The paper describes the development of a two-dimensional (2D) co-rotational nonlinear beam finite element that includes advanced path-following capabilities for detecting bifurcation instability in elasto-plasticity of steel elements subjected to fire without introducing imperfections. The advantage is twofold: i) no need to assume the magnitude of the imperfections and consequent reduction of the model complexity; ii) the presence of possible critical points is checked at each converged time step based on the actual load and stiffness distribution in the structure that is affected by the temperature field in the elements. In this way, the buckling modes at elevated temperature, that may be different from the ones at ambient temperature, can be properly taken into account. Moreover, an improved displacement predictor for estimating the displacement field allowed significant reduction of the computational cost. A co-rotational framework was exploited for describing the beam kinematic. In order to highlight the potential practical implications of the developed finite element, a parametric analysis was performed to investigate how the beam element compares both with the EN1993-1-2 buckling curve and with experimental tests on axially compressed steel members. Validation against experimental data and numerical outcomes obtained with commercial software is thoroughly described.
We define injective and projective representations of quivers with two vertices with n arrows. In the representation of quivers we denote n edges between two vertices as ${\Rightarrow}$ and n maps as $f_1{\sim}f_n$, and $E{\oplus}E{\oplus}{\cdots}{\oplus}E$ (n times) as ${\oplus}_nE$. We show that if E is an injective left R-module, then $${\oplus}_nE{\Longrightarrow[50]^{p_1{\sim}p_n}}E$$ is an injective representation of $Q={\bullet}{\Rightarrow}{\bullet}$ where $p_i(a_1,a_2,{\cdots},a_n)=a_i,\;i{\in}\{1,2,{\cdots},n\}$. Dually we show that if $M_1{\Longrightarrow[50]^{f_1{\sim}f_n}}M_2$ is an injective representation of a quiver $Q={\bullet}{\Rightarrow}{\bullet}$ then $M_1$ and $M_2$ are injective left R-modules. We also show that if P is a projective left R-module, then $$P\Longrightarrow[50]^{i_1{\sim}i_n}{\oplus}_nP$$ is a projective representation of $Q={\bullet}{\Rightarrow}{\bullet}$ where $i_k$ is the kth injection. And if $M_1\Longrightarrow[50]^{f_1{\sim}f_n}M_2$ is an projective representation of a quiver $Q={\bullet}{\Rightarrow}{\bullet}$ then $M_1$ and $M_2$ are projective left R-modules.
The aim of this study is to find out the relationships between the microstructures of SM45C(AISI1045) steel and fatigue crack propagation behaviour. Three microstructures such as (i) as received (fully annealed). (ii) water quenched and tempered, and (iii) oil quenched and tempered were used for fundamental mechanical testing and fatigue crack proagation test. The microstructures of (ii) and (iii) showed superior in tensile strength to (i). Resistance against fatigue crack propagation was higher in structure (i), while tensile properties were better in structures (ii) and (iii). It is believed due to that the enhancement of roughness of fracture surface obsered in structure (i) increases ${\Delta}Kth$ and lowers fatigue crack growth rate. However it does not necessarily mean the quenched and tempered structures (ii) and (iii) are undesirable for the engineering component because fatigue limit in low cycle test appears usually higher in the microstructures of higher strength.
Zhang, Jing;Lin, Hong;Nie, Weizhi;Chaisorn, Lekha;Wong, Yongkang;Kankanhalli, Mohan S
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제10권3호
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pp.1264-1274
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2015
Human action recognition received many interest in the computer vision community. Most of the existing methods focus on either construct robust descriptor from the temporal domain, or computational method to exploit the discriminative power of the descriptor. In this paper we explore the idea of using local action attributes to form an action descriptor, where an action is no longer characterized with the motion changes in the temporal domain but the local semantic description of the action. We propose an novel framework where introduces local action attributes to represent an action for the final human action categorization. The local action attributes are defined for each body part which are independent from the global action. The resulting attribute descriptor is used to jointly model human action to achieve robust performance. In addition, we conduct some study on the impact of using body local and global low-level feature for the aforementioned attributes. Experiments on the KTH dataset and the MV-TJU dataset show that our local action attribute based descriptor improve action recognition performance.
We introduce a rotational decision-directed joint algorithm of blind equalization coupled with carrier recovery for 32-QAM demodulation with high symbol rate. The proposed carrier recovery, which we call a rotational decision-directed carrier recovery(RDDCR), removes the residual phase difference by rotating the decision boundary for the kth received symbol by the frequency detector output of the (k-1)th received symbol. Since the RDDCR includes the function of PLL loop filter by rotating the decision boundary, it gives a simpler demodulator structure. The rotational decision-directed blind equalization(RDDBE) with the rotated decision boundary based on the Stop-and-Go Algorithm(SGA) operated during tracking the frequency offset by the RDDCR and removes intersymbol interference due to multipaths and channel noise. Test results show that symbol error rate of $10^{-3}$ is obtained before the forward error correction when SNR equals 15dB with 150KHz of carrier frequency offset and two multipaths, which is the channel condition for 32-QAM receiver.
The time slot assignment problem (TSAP) or Satellite Communications scheduling problem (SCSP) for a satellite performs $n{\times}n$ ground station data traffic switching has been known NP-hard problem. This paper suggests $O(n^2)$ time complexity algorithm for TSAP of a satellite that performs $n^2{\times}n^2$ ground station data traffic switching. This problem is more difficult than $n{\times}n$ TSAP as NP-hard problem. Firstly, we compute the average traffic for n-transponder's basic coverage zone and applies ground station exchange method that swap the ground stations until all of the transponders have a average value as possible. Nextly, we transform the D matrix to $D_{LB}$ traffic matrix that sum of rows and columns all of transponders have LB. Finally, we select the maximum traffic of row and column in $D_{LB}$, then decide the duration of kth switch mode to minimum traffic from selected values. The proposed algorithm can be get the optimal solution for experimental data.
We say that an isometric immersed hypersurface x : $M^n\;{\rightarrow}\;{\mathbb{R}}^{n+1}$ is of $L_k$-finite type ($L_k$-f.t.) if $x\;=\;{\sum}^p_{i=0}x_i$ for some positive integer p < $\infty$, $x_i$ : $M{\rightarrow}{\mathbb{R}}^{n+1}$ is smooth and $L_kx_i={\lambda}_ix_i$, ${\lambda}_i\;{\in}\;{\mathbb{R}}$, $0{\leq}i{\leq}p$, $L_kf=trP_k\;{\circ}\;{\nabla}^2f$ for $f\;{\in}\'C^{\infty}(M)$, where $P_k$ is the kth Newton transformation, ${\nabla}^2f$ is the Hessian of f, $L_kx\;=\;(L_kx^1,\;{\ldots},\;L_kx^{n+1})$, $x=(x^1,\;{\ldots},\;x^{n+1})$. In this article we study the following(hyper)surfaces in ${\mathbb{R}}^{n+1}$ from the view point of $L_1$-finiteness type: totally umbilic ones, generalized cylinders $S^m(r){\times}{\mathbb{R}}^{n-m}$, ruled surfaces in ${\mathbb{R}}^{n+1}$ and some revolution surfaces in ${\mathbb{R}}^3$.
This study compares and analyzes inorganic components of four different Pu-erh tea species consumed in Korea. The criteria for the inorganic components was based on the Royal Institute of Technology (KTH) recommendations. Out of the 19 general items: potassium, manganese, silicon and fluorine were detected in amounts exceeding the maximum allowable concentration by 5~23, 57~91, 1.6~1.8 and 9~18 times respectively. Out of the 15 potentially harmful elements: aluminum and nickel were exceeded the Maximum allowable concentration by 9~14 times and 0.8~1.2 times respectively. To reduce the concentration of inorganic elements in excess of the maximum allowable concentration, the extraction time of tea should be less than 1 minute in addition to limiting the amount. The amount of Pu-erh tea for extraction was about 0.1 g manganese, about 0.3 g potassium, about 0.5 g fluoride and about 2 g silicon. Therefore, the maximum amount of tea for extraction should be 0.1 g in regards to the safety of Pu-erh tea. Based on the recommended maximum daily intake of inorganic ingredients by the Ministry of Food and Drug Safety, it is desirable that the number of extractions be less than three.
Aiming at the problem that the existing human behavior recognition algorithm cannot fully utilize the multi-level spatio-temporal information of the network, a human behavior recognition algorithm based on a dense three-dimensional residual network is proposed. First, the proposed algorithm uses a dense block of three-dimensional residuals as the basic module of the network. The module extracts the hierarchical features of human behavior through densely connected convolutional layers; Secondly, the local feature aggregation adaptive method is used to learn the local dense features of human behavior; Then, the residual connection module is applied to promote the flow of feature information and reduced the difficulty of training; Finally, the multi-layer local feature extraction of the network is realized by cascading multiple three-dimensional residual dense blocks, and use the global feature aggregation adaptive method to learn the features of all network layers to realize human behavior recognition. A large number of experimental results on benchmark datasets KTH show that the recognition rate (top-l accuracy) of the proposed algorithm reaches 93.52%. Compared with the three-dimensional convolutional neural network (C3D) algorithm, it has improved by 3.93 percentage points. The proposed algorithm framework has good robustness and transfer learning ability, and can effectively handle a variety of video behavior recognition tasks.
Ju, Suheon;Sung, Saenal;Shen, Huiqiang;Jeong, Yong-Kuk;Shin, Jong Gye
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제12권1호
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pp.20-37
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2020
In this paper, we propose a simulation method based on backward simulation and process-oriented simulation to take into account the characteristics of shipbuilding production, which is an order-based industry with a job shop production environment. The shipyard production planning process was investigated to analyze the detailed process, variables and constraints of mid-term production planning. Backward and process-centric simulation methods were applied to the mid-term production planning process and an improved planning process, which considers the shipbuilding characteristics, was proposed. Based on the problem defined by applying backward process-centric simulation, a system which can conduct Discrete Event Simulation (DES) was developed. The developed mid-term planning system can be linked with the existing shipyard Advanced Planning System (APS). Verification of the system was performed with the actual shipyard mid-term production data for the four ships corresponding to a one-year period.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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