In this paper we propose the Multi-FNN (Fuzzy-Neural Networks) for optimal identification modeling of complex system. The proposed Multi-FNNs is based on a concept of FNNs and exploit linear inference being treated as generic inference mechanisms. In the networks learning, backpropagation(BP) algorithm of neural networks is used to updata the parameters of the network in order to control of nonlinear process with complexity and uncertainty of data, proposed model use a HCM(Hard C-Means)clustering algorithm which carry out the input-output dat a preprocessing function and Genetic Algorithm which carry out optimization of model The HCM clustering method is utilized to determine the structure of Multi-FNNs. The parameters of Multi-FNN model such as apexes of membership function, learning rates, and momentum coefficients are adjusted using genetic algorithms. An aggregate performance index with a weighting factor is proposed in order to achieve a sound balance between approximation and generalization abilities of the model. NOx emission process data of gas turbine power plant is simulated in order to confirm the efficiency and feasibility of the proposed approach in this paper.
Tube Lines has carried out a "knowledge and investigation programme" on the deep tube tunnels comprising the Jubilee, Northern and Piccadilly lines, as required by the PPP contract with London Underground. Many of the tunnels have been in use for over 100 years, so this assessment was considered essential to the future safe functioning of the system. This programme has involved a number of generic investigations which guide the assessment methodology and the analysis of some 5,000 individual structures. A significant amount of investigation has been carried out, including ultrasonic thickness measurement, detection of brickwork laminations using radar, stress measurement using magnetic techniques, determination of soil parameters using CPT, pressuremeter and laboratory testing, installation of piezometers, material and tunnel segment testing, and trialling of remote photographic techniques for inspection of large tunnels and shafts. Vibrating wire, potentiometer, electro level, optical and fibre-optic monitoring has been used, and laser measurement and laser scanning has been employed to measure tunnel circularity. It is considered that there is scope for considerable improvements in non-destructive testing technology for structural assessment in particular, and some ideas are offered as a "wish-list". Assessment reports have now been produced for all assets forming Tube Lines' deep tube tunnel network. For assets which are non-compliant with London Underground standards, the risk to the operating railway has to be maintained as low as reasonably practicable (ALARP) using enhanced inspection and monitoring, or repair where required. Monitoring techniques have developed greatly during recent years and further advances will continue to support the economic whole life asset management of infrastructure networks.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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제20권6호
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pp.498-508
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2015
In the simulation of photovoltaic (PV) power conditioning systems, PSIM is a widely accepted circuit simulation platform because of its fast speed and C-code support. PSIM provides two kinds of generic PV panel models: functional model and physical model. Whereas the functional model simulates PV in the standard test condition (STC) only, the physical model can emulate changing PV characteristics under varying temperatures and irradiation conditions and is thus more suitable for system simulation. However, the physical model requires complicated parameters from users, and thus it is prone to errors and is difficult to use. In this study, a new PSIM model for PV is presented to solve these problems. The proposed model utilizes manufacturers' datasheet values specified under STC only and excludes user-defined information from input parameters. To achieve good accuracy even in varying environmental conditions, single-diode model parameters are successively tuned to a time-varying virtual datasheet. Comparison with a conventional physical model shows that the proposed model provides more accurate simulation according to error analysis based on the EN50530 standard.
In this paper, we propose a method of image-based three-dimensional modeling for realistic facial expression. In the proposed method, real human facial images are used to deform a generic three-dimensional mesh model and the deformed model is animated to generate facial expression animation. First, we take several pictures of the same person from several view angles. Then we project a three-dimensional face model onto the plane of each facial image and match the projected model with each image. The results are combined to generate a deformed three-dimensional model. We use the feature-based image metamorphosis to match the projected models with images. We then create a synthetic image from the two-dimensional images of a specific person's face. This synthetic image is texture-mapped to the cylindrical projection of the three-dimensional model. We also propose a muscle-based animation technique to generate realistic facial expression animations. This method facilitates the control of the animation. lastly, we show the animation results of the six represenative facial expressions.
Can eBay.com's fee structure coordinate the channel? It's a critical strategic problem in e-commerce operations and an interesting research hypothesis as well. eBay's fees include three parts: monthly subscription fee, insertion fee, and final value fee (i.e., a revenue sharing portion), which represent a generic form of revenue sharing fee structure between the retailer and the vendor in a supply chain. This research deals with such a channel consisting of a price-setting vendor who sells products through eBay's marketplace exclusively to the end customers. The up- and down-stream channel relationship is consignment-based revenue sharing. We use a game-theoretic approach with assumption of the retailer (i.e., eBay.com) being a Stackelberg-leader and the vendor being a follower. The Stackelberg-leader decides on the terms of revenue sharing contract (i.e., fee structure), and the follower (vendor) decides on how many units to sell and the items' selling price. This study formulates several profit-maximization models by considering the effects of the retail price on the demand function. Under such settings, we show that eBay's fee structure can improve the channel efficiency; yet it cannot coordinate the channel optimally.
In route guidance systems fastest-path routing has typically been adopted because of its simplicity. However, empirical studies on route choice behavior have shown that drivers use numerous criteria in choosing a route. The objective of this study is to develop computationally efficient algorithms for identifying a manageable subset of the nondominated (i.e. Pareto optimal) paths for real-time vehicle routing which reflect the drivers' preferences and route choice behaviors. We propose two pruning algorithms that reduce the search area based on a context-dependent linear utility function and thus reduce the computation time. The basic notion of the proposed approach is that ⅰ) enumerating all nondominated paths is computationally too expensive, ⅱ) obtaining a stable mathematical representation of the drivers' utility function is theoretically difficult and impractical, and ⅲ) obtaining optimal path given a nonlinear utility function is a NP-hard problem. Consequently, a heuristic two-stage strategy which identifies multiple routes and then select the near-optimal path may be effective and practical. As the first stage, we utilize the relaxation based pruning technique based on an entropy model to recognize and discard most of the nondominated paths that do not reflect the drivers' preference and/or the context-dependency of the preference. In addition, to make sure that paths identified are dissimilar in terms of links used, the number of shared links between routes is limited. We test the proposed algorithms in a large real-life traffic network and show that the algorithms reduce CPU time significantly compared with conventional multi-criteria shortest path algorithms while the attributes of the routes identified reflect drivers' preferences and generic route choice behaviors well.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권12호
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pp.9-20
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2021
Abstraction applied in computer networking hides network details behind a well-defined representation by building a model that captures an essential aspect of the network system. Two current methods of representation are available, one based on graph theory, where a network node is reduced to a point in a graph, and the other the use of non-methodological iconic depictions such as human heads, walls, towers or computer racks. In this paper, we adopt an abstract representation methodology, the thinging machine (TM), proposed in software engineering to model computer networks. TM defines a single coherent network architecture and topology that is constituted from only five generic actions with two types of arrows. Without loss of generality, this paper applies TM to model the area of network monitoring in packet-mode transmission. Complex network documents are difficult to maintain and are not guaranteed to mirror actual situations. Network monitoring is constant monitoring for and alerting of malfunctions, failures, stoppages or suspicious activities in a network system. Current monitoring systems are built on ad hoc descriptions that lack systemization. The TM model of monitoring presents a theoretical foundation integrated with events and behavior descriptions. To investigate TM modeling's feasibility, we apply it to an existing computer network in a Kuwaiti enterprise to create an integrated network system that includes hardware, software and communication facilities. The final specifications point to TM modeling's viability in the computer networking field.
Nowadays in offshore industry there are emerging hazards with vague property such as act of terrorism, act of war, unforeseen natural disasters such as tsunami, etc. Therefore industry professionals such as offshore energy insurers, safety engineers and risk managers in order to determine the failure rates and frequencies for the potential hazards where there is no data available, they need to use an appropriate method to overcome this difficulty. Furthermore in conventional risk based analysis models such as when using a fault tree analysis, hazards with vague properties are normally waived and ignored. In other word in previous situations only a traditional probability based fault tree analysis could be implemented. To overcome this shortcoming fuzzy set theory is applied to fault tree analysis to combine the known and unknown data in which the pre-combined result will be determined under a fuzzy environment. This has been fulfilled by integration of a generic bow-tie based risk analysis model into the risk assessment phase of the Risk Management (RM) cycles as a backbone of the phase. For this reason Fault Tree Analysis (FTA) and Event Tree Analysis (ETA) are used to analyse one of the significant risk factors associated in offshore terminals. This process will eventually help the insurers and risk managers in marine and offshore industries to investigate the potential hazards more in detail if there is vagueness. For this purpose a case study of offshore terminal while coinciding with the nature of the Caspian Sea was decided to be examined.
Abrahamsen-Mills, Liam;Wareing, Alan;Fowler, Linda;Jarvis, Richard;Norris, Simon;Banford, Anthony
Nuclear Engineering and Technology
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제53권4호
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pp.1224-1235
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2021
An integrated waste management approach for irradiated graphite was developed during the European Commission project 'Treatment and Disposal of Irradiated Graphite and other Carbonaceous Waste'. This included the identification of potential options for the management of irradiated graphite, taking account of storage, retrieval, treatment and disposal methods. This paper describes how these options can be assessed using multi-criteria decision analysis (MCDA) for a case study relating to a generic power reactor. Criteria have been defined to account for safety, environmental, economic and socio-political factors, including radiological impact, resource usage, economic costs and risks. The impact of each option against each criterion has been assessed using data from the project and the wider literature. A linear additive approach has been used to convert the calculated impacts to scores. To account for the relative importance of the criteria, example weightings were allocated. This application has shown that MCDA approaches can be used to support complex decisions regarding irradiated graphite management, accounting for a wide range of criteria. Use of this approach by individual countries or organisations will need to account for the specific options, scores, weightings and constraints that apply, based on their national strategies, regulatory requirements and public acceptability.
A rigorous and generic similarity solution is developed for assessment of the undrained expansion responses of a cylindrical cavity expansion in K0-consolidated anisotropic soils. A K0-consolidated anisotropic modified Cam-clay (K0-AMCC) model that can represent the initial stress anisotropy and the effects of stress-induced anisotropy is used to model the soil behaviors during cavity expansion. All the seven basic unknowns, the three stress components, the pore water pressure, the particle velocity, the specific volume and the hardening parameter, are reduced to the functions of a dimensionless radial coordinate and are taken as coupled variables to formulate the problem. The governing equations are formulated by making use of the equilibrium equation, the constitutive equation, the consistency condition, the continuity condition and the undrained condition, which are then solved as an initial value problem. The proposed rigorous similarity solution is compared with some well-documented rigorous solutions to validate the solution and to highlight the special expansion responses in anisotropic soils. The results reveal that the present solution can yield more predictions for cavity expansion problems in soils with initial anisotropic stresses.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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