Shape memory is physical phenomenon which a platically metal is restored to its original shape by a solid state phase change by heating. TiNi alloy the most effective material in the shape memory alloy(SMA). To study(measure) recovery stress of intelligent composite. Ti50-Ni50 shape memory matrix with prestrain SMA fiber. When SMA fiber of the intelligent composite is heated over austenite starting temperature(As) by electric heating. a recovery stress are generated. The recovery stress of the intelligent composite was measured by strain gage or photoelastic experiment. Measuring method of recovery stress by photoelastic experiment was developed in this research. It was certified that photoelastic experiment was more effective and more precise than strain gage method in the measurement of recovery stress.
Active vibration control of intelligent laminated composite plates is performed experimental1y Laminated composite place is modeled by the system identification method. For the system identification process, the laminated composite place is excited by two piezoelectric actuators with PRBS signals. At the same time, the displacement of the laminated composite plate is measured by a gap sensor. From these excited PRBS signals and the measured displacement sequence, system parameters of the laminated composite plate are estimated using a recursive prediction error method. Model of the laminated composite plate with two piezoeletric actuators is assumed to be the form of ARMAX. From the estimated ARHMAX model, a state space equation of the observable canonical form is obtained. With this state space equation, a controller and an observer for active vibration control is designed using the optimal control method. Controller and observer are implemented on a digital system. Experiments on the vibration control are Performed with changing the outer layer fiber orientation of intelligent composite plates.
In this paper, shape memory compsites are made by powder metallurgy. And then, an self-strengthening effect of the composites by shape memory effect above inverse transformation temperature A/sab f/ of TiNi alloy discussed. Moreover, TiNiCo/Al composite is made by using TiNiCo alloy as fiber. And it is discused aboutaffection of Co in the shape memory composite. The results of the intelligent properties of TiNi/Ai-radical shape memory composite, using SMA, by powder metallurgy are the tensile strength of TiNiCo wire is much higher than that of TiNi wire. and the strength of TiNiCo/Al composite is generally higher than that TiNi/Al composite.
Thermo-mechanical behaviors of polymer matrix composite(PMC) with continuous TiNi fiber are studied using theoretical analysis with 1-D analytical model and numerical analysis with 2-D multi-fiber finite element(FE) model. It is found that both compressive stress in matrix and tensile stress in TiNi fiber are the source of strengthening mechanisms and thermo-mechanical coupling. Thermal expansion of continuous TiNi fiber reinforced PMC has been compared with various mechanical behaviors as a function of fiber volume fraction, degree of pre-strain and modulus ratio between TiNi fiber and polymer matrix. Based on the concept of so-called shape memory composite(SMC) with a permanent shape memory effect, the critical modulus ratio is determined to obtain a smart composite with no or minimum thermal deformation. The critical modulus ratio should be a major factor for design and manufacturing of SMC.
The microblade cutting method, so-called SAICAS, is widely used to quantify the adhesion of battery composite electrodes at different depths. However, as the electrode thickness or loading increases, the reliability of adhesion values measured by the conventional method is being called into question more frequently. Thus, herein, a few underestimated parameters, such as friction, deformation energy, side-area effect, and actual peeing area, are carefully revisited with ultrathick composite electrodes of 135 ㎛ (6 mAh cm-2). Among them, the existence of side areas and the change in actual peeling area are found to have a significant influence on measured horizontal forces. Thus, especially for ultrahigh electrodes, we can devise a new SAICAS measurement standard: 1) the side-area should be precut and 2) the same actual peeling area must be secured for obtaining reliable adhesion at different depths. This guideline will practically help design more robust composite electrodes for high-energy-density batteries.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권6호
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pp.2050-2077
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2015
One of the major issues in emerging cloud management system needs the efficient service level agreement negotiation framework, with an optimal negotiation strategy. Most researchers focus mainly on the atomic service negotiation model, with the assistance of the Agent Controller in the broker part to reduce the total negotiation time, and communication overhead to some extent. This research focuses mainly on composite service negotiation, to further minimize both the total negotiation time and communication overhead through the pre-request optimization of broker strategy. The main objective of this research work is to introduce an Automated Dynamic Service Level Agreement Negotiation Framework (ADSLANF), which consists of an Intelligent Third-party Broker for composite service negotiation between the consumer and the service provider. A broker consists of an Intelligent Third-party Broker Agent, Agent Controller and Additional Agent Controller for managing and controlling its negotiation strategy. The Intelligent third-party broker agent manages the composite service by assigning its atomic services to multiple Agent Controllers. Using the Additional Agent Controllers, the Agent Controllers manage the concurrent negotiation with multiple service providers. In this process, the total negotiation time value is reduced partially. Further, the negotiation strategy is optimized in two stages, viz., Classified Similarity Matching (CSM) approach, and the Truncated Negotiation Group Gale Shapely Stable Matching (TNGGSSM) approach, to minimize the communication overhead.
The optimal design of structural composite materials is a research topic that attracts the attention of lots researchers. For many more thirty years, there has been increasing interest in the applications in all kinds of topics, which means taking advantage of fuzzy set theory, fuzzy analysis, and fuzzy control for designing high-performance and efficient structural systems is a fundamental concern for engineers, and many applications require the use of a systems approach to combine structural and active control systems. Therefore, an intelligent method can be designed based on the mitigation method, and by establishing the stable of the closed-loop fuzzy mitigation system, the behavior of the closed-loop fuzzy mitigation system can be accurately predicted. In this article, the intelligent algorithm and optimum design of fuzzy theory for structural control has been provided and demonstrated effective and efficient in practical engineering issues.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제4권2호
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pp.236-240
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2004
Stroke-based composite HMMs with articulation states are proposed to deal with 3D spatio-temporal trajectory gestures. The direct use of 3D data provides more naturalness in generating gestures, thereby avoiding some of the constraints usually imposed to prevent performance degradation when trajectory data are projected into a specific 2D plane. Also, the decomposition of gestures into more primitive strokes is quite attractive, since reversely concatenating stroke-based HMMs makes it possible to construct a new set of gesture HMMs without retraining their parameters. Any deterioration in performance arising from decomposition can be remedied by a partial tuning process for such composite HMMs.
In the present paper, it is attempted to reconfirm the "Intelligent" material properties using both the sintered TiNi/Al(1100) matrix composite made by powder metallurgy method and the squeeze-casted TiNi/Al6061 specimens. A metal matrix composite is, its fault has been considered to deteriorate a strength of composite by heating residual stress of the matrix. Therefore, it is necessary to remove a tensile residual stress, to produce the strength of a composite better. On the contrary, if compressive residual stress happens in matrix of composite in place of tensile residual stress, it will make the strength of composite better. So that, this paper introduce the development of a high strength of composite, by using compressive residual stress well, on the study. By using these specimens, shape memory strengthening effects in tensile strength and fatigue crack propagation above inverse transformation temperature of TiNi fiber were investigated. We occurs the prestrain and volume fraction for to discuss the effects of a composite strength. Moreover, by SEM observation, the effect of the residual stress at the interface between Al matrix and TiNi fiber and some brittle precipitation layers such as inter metallic compounds on fracture mechanisms was discussed metallurgically.urgically.
In this research, we propose an automatic knowledge acquisition and composite knowledge expression mechanism based on machine learning and relational database. Most of traditional approaches to develop a knowledge base and inference engine of expert systems were based on IF-THEN rules, AND-OR graph, Semantic networks, and Frame separately. However, there are some limitations such as automatic knowledge acquisition, complicate knowledge expression, expansibility of knowledge base, speed of inference, and hierarchies among rules. To overcome these limitations, many of researchers tried to develop an automatic knowledge acquisition, composite knowledge expression, and fast inference method. As a result, the adaptability of the expert systems was improved rapidly. Nonetheless, they didn't suggest a hybrid and generalized solution to support the entire process of development of expert systems. Our proposed mechanism has five advantages empirically. First, it could extract the specific domain knowledge from incomplete database based on machine learning algorithm. Second, this mechanism could reduce the number of rules efficiently according to the rule extraction mechanism used in machine learning. Third, our proposed mechanism could expand the knowledge base unlimitedly by using relational database. Fourth, the backward inference engine developed in this study, could manipulate the knowledge base stored in relational database rapidly. Therefore, the speed of inference is faster than traditional text -oriented inference mechanism. Fifth, our composite knowledge expression mechanism could reflect the traditional knowledge expression method such as IF-THEN rules, AND-OR graph, and Relationship matrix simultaneously. To validate the inference ability of our system, a real data set was adopted from a clinical diagnosis classifying the dermatology disease.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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