교량의 내풍 안전성을 평가하기 위해서는 플러터 계수(Flutter Derivatives)의 안정적 추정이 필요하다. 본 논문에서는 풍동실험에서 얻어지는 시간영역에서의 데이터중 변위 시계열데이터를 이용해서 플러터 계수를 구하는 동특성 계수 측정기법 2가지를 검토하였다. 검토된 MITD(Modified Ibrahim Time Domain) 방법과 AKF(Adaptive Kalman Filtering) 방법은 2차원단면모형 실험으로부터 동시에 8개의 플러터 계수를 산출할 수 있는 유용한 방법이다. 제안된 방법의 실제상황에서의 적용성을 검토하기 위해서 Bandlimited Gausian white noise을 가상의 데이터에 첨가하여 수학적 시뮬레이션으로 잡음에 대한 안정성을 검증해 보았다. 그 결과 교량의 플러터 해석에서는 본 연구에서 검증된 MITD 방법을 통한 플러터 계수의 산출이 추전된다.
In this paper, several modal identification techniques for output-only structural systems are extensively investigated. The methods considered are the power spectral method, the frequency domain decomposition method, the Ibrahim time domain method, the eigensystem realization algorithm, and the stochastic subspace identification method. Generally, the power spectral method is most widely used in practical area, however, the other methods may give better estimates particularly for the cases with closed modes and/or with large measurement noise. Example analyses were carried out on typical structural systems under three different loading cases, and the identification performances were examined throught the comparisons between the estimates by various methods.
A new approach to conducting the vibration parameters identification algorithm is proposed. The approach employs the concept of modal amplitude ratio implemented in a mode shape estimation. The accuracy of the improved Ibrahim Time Domain identification algorithm in extracting structural modal parameters from free response functions has been studied using computer simulated data for 9 stations on the two-span continuous beam. Simulated responses from the lumped and distributed parameter system demonstrate that this algorithm produces excellent results, even in the 300% noise response.
The main goal of this study is to extend the domain of influence result to cover the micropolar thermoelastic diffusion. So, we prove that for a finite time t>0 the displacement field $u_i$, the microrotation vector ${\varphi}_i$, the temperature ${\theta}$ and the chemical potential P generate no disturbance outside a bounded domain $B_t$.
Vector Random Decrement(VRD) 기법은 상시하중을 받는 선형의 구조물에서 동적응답의 장시간기록을 자유진동신호로 전환시키는 효과적인 알고리즘으로 발전되어 왔으며, 이에 따른 VRD함수는 실측한 자유감쇄응답과 거의 동일하게 모우드변수에 대한 정보를 갖는다. 본 연구에서는 모우드형상비의 개념을 동특성 평가과정인 Ibrahim Time Domain (ITD) 알고리즘에 적용하여 VRD 기법을 개선하였다. 제안된 기법에서는 이동시간의 보정과정에서 VRD 함수가 변환되지 않기 때문에 벡터 트리거조건에 적용된 최대 이동시간 영역의 정보가 VRD 함수에 누락 없이 포함되고 입력하중의 영향은 평균과정에서 소거된다. 제안된 기법에 의한 모우드변수의 추정결과를 일반적인 Random Decrement(RD) 기법과 비교하였으며, VRD 기법의 적용성을 모의 예제해석과 상시하중이 재하된 보의 실내실험으로 검증하였다.
In the impact echo method, a stress pulse is introduced into an object at on accessible surface by a transmitter. The pulse propagates into the test object and is reflected by flaws or interfaces. In this paper, void and crack locations of concrete specimens were detected using impact echo method. In their modal identification procedures, the double least squares solution for Ibrahim Time Domain technique was used.
Mehmet Bugra Ozbey;Yavuz Cetin Cuma;Ibrahim Ozgur Deneme;Faruk Firat Calim
Advances in nano research
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제16권4호
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pp.413-426
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2024
This paper investigates the dynamic behavior of a simply supported viscoelastic plate made of functionally graded carbon nanotube reinforced composite under dynamic loading. Carbon nanotubes are distributed in 5 different shapes: U, V, A, O and X, depending on the shape they form through the thickness of the plate. The displacement fields are derived in the Laplace domain using a higher-order shear deformation theory. Equations of motion are obtained through the application of the energy method and Hamilton's principle. The resulting equations of motion are solved using Navier's method. Transforming the Laplace domain displacements into the time domain involves Durbin's modified inverse Laplace transform. To validate the accuracy of the developed algorithm, a free vibration analysis is conducted for simply supported plate made of functionally graded carbon nanotube reinforced composite and compared against existing literature. Subsequently, a parametric forced vibration analysis considers the influence of various parameters: volume fractions of carbon nanotubes, their distributions, and ratios of instantaneous value to retardation time in the relaxation function, using a linear standard viscoelastic model. In the forced vibration analysis, the dynamic distributed load applied to functionally graded carbon nanotube reinforced composite viscoelastic plate is obtained in terms of double trigonometric series. The study culminates in an examination of maximum displacement, exploring the effects of different carbon nanotube distributions, volume fractions, and ratios of instantaneous value to retardation times in the relaxation function on the amplitudes of maximum displacements.
In this article, the generalized thermoelastic theory with fractional derivative is presented to estimate the variation of temperature, the components of stress, the components of displacement and the changes in volume fraction field in two-dimensional porous media. Easily, the exact solutions in the Laplace domain are obtained. By using Laplace and Fourier transformations with the eigenvalues method, the physical quantities are obtained analytically. The numerical results for all the physical quantities considered are implemented and presented graphically. The results display that the present model with the fractional derivative is reduced to the Lord and Shulman (LS) and the classical dynamical coupled (CT) theories when the fractional parameter is equivalent to one and the delay time is equal to zero and respectively.
Ince, Omer Faruk;Ince, Ibrahim Furkan;Yildirim, Mustafa Eren;Park, Jang Sik;Song, Jong Kwan;Yoon, Byung Woo
ETRI Journal
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제42권1호
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pp.78-89
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2020
Human activity recognition (HAR) has become effective as a computer vision tool for video surveillance systems. In this paper, a novel biometric system that can detect human activities in 3D space is proposed. In order to implement HAR, joint angles obtained using an RGB-depth sensor are used as features. Because HAR is operated in the time domain, angle information is stored using the sliding kernel method. Haar-wavelet transform (HWT) is applied to preserve the information of the features before reducing the data dimension. Dimension reduction using an averaging algorithm is also applied to decrease the computational cost, which provides faster performance while maintaining high accuracy. Before the classification, a proposed thresholding method with inverse HWT is conducted to extract the final feature set. Finally, the K-nearest neighbor (k-NN) algorithm is used to recognize the activity with respect to the given data. The method compares favorably with the results using other machine learning algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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