Fuzzy logic and neural networks are complemetary technologies in the design of intelligent system. Fuzzy neural network(FNN) as an auto-tuning method is actually known to an excellent method for the adjustment of the fuzzy rule. However, this has a weak point, because the convergence to the optimum depends on the initial condition. In this paper we develop a coding format to determine a FNN model by chromosome in GA and present systematic approach to identify the parameters and structure of FNN. The proposed hybrid tuning method realizes to construct minimal and optimal structure of the fuzzy mode simultaneously and automatically. This paper shows effectiveness of the tuning system by simulations compared with conventional methods.
Thermal fatigue is a significant long-term degradation mechanism in nuclear power plants. In particular, as operating plants become older and life time extension activities are initiated, operators and regulators need screening criteria to exclude risks of thermal fatigue and methods to determine significant fatigue relevance. In general, the common thermal fatigue issues are well understood and controlled by plant instrumentation at fatigue susceptible locations. However, incidents indicate that certain piping system Tee connections are susceptible to turbulent temperature mixing effects that cannot be adequately monitored by common thermocouple instrumentations. Therefore, in this study thermal fatigue evaluation of piping system Tee-connections is performed using the fluid-structure interaction (FSI) analysis. From the thermal hydraulic analysis, the temperature distributions are determined and their results are applied to the structural model of the piping system to determine the thermal stress. Using the rain-flow method the fatigue analysis is performed to generate fatigue usage factors. The procedure for improved load thermal fatigue assessment using FSI analysis shown in this study will supply valuable information for establishing a methodology on thermal fatigue.
In this paper, the optimization of fuzzy controller using genetic algorithm is studied. The fuzzy controller has been widely applied to industries because it is highly flexible, robust, easy to implement, and suitable for complex systems. Generally, the design of fuzzy controller has difficulties in determining the structure of the rules and the membership functions. To solve these problems, the proposed method optimizes the structure of fuzzy roles and the parameters of membership functions simultaneously in so off-line method. The proposed method is evaluated through computer simulations.
Heliostat in the tower type solar thermal power plant is a sun tracking mirror system to reflect the solar energy to the receiver and the optical performance of it affects to the efficiency of whole power plant most significantly. Thus a proper design of structure of the heliostat reflective surface could be the most important step in the construction of such power plant. The work presented here is a design of structure of optical surface of heliostat, which will be used in 200kW solar thermal power plant. The receiver located at 43(m) high from ground in tower has $2{\times}2$(m) rectangular shape. We first developed the software tool to simulate the energy concentration characteristics of heliostat using the ray tracing technique. Then, the shape of heliostat reflective surface is designed with the consideration of heliostat's energy concentration characteristics, production cost and productivity. The designed heliostat's reflective surface has a structure formed by canting four of $1{\times}1$(m) rectangular flat plate mirror facet and the center of each mirror facet is located on the spherical surface, where the spherical surface is formulated by the mirror facet mounting frame.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.36S
no.1
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pp.29-37
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1999
In general, the information processing capability of a neural network is determined by its architecture and efficient training patterns. However, there is no systematic method for designing neural network and selecting effective training patterns. Evolutionary Algorithms(EAs) are referred to as the methods of population-based optimization. Therefore, EAs are considered as very efficient methods of optimal system design because they can provide much opportunity for obtaining the global optimal solution. In this paper, we propose a new method for finding the optimal structure of neural networks based on competitive co-evolution, which has two different populations. Each population is called the primary population and the secondary population respectively. The former is composed of the architecture of neural network and the latter is composed of training patterns. These two populations co-evolve competitively each other, that is, the training patterns will evolve to become more difficult for learning of neural networks and the architecture of neural networks will evolve to learn this patterns. This method prevents the system from the limitation of the performance by random design of neural networks and inadequate selection of training patterns. In co-evolutionary method, it is difficult to monitor the progress of co-evolution because the fitness of individuals varies dynamically. So, we also introduce the measurement method. The validity and effectiveness of the proposed method are inspected by applying it to the visual servoing of robot manipulators.
The earth pressure acting on underground structure was measured by application of the instrumentation system in the subway construction site constructed by the method of cut-and-cover tunnel. The measured earth pressure was compared with the earth pressure obtained from the existed theoretical equation, and the actual earth pressure diagram acting on the underground structure was investigated. As a result of investigation, the vertical earth pressure is mainly affected by the embankment height, and the lateral earth pressure is significantly affected by whether the existence of earth retaining structures or not. The measured vertical earth pressure is very similar to the theoretical earth pressure proposed by Bierbaumer. The measured lateral earth pressure is closed to the active earth pressure proposed by Rankine rather than the earth pressure at rest. The coefficient of earth pressure in soil deposit layer is about 0.35, and the coefficient in soft rock deposit layer is about 0.21. For design and construction the underground structures, therefore, it is reasonable estimation that the lateral earth pressure acting on structures installed in soil deposit layers is an average value between active earth pressure and earth pressure at rest. In rock deposit layers, the lateral earth pressure acting on structure is an active earth pressure only.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.4
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pp.1458-1470
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2018
In this letter, a new dual-port Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) antenna is introduced which has two independent signal feeding ports in a single antenna element to achieve smaller antenna volumes for the 5G mobile applications. The dual-port structure is implemented by adding a cross coupled semi-loop (CCSL) antenna as the secondary radiator to the ground short of inverted-F antenna (IFA). It is found that the port to port isolation is not deteriorated when an IFA and CCSL is combined to form a dual-port structure. The isolation property of the proposed antenna is compared with a polarization diversity based dual-port antenna proposed in the literature [9]. The operating frequency range is 3.3-4.0 GHz which is suitable for places where $4{\times}4$ MIMO systems are supposed to be deployed such as in China, EU, Korea and Japan at the band ${\times}$ (3.3 - 3.8GHz. The measured 6-dB impedance bandwidths of the proposed antennas are larger than 700 MHz with isolation between the feeding ports higher than 18 dB [1-2]. The simulation and measurement results show that the proposed antenna concept is a very promising alternative for 5G mobile applications.
In this paper, a design of an integral augmented nonlinear optimal variable structure system(INOVSS) is presented for the prescribed output control of uncertain MIMO systems under persistent disturbances. This algorithm basically concerns removing the problems of the reaching phase and combining with the nonlinear optimal control theory. By means of an integral nonlinear sliding surface, the reaching phase is completely removed. The ideal sliding dynamics of the integral nonlinear sliding surface is obtained in the form of the nonlinear state equation and is designed by using the nonlinear optimal control theory, which means the design of the integral nonlinear sliding surface and equivalent control input. The homogeneous $2{\upsilon}(\kappa)$ form is defined in order to easily select the $2{\upsilon}$ or even $(\kappa)-form$ higher order nonlinear terms in the suggested sliding surface. The corresponding nonlinear control input is designed in order to generate the sliding mode on the predetermined transformed new surface by means of diagonalization method. As a result, the whole sliding output from a given initial state to origin is completely guaranteed against persistent disturbances. The prediction/predetermination of output is enable. Moreover, the better performance by the nonlinear sliding surface than that of the linear sliding surface can be obtained. Through an illustrative example, the usefulness of the algorithm is shown.
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2011.05b
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pp.49-52
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2011
This study concerned with the retention structures or inverted temporary building for displacement measurement in the underground soil after drilling a vertical tilt sensor attached to the vertical distance required to maintain a real-time measurement and management in order to install the wireless measuring devices installed in the field through remote control and management program for the safety of retaining structures temporary building be found on the internet in real time temporary building the retention is to develop a safety management system. And based on this technology to monitor the future status of the various structures possible to add a variety of sensors and Life Cycle Prediction of the structure and needs to evolve into intelligent systems and wireless networks using wireless communications infrastructure systems based on expanding domestic market penetration by developing instrumentation pioneer in overseas markets as well as the activation can also be judged.
When excavation under existing structure is planned for a new construction project, the underpinning method is one of the most applicable construction methods. This study introduces a new modified underpinning method which is applied to construct a new subway line in Seoul Metropolitan. The new subway line was designed to pass underneath the existing subway line. Existing subway line carries about 2 million passengers daily, which is 33% of total passengers using subway in Seoul, and is the only circulation line in Seoul. Subway trains are passing 540 times through this section in a day. By applying a new underpinning method, the subway box structure of line is exposed 54m in the air supported by bearing piles. The proposed method was carefully monitored using heavy instrumentation system during construction. This study proposed and verified the application of the modified underpinning method, which can reduce construction period by 1.5 times and the construction cost by 1.2 times comparing with conventional method. The importance of considering construction sequence is investigated and verified by analyzed data non-considering construction sequence. The unexpected heaving which can bring up a dangerous situation for train running stability were measured, so this study shows that the upward movement has to be analyzed in designing process. As the use of underground space increases, the proposed method can be a good example of underground development.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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