular generative adversarial network (CTGAN) are applied to overcome imbalance in the dataset. The CTGAN provides improved accuracy in the KNN, NB, RF and SVM algorithms. The results demonstrate that the measured values by FVRP can classify soil layers through three kinds of data with machine learning algorithms.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제10권4호
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pp.499-510
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2022
This study examines the reporting factors of crime against business in Korea and proposes a corresponding predictive model using machine learning. While many previous studies focused on the individual factors of theft victims, there is a lack of evidence on the reporting factors of crime against a business that serves the public good as opposed to those that protect private property. Therefore, we proposed a crime prevention model for the willingness factor of theft reporting in businesses. This study used data collected through the 2015 Commercial Crime Damage Survey conducted by the Korea Institute for Criminal Policy. It analyzed data from 834 businesses that had experienced theft during a 2016 crime investigation. The data showed a problem with unbalanced classes. To solve this problem, we jointly applied the Synthetic Minority Over Sampling Technique and the Tomek link techniques to the training data. Two prediction models were implemented. One was a statistical model using logistic regression and elastic net. The other involved a support vector machine model, tree-based machine learning models (e.g., random forest, extreme gradient boosting), and a stacking model. As a result, the features of theft price, invasion, and remedy, which are known to have significant effects on reporting theft offences, can be predicted as determinants of such offences in companies. Finally, we verified and compared the proposed predictive models using several popular metrics. Based on our evaluation of the importance of the features used in each model, we suggest a more accurate criterion for predicting var.
This paper studies the dynamic behavior of laminated composite circular cylindrical shells interacting with a fluid. The mathematical formulation of the dynamic problem for an elastic body is developed based on the variational principle of virtual displacements and the relations of linear elasticity theory. The behavior of an ideal compressible fluid is described by the potential theory, the equations of which together with boundary conditions are transformed to a weak form. The hydrodynamic pressure exerted by the fluid on the internal surface of the shell is calculated according to the linearized Bernoulli equation. The numerical implementation of the mathematical formulation has been done using the semi-analytical finite element method. The influence of the ply angle and lay-up configurations of laminated composites on the natural vibration frequencies and the hydroelastic stability boundary have been analyzed for shells with different geometrical dimensions and under different kinematic boundary conditions set at their edges. It has been found that the optimal value of the ply angle depends on the level of filling of the shell with a fluid. The obtained results support the view that by choosing the optimal configuration of the layered composite material it is possible to change upwards or downwards the frequency and mode shape, as well as the critical velocity for stability loss over a wide range.
This study proposed a robust artificial intelligence (AI) model based on the social behaviour of the imperialist competitive algorithm (ICA) and artificial neural network (ANN) for modelling the deflection of reinforced concrete beams, abbreviated as ICA-ANN model. Accordingly, the ICA was used to adjust and optimize the parameters of an ANN model (i.e., weights and biases) aiming to improve the accuracy of the ANN model in modelling the deflection reinforced concrete beams. A total of 120 experimental datasets of reinforced concrete beams were employed for this aim. Therein, applied load, tensile reinforcement strength and the reinforcement percentage were used to simulate the deflection of reinforced concrete beams. Besides, five other AI models, such as ANN, SVM (support vector machine), GLMNET (lasso and elastic-net regularized generalized linear models), CART (classification and regression tree) and KNN (k-nearest neighbours), were also used for the comprehensive assessment of the proposed model (i.e., ICA-ANN). The comparison of the derived results with the experimental findings demonstrates that among the developed models the ICA-ANN model is that can approximate the reinforced concrete beams deflection in a more reliable and robust manner.
An optimal design of a simple beam-shaped flexure hinge mount supporting an optical mirror is presented. An optical mirror assembly is an opto-mechanically coupled system as the optical and mechanical behaviors interact. This side-supporting mount is flexible in the radial direction and rigid for the remaining degrees of freedom to support the mirror without transferring thermal load. Through thermo-elastic, optical and eigenvalue analysis, opto-mechanical performance was predicted to establish the objective functions for optimization. The key design parameters for this flexure are the thickness and length. To find the optimal values of design parameters, response surface analysis was performed using the design of experiment based on nested FCD. Optimal design candidates were derived from the response surface analysis, and the optimal design shape was confirmed through Opto-mechanical performance validation analysis.
Binita Dash;Trupti R Mahapatra;Punyapriya Mishra;Debadutta Mishra
Structural Engineering and Mechanics
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제89권3호
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pp.265-281
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2024
The sound radiation responses of multi-layer composite plates subjected to harmonic mechanical excitation in hygrothermal environment is numerically investigated. A homogenized micromechanical finite element (FE) based on the higher-order mid-plane kinematics replicating quadratic function as well as the through the thickness stretching effect together with the indirect boundary element (IBE) scheme has been first time employed. The isoparametric Lagrangian element (ten degrees of freedom per node) is used for discretization to attain the hygro-thermo-elastic natural frequencies and the modes of the plate via Hamilton's principle. The effective material properties under combined hygrothermal loading are considered via a micromechanical model. An IBE method is then implemented to attain structure-surrounding coupling and the Helmholtz wave equation is solved to compute the sound radiation responses. The effectiveness of the model is tested by converging it with the similar analytical/numerical results as well as the experimentally acquired data. The present scheme is further hold out for solving diverse numerical illustrations. The results revealed the relevance of the current higher-order FE-IBE micromechanical model in realistic estimation of hygro-thermo-acoustic responses. The geometrical parameters, volume fraction of fiber, layup, and support conditions alongside the hygrothermal load is found to have significant influence on the vibroacoustic characteristics.
Buried pipelines can be classified as continuous and segmented pipelines. These infrastructures can be damaged either by ground movement or by seismic wave propagation during an earthquake. Permanent ground deformations (PGD) include surface faulting, liquefaction-induced lateral spreading and landslide. Liquefaction is a major problem for both superstructures and infrastructures. Buyukcekmece lake zone, which is the studied region in this paper, is a liquefaction prone area located near the North Anatolian Fault Line. It is an active fault line in Turkey and a major earthquake with a magnitude of around 7.5 is expected in this investigated region in Istanbul. It is planned to be constructed a new 12" steel natural gas pipeline from one side of the lake to the other side. In this study, this case has been examined in terms of two different support conditions. Firstly, it has been defined as a beam in liquefied soil and has built-in supports at both ends. In the other approach, this case has been modeled as a beam in liquefied soil and has vertical elastic pinned supports at both ends. These models have been examined and some solution proposals have been produced according to the obtained results. In this study, based on this sample, it is aimed to determine the behaviors of buried continuous pipelines subject to liquefaction effects in terms of buoyancy.
Analytical methods for assessment of the out-of-plane buckling of unbraced top chords of truss bridges may look obsolete while comparing them to finite element analysis. However they are, usually, superior when rapid assessment is necessary. Analytical methods consider the top chord as a bar on elastic supports provided by bracing (Holt, Timoshenko). Correct assessment of the support elasticity (stiffness) is crucial. In the case of truss bridge spans of traditional structural layout (cross-beams at the truss chord nodes only), the elasticity may be set based on the analysis of the, so called, U-frame stiffness. Here the analyses consider the U-frame itself (a pair of verticals and a cross-beam) or the U-frame with adjacent diagonals or the pair of diagonals (in the absence of verticals) and the members of the bottom chord in the adjacent panels. For all the cases, the stability analysis of the chord as a bar in compression is necessary. Unfortunately, the method cannot be applied to contemporary truss bridges without verticals, that usually have independent cross-beam decks (the cross-beams attached to truss chords at their nodes and between them). This is the motivation for the analysis resulting in the method of setting the stiffness of the equivalent U-frame for the aforementioned truss bridges. Truss girders of both, gussetless and gusseted, joints are taken into account.
기존 새만금유역의 물수지분석은 유역전체를 단일유역으로 단순화하여 가지야마식으로 산출한 유출량을 기초로 행해졌으나, 새만금유역은 용수공급체계가 복잡 다양하고 향후 임의의 지점에서 물수지요소가 변경될 때 탄력적으로 적용하기에 어려움이 있다. 본 연구에서는 새만금유역에 적합한 물수지분석모형 적용을 위하여 수개의 물수지 단위소유역으로 구분하고 각각의 소유역별 수자원의 개발과 이용에 대해 물수지를 상세분석할 수 있는 GIS 기반의 유역물수지모형을 개발하였다. 유역의 물수지 상세 분석을 위하여 UML 다이어그램을 이용한 물수지모형의 추상 및 개념 설계, 용수공급체계 반영을 위한 하천망 구성, GIS 기반의 전처리 및 후처리 모듈 개발, 모형 보정 및 검증 등을 포함하는 연구를 수행하였다. 이러한 물수지분석모형은 수자원의 유출과정 해석을 통해 유역내 효율적인 수자원관리 방안을 수립할 수 있도록 지원이 가능하며, 사용자로 하여금 유역의 체계적인 수자원관리에 있어 수작업을 최소화하고 다원화된 모델 분석체계를 지원함으로써 보다 편리하고, 합리적인 수자원관리방안 수립에 지원이 가능할 것으로 사료된다.
본 논문에서는 한국의 서남해상에 건설예정인 해상풍력발전타워의 지지구조물로 고려되고 있는 세발구조와 자켓구조의 선박충돌 거동을 비선형동적해석을 통하여 비교·분석하였다. 이 구조물은 3MW용량의 풍력타워를 지지하기 위하여 설계되었다. 두 지지구조는 쉘요소를 이용하여 비선형 거동을 고려할 수 있도록 모델링하였고, 발전기를 포함하는 상부의 타워구조물은 탄성재료를 이용하여 보요소와 집중질량으로 모델링하였다. 전체 질량은 세발구조가 자켓구조에 비하여 약 1.66배 정도였다. 바지선과 상선을 충돌선박으로 선정하여 모델링하였다. 조수차의 조건을 고려하여 충돌선박의 충돌위치를 평균해수면의 상하로 3.5m변동하는 것으로 고려하였다. 또한 각 선박의 최소충돌속도(=2.6m/s)에서의 충돌에너지를 각각 4배까지 증가시키면서 충돌거동을 산정하였다. 해석결과 지지구조 충돌부위의 강성이 클수록 선박의 소성에너지 소산량이 상대적으로 증가하였다. 충돌조건에 따라 풍력타워의 변형은 진동에서 붕괴까지 발생하였다. 세발구조가 자켓구조에 비하여 큰 충돌저항력을 보였다. 이는 중앙부에 강성이 집중된 구조적 특성과 상대적으로 많은 강재의 사용량에 기인한 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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