Abolbashari, Mohammad Hossein;Nazari, Foad;Rad, Javad Soltani
Structural Engineering and Mechanics
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v.51
no.2
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pp.299-313
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2014
In the first part of this paper, the influences of some of crack parameters on natural frequencies of a cracked cantilever Functionally Graded Beam (FGB) are studied. A cantilever beam is modeled using Finite Element Method (FEM) and its natural frequencies are obtained for different conditions of cracks. Then effect of variation of depth and location of cracks on natural frequencies of FGB with single and multiple cracks are investigated. In the second part, two Multi-Layer Feed Forward (MLFF) Artificial Neural Networks (ANNs) are designed for prediction of FGB's Cracks' location and depth. Particle Swarm Optimization (PSO) and Back-Error Propagation (BEP) algorithms are applied for training ANNs. The accuracy of two training methods' results are investigated.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2003.04a
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pp.269-278
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2003
In this study, the method of the finite element modeling for free vibration control of beam-type smart structures with bonded plate-type piezoelectric sensors and actuators is proposed. Constitutive equations for the direct piezoelectric effect and converse piezoelectric effect of piezoelectric materials are considered. By using the variational principle, the equations of motion for the smart beam finite element are derived, The proposed 2-node beam finite element is an isoparametric element based on Timoshenko beam theory. Therefore, by analyzing beam-type smart structures with smart beam finite elements, it is possible to simulate the control of the structural behavior by applying voltages to piezoelectric actuators and monitoring of the structural behavior by sensing voltages of piezoelectric sensors. By using the smart beam finite element and constant-gain feed back control scheme, the formulation of the free vibration control for the beam structures with bonded plate-type piezoelectric sensors and actuators is proposed.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.34
no.1
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pp.23-27
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2017
This paper aims to develop a prediction model for the product quality of a casting process. Prediction of the product quality utilizes an artificial neural network (ANN) in order to renovate the manufacturing technology of the root industry. Various aspects of the research on the prediction algorithm for the casting process using an ANN have been investigated. First, the key process parameters have been selected by means of a statistics analysis of the process data. Then, the optimal number of the layers and neurons in the ANN structure is established. Next, feed-forward back propagation and the Levenberg-Marquardt algorithm are selected to be used for training. Simulation of the predicted product quality shows that the prediction is accurate. Finally, the proposed method shows that use of the ANN can be an effective tool for predicting the results of the casting process.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.9
no.4
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pp.811-815
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2005
We theoretically studied synchronization of chaotic oscillation in semiconductor lasers with chaotic light injection feed-back induced chaotic light generated from a master semiconductor laser was injected into a solitary slave semiconductor laser. The slave laser subsequently exhibited synchronized chaotic output for a wide parameter range with strong injection and frequency detuning within the injection locking scheme. We also analytically examined chaos synchronization based on a linear stability analysis from the view point of synchronization based on a linear stability analysis from the view point of modulation response of injection locked semiconductor lasers to chaotic light signal.
Journal of electromagnetic engineering and science
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v.2
no.2
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pp.93-99
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2002
The Cartesian loop chip which is one of key devices in narrow-band Walky-Talky transmitter using RZ-SSB modulation method was designed and implemented with 0.35 Um CMOS technology. The reduced size and low cost of transmitter were available by the use of direct-conversion and Cartesian loop chip, which improved the power efficiency and linearity of transmitting path. In addition, low power operation was possible through CMOS technology. The performance test results of transmitter showed -23 dBc improvement of IMD level and -30 dEc below suppression of SSB characteristic in the operation of Cartesian loop chip (closed-loop). At that time, the transmitting power was about 37 dBm (5 W). The main parameters to improve the transmitting characteristic and to compensate the distortion in feed back loop such as DC-offset, loop gain and phase value are interfaced with notebook PC to be controlled with S/W.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.157-157
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2018
A reliable and accurate downscaling model which can provide climate change information, obtained from global climate models (GCMs), at finer resolution has been always of great interest to researchers. In order to achieve this model, linear methods widely have been studied in the past decades. However, nonlinear methods also can be potentially beneficial to solve downscaling problem. Therefore, this study explored the applicability of some nonlinear machine learning techniques such as neural network (NN), extreme learning machine (ELM), and ELM autoencoder (ELM-AE) as well as a linear method, least absolute shrinkage and selection operator (LASSO), to build a reliable temperature downscaling model. ELM is an efficient learning algorithm for generalized single layer feed-forward neural networks (SLFNs). Its excellent training speed and good generalization capability make ELM an efficient solution for SLFNs compared to traditional time-consuming learning methods like back propagation (BP). However, due to its shallow architecture, ELM may not capture all of nonlinear relationships between input features. To address this issue, ELM-AE was tested in the current study for temperature downscaling.
In this paper, we propose a Correction Dead Reckoning (CDR) solution using correction information such as Map Matching FeedBack (MMFB) in an underground parking lot. In order to correct position errors in an underground parking lot, vehicle position and heading errors are corrected using MMFB information in road link properties. The proposed method was applied to an in-vehicle navigation system and tested. The experimental results show that the proposed robust dead reckoning solution corrects Dead Reckoning (DR) position errors that occur when driving for a long time in an underground parking lot.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1998.06a
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pp.288-295
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1998
This paper proposes a new data classification method based on the tolerant rough set that extends the existing equivalent rough set. Similarity measure between two data is described by a distance function of all constituent attributes and they are defined to be tolerant when their similarity measure exceeds a similarity threshold value. The determination of optimal similarity theshold value is very important for the accurate classification. So, we determine it optimally by using the genetic algorithm (GA), where the goal of evolution is to balance two requirements such that (1) some tolerant objects are required to be included in the same class as many as possible. After finding the optimal similarity threshold value, a tolerant set of each object is obtained and the data set is grounded into the lower and upper approximation set depending on the coincidence of their classes. We propose a two-stage classification method that all data are classified by using the lower approxi ation at the first stage and then the non-classified data at the first stage are classified again by using the rough membership functions obtained from the upper approximation set. We apply the proposed classification method to the handwritten numeral character classification. problem and compare its classification performance and learning time with those of the feed forward neural network's back propagation algorithm.
Proceedings of the Korea Association of Crystal Growth Conference
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1999.06a
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pp.253-269
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1999
The development of telecommunication and information technology requires to develop new piezoelectric materials with small size, low impedance, wide pass band width and high thermal stability of frequency. Langasite (La3Ga5SiO14) single crystal has been researched substitute of quartz and LiNbO3 for the applications of SAW filter, BAW filter and resonator. Its single crystal growth has been carried out by Czochralski Method. So, in order to get single crystal with higher quality, in this study, lnagasite (La3Ga5SiO14) single crystal was grown by using Floating Zone (FZ) method and characterized. For the growth of langasite single crystals, the langasite powder was synthesized at 135$0^{\circ}C$ for 5hrs and the feed rod was sintered at 135$0^{\circ}C$ for 5hrs. The growing rate was 1.5mm/h and the rotation speed was 15 rpm for an upper rotation and 13 rpm for a lower rotation. In order to prevent the evaporation of gallium oxide, Ar and O2 gas mixture was flowed. The growth direction was analyzed by Laue back-scattered analysis. The composition of grown crystal was analyzed suing XRD and WDS. The electrical properties of grown crystal at various frequencies and temperature were discussed.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.47
no.4
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pp.1-6
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2010
We can see the motion blur phenomenon on theedge of the moving picture when it moves in the LCDs. To reduce this phenomenon, we suggested a new over-deriving method, implemented on the board XUP Virtex-2 Pro Development System by using Virtex-2 Pro XUP XC2VP30 and improved the Motion Blur. In this method, we did not use additional parts except for a SDRAM. Hardware implementation for IP and data interface were handled in software. In this paper, we used the moving bar and the moving video image as a design model. We also showed that the afterimage was reduced and the vivid moving images was displayed. through this method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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