Lee Sangmin;Park Eun Kyung;Kim In Young;Kim Sun I.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.42
no.3
s.303
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pp.41-46
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2005
In this paper, we proposed noninvasive and continous measurement of blood pressure using pulse transit time(PTT) and physical characteristic parameters and verified its clinical effectiveness. PTT can be obtained by electrocardiogram and phtoplethysmogram. There are many researches for estimating blood pressure using PTT which can be used for individual. However, it is not enough for extracting general regression equation which can estimate blood pressure for unspecified people. In this study, we suggested the regression equatin using PTT and physical characteristic parameters related to blood pressure and did measure blood pressure of many people. we compared the performance between two methods. As the results, we knew that the regressin model using PTT combined with physical characteristic parameters can estimate blood pressure more acurately and is closer to American National Standards Institute of the Association of the Advancement of Medical Instrument(ANSI/AAMI).
A previous study demonstrated that the two-row fuel assembly has much more favorable neutron-physical and thermal-hydraulic behavior than the conventional one-row fuel assemblies. Based on the newly developed two-row fuel assembly, an SCWR core is proposed and analyzed. The performance of the proposed core is investigated with 3-D coupled neutron-physical and thermal-hydraulic calculations. During the coupling procedure, the thermal-hydraulic behavior is analyzed using a sub-channel analysis code and the neutron-physical performance is computed with a 3-D diffusion code. This paper presents the main results achieved thus far related to the distribution of some neutronic and thermal-hydraulic parameters. It shows that with adjustment of the coolant and moderator mass flow in different assemblies, promising neutron-physical and thermal-hydraulic behavior of the SCWR core is achieved. A sensitivity study of the heat transfer correlation is also performed. Since the pin power in fuel assemblies can be non-uniform, a sub-channel analysis is necessary in order to investigate the detailed distribution of thermal-hydraulic parameters in the hottest fuel assembly. The sub-channel analysis is performed based on the bundle averaged parameters obtained with the core analysis. With the sub-channel analysis approach, more precise evaluation of the hot channel factor and maximum cladding surface temperature can be achieved. The difference in the results obtained with both the sub-channel analysis and the fuel assembly homogenized method confirms the importance of the sub-channel analysis.
Martins, Francisco F.;Vasconcelos, Graca;Miranda, Tiago
Geomechanics and Engineering
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v.15
no.1
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pp.631-643
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2018
The estimation of the strength and other mechanical parameters characterizing the tensile behavior of granites can play an important role in civil engineering tasks such as design, construction, rehabilitation and repair of existing structures. The purpose of this paper is to apply data mining techniques, such as multiple regression (MR), artificial neural networks (ANN) and support vector machines (SVM) to estimate the mechanical properties of granites. In a first phase, the mechanical parameters defining the complete tensile behavior are estimated based on the tensile strength. In a second phase, the estimation of the mechanical properties is carried out from different combination of the physical properties (ultrasonic pulse velocity, porosity and density). It was observed that the estimation of the mechanical properties can be optimized by combining different physical properties. Besides, it was seen that artificial neural networks and support vector machines performed better than multiple regression model.
Modal parameters are widely used in bridge damage detection, finite element model (FEM) updating and design optimization. However, the conventional modal identification approaches require large number of sensors, enormous data processing workload, but normally result in mode shapes with low accuracy. This paper proposes a modal identification method of time-varying vehicle-bridge system using a single sensor. Firstly, the essential physical relationship between the instantaneous frequency of the vehicle-bridge system and the bridge mode shapes are derived. Subsequently, based on the synchroextracting transform, the instantaneous frequency of the system is tracked through the dynamic response collected by a single sensor, and further the modal parameters are estimated by using the derived physical relationship. Then numerical and experimental examples are conducted to examine the feasibility and effectiveness of the proposed method. Finally, the modal parameters identified by the proposed method are applied in bridge FEM updating. The results manifest that the proposed method identifies the modal parameters with high accuracy via a single sensor, and can provide reliable data for the FEM updating.
Design and maintenance of large span roof structures require an analysis of their static and dynamic behavior depending on the physical parameters defining the structures. Therefore, it is highly desirable to estimate the parameters from observations of the system. In this paper we study the parameter estimation problem for damped shallow arches. We discuss both symmetric and non-symmetric shapes and loads, and provide theoretical and numerical studies of the model behavior. Our study of the behavior of such structures shows that it is greatly affected by the existence of critical parameters. A small change in such parameters causes a significant change in the model behavior. The presence of the critical parameters makes it challenging to obtain good estimation. We overcome this difficulty by presenting the Parameter Estimation Algorithm that identifies the unknown parameters sequentially. It is shown numerically that the algorithm achieves a successful parameter estimation for models defined by arbitrary parameters, including the critical ones.
While most of researches on system identification of building structures are aimed at finding modal parameters first and identifying the corresponding physical parameters by using the transformation in terms of transfer functions and cross spectra, etc., direct physical parameter system identification methods have been proposed recently. Due to the problem of signal/noise (SN) ratios, the previous methods are restricted mostly to earthquake records or forced vibration data. In this paper, a theoretical investigation is performed on the influence of wind disturbances on stiffness identification of building structures using micro-tremor at limited floors. It is concluded that the influence of wind disturbances on stiffness identification of building structures using micro-tremor at limited floors is restricted in case of using time-series data for low-rise buildings and does not cause serious problems.
Convergence difficulty and available complete measurement information have been considered as two primary challenges for the identification of large-scale engineering structures. In this paper, a time domain substructural identification approach by combining a weighted adaptive iteration (WAI) algorithm and an extended Kalman filter method with a weighted global iteration (EFK-WGI) algorithm was proposed for simultaneous identification of physical parameters of concerned substructures and unknown external excitations applied on it with limited response measurements. In the proposed approach, according to the location of the unknown dynamic loadings and the partially available structural response measurements, part of structural parameters of the concerned substructure and the unknown loadings were first identified with the WAI approach. The remaining physical parameters of the concerned substructure were then determined by EFK-WGI basing on the previously identified loadings and substructural parameters. The efficiency and accuracy of the proposed approach was demonstrated via a 20-story shear building structure and 23 degrees of freedom (DOFs) planar truss model with unknown external excitation and limited observations. Results show that the proposed approach is capable of satisfactorily identifying both the substructural parameters and unknown loading within limited iterations when both the excitation and dynamic response are partially unknown.
For the evaluation of the mobile robot performance in complex environments, the experimental approach in an actual physical environment has been commonly taken. In the physical experimental approach, however, it is quite difficult to define the proper environment for the evaluation due to the lack of commonly agreed characteristics of the test environment. Particularly the number of combinations of types and physical parameters of the obstacles that the mobile robot is expected to deal with is practically unlimited. In an effort to simplify and improve the effectiveness of the evaluation process, we propose an evaluation method using decomposed environmental elements, where we evaluated the performance of the robot for a small group of simple and decomposed obstacle components, for examples projection and slope, instead of a large group of complicated random obstacles. The paper describes a set of simple obstacle models and performance parameters that we have chosen for the effective evaluation process. As an alternative to the physical experimental evaluation approach, in this paper, we used a virtual evaluation environment where the robot and the physical test environment has been modeled using a commercial multi-body dynamics analysis packaged called RecurDyn.
Accurate finite element (FE) models are needed in many applications of Civil Engineering such as health monitoring, damage detection, structural control, structural evaluation and assessment. Model accuracy depends on both the model structure (the form of the equations) and the model parameters (the coefficients of the equations), and can be generally improved through that process of experimental reconciliation known as model updating. However, modelling errors, including (i) errors in the model structure and (ii) errors in parameters excluded from adjustment, may bias the solution, leading to an updated model which replicates measurements but lacks physical meaning. In this paper, an application of ambient-vibration-based model updating to a large-scale benchmark prototype of a building structure is reported in which both types of error are met. The error in the model structure, originating from unmodelled secondary structural elements unexpectedly working as resonant appendages, is faced through a reduction of the experimental modal model. The error in the model parameters, due to the inevitable constraints imposed on parameters to avoid ill-conditioning and under-determinacy, is faced through a multi-model parameterization approach consisting in the generation and solution of a multitude of models, each characterized by a different set of updating parameters. Results show that modelling errors may significantly impair updating even in the case of seemingly simple systems and that multi-model reasoning, supported by physical insight, may effectively improve the accuracy and robustness of calibration.
This paper proposed a discrete wavelet transform based method for time-varying physical parameter identification of shear type structures. The time-varying physical parameters are dispersed and expanded at multi-scale as profile and detail signal using discrete wavelet basis. To reduce the number of unknown quantity, the wavelet coefficients that reflect the detail signal are ignored by setting as zero value. Consequently, the time-varying parameter can be approximately estimated only using the scale coefficients that reflect the profile signal, and the identification task is transformed to an equivalent time-invariant scale coefficient estimation. The time-invariant scale coefficients can be simply estimated using regular least-squares methods, and then the original time-varying physical parameters can be reconstructed by using the identified time-invariant scale coefficients. To reduce the influence of the ill-posed problem of equation resolving caused by noise, the Tikhonov regularization method instead of regular least-squares method is used in the paper to estimate the scale coefficients. A two-story shear type frame structure with time-varying stiffness and damping are simulated to validate the effectiveness and accuracy of the proposed method. It is demonstrated that the identified time-varying stiffness is with a good accuracy, while the identified damping is sensitive to noise.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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