In this paper, an asymptotic method is employed to formulate nano- or micro-beams based on strain gradient elasticity. Although a basic theory for the strain gradient elasticity has been well established in literature, a systematic approach is relatively rare because of its complexity and ambiguity of higher-order elasticity coefficients. In order to systematically identify the strain gradient effect, an asymptotic approach is adopted by introducing the small parameter which represents the beam geometric slenderness and/or the internal atomistic characteristic. The approach allows us to systematically split the two-dimensional strain gradient elasticity into the microscopic one-dimensional through-the-thickness analysis and the macroscopic one-dimensional beam analysis. The first-order beam problem turns out to be different from the classical elasticity in terms of the bending stiffness, which comes from the through-the-thickness strain gradient effect. This subsequently affects the second-order transverse shear stress in which the surface shear stress exists. It is demonstrated that a careful derivation of a first strain gradient elasticity embraces "Gurtin-Murdoch traction" as the surface effect of a one-dimensional Euler-Bernoulli-like beam model.
The purpose of this paper is to design high-order (or radial) surface gradient coil (SGC), which can provide multi-dimensional spatial selection. Although the spatial Selection with High-Order gradienT (SHOT) can provide a 2-D selection with only one selective RF pulse, the high-order gradient pro- duced by conventional cylindrical-shape coils has not been clinically useful due to the large selection size caused by the limited radial gradient intensity. However, by using the proposed high-order SGCs located near the imaging region, the size of volume selection can be reduced to a clinically useflll size of 1-2 cm in diameter by applying stronger radial gradient field with much less gradient driving power. So far radial SGCs have been designed by using the field component method and may cause distortion in the selection shapes. In this paper, by using the target field approach for the coil design, selected volumes became almost circular. A 40 cm-by-40 cm $z^2$_surface gradient coil has been designed and implemented by using the target field approach. Phantom and volunteer studies have been performed Experimental results using spatially localized MRI show good agreement to the theoretically predicted behavior.
The present study conducts a thorough analysis of thermal vibrations in functionally graded porous nanocomposite beams within a thermal setting. Investigating the temperature-dependent material properties of these beams, which continuously vary across their thickness in accordance with a power-law function, a finite element approach is developed. This approach utilizes a nonlocal strain gradient theory and accounts for a linear temperature rise. The analysis employs four different patterns of porosity distribution to characterize the functionally graded porous materials. A novel two-variable shear deformation beam nonlocal strain gradient theory, based on trigonometric functions, is introduced to examine the combined effects of nonlocal stress and strain gradient on these beams. The derived governing equations are solved through a 3-nodes beam element. A comprehensive parametric study delves into the influence of structural parameters, such as thicknessratio, beam length, nonlocal scale parameter, and strain gradient parameter. Furthermore, the study explores the impact of thermal effects, porosity distribution forms, and material distribution profiles on the free vibration of temperature-dependent FG nanobeams. The results reveal the substantial influence of these effects on the vibration behavior of functionally graded nanobeams under thermal conditions. This research presents a finite element approach to examine the thermo-mechanical behavior of nonlocal temperature-dependent FG nanobeams, filling the gap where analytical results are unavailable.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.18
no.1
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pp.180-186
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2001
PID control is widely used in industrial areas, but it is not easy to tune PID gains for an optimal control. The proposed learning method is to tune PID gains using the gradient approach. We use two estimation functions in this method : one is an error function for tuning of PID gains, and the other is a performance measuring function for a completion of learning. This paper shows that optimal PID controllers can be acquired when this learning method is applied to 10 systems with different natural frequencies and damping ratios.
According to recent studies by scientists about how to search for food, homes and the mates, it is found that the gradient information plays a key role. From cells to insects and large animals, they mostly either have special sensing organism or use a strategy to measure the gradient. Use of a perturbation as an additional input is introduced for sensor signal processing in order to get the gradient information. Different from typical approach, which calculates the gradient from differentiation, the proposed processing is done by a form of integration, thus it is very robust to noise. Discrete time domain analyses are given for one, two and three input functions for the estimation of the gradients. The amplitude and the frequency of the perturbation are two important parameters for this approach. A quantitative index to measure the effects of the amplitude is developed based on the linear regression analysis. The frequency of the perturbation is to be selected high enough to finish one period of the perturbation before the property is changed significantly with respect to time. Another quantitative index is proposed for guiding the selection of the frequency.
The application of pontryagin's Maximum Principle to the optimal control eventually leads to the problem of solving the two point boundary value problem. Most of problems have been related to their own special factors, therfore it is very hard to recommend the best method of deriving their optimal solution among various methods, such as iterative Runge Kutta, analog computer, gradient method, finite difference and successive approximation by piece-wise linearization. The gradient method has been applied to the optimal control of two point boundary value problem in the power systems. The most important thing is to set up some objective function of which the initial value is the function of terminal point. The next procedure is to find out any global minimum value from the objective function which is approaching the zero by means of gradient projection. The algorithm required for this approach in the relevant differential equations by use of the Runge Kutta Method for the computation has been established. The usefulness of this approach is also verified by solving some examples in the paper.
Fenjan, Raad M.;Ahmed, Ridha A.;Hamad, Luay Badr;Faleh, Nadhim M.
Advances in Computational Design
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v.5
no.4
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pp.349-362
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2020
Dynamic characteristics of a scale-dependent porous metal foam cylindrical shell under a traveling load have been explored within this article based on a numerical approach. Within the material texture of the metal foams, uniform and non-uniform porosities may be dispersed. Based upon differential quadrature method (DQM) and Laplace transforms, the equations of motion for a shear deformable scale-dependent shell may be solved numerically. Scale-dependent shell modeling has been provided based upon strain gradient elasticity. Solving the equations will give the shell deflection as a function of load speed. Also, it is reported that shell deflection relies on the porosity dispersion and strain gradient influences.
This paper proposes an efficient data-driven approach to build models for predicting energy consumption in buildings. Data used in this research is collected by installing humidity and temperature sensors at different locations in a building. In addition to this, weather data from nearby weather station is also included in the dataset to study the impact of weather conditions on energy consumption. One of the main emphasize of this research is to make feature selection independent of domain knowledge. Therefore, to extract useful features from data, two different approaches are tested: one is feature selection through principal component analysis and second is relative importance-based feature selection in original domain. The regression model used in this research is gradient boosting regression and its optimal parameters are chosen through a two staged coarse-fine search approach. In order to evaluate the performance of model, different performance evaluation metrics like r2-score and root mean squared error are used. Results have shown that best performance is achieved, when relative importance-based feature selection is used with gradient boosting regressor. Results of proposed technique has also outperformed the results of support vector machines and neural network-based approaches tested on the same dataset.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.13
no.2
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pp.25-33
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1988
An efficient heuristic solution procedure is developed for the minimum location problems. The gradient direction method and modified gradient approach are developed due to the differentiability of the objective functions. Suboptimal step size is obtained analytically. A Modified Gradient Procedure (NGP) is presented and compared with the hyperboloid approximation procedure (HAP) which is one of the best known methods.
이 논문의 목적은 Target field approach를 사용하여 2차원적인 공간선택을 할 수 있는 방사형 표면 경사 자계코일 (Radial SGC : Radial Surface Gradient Coil)을 설계하는 것이다. 지금까지 쓰이던 원통형의 고차경사자계코일을 이용한 2차원적 원형 선택방법은 한개의 RF Puise로 2차원적인 공간 선택을 할 수 있는 장점이 있었으나 선택되어지는 체적의 지름이 6-8cm로 너무 크다는 단점이 있었다. 이 논문에서는 이와같은 단점을 극복하기 위해 영상을 얻고자하는 부분에 코일을 좀 더 가까이 붙일 수 있으며 선택되어지는 체적의 지름을 1-4cm까지 줄일 수 있는 표면 고차자계코일을 Target field approach 방법을 이용하여 설계하였으며 Phantom과 인체영상을 통해 제작된 코일의 성능을 확인해 보았다. 과거에 사용되었던 Field component method에서는 선택되는 부분이 찌그러지는 경우가 있었으나 Target field approach 방법에 의해 설계된 코일에 의하여 선택되는 부분은 이상적인 원에 가까운 모양이 되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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