Within the context of Structural Health Monitoring (SHM), it is often the case that structural systems are described by uncertainty, both with respect to their parameters and the characteristics of the input loads. For the purposes of system identification, efficient modeling procedures are of the essence for a fast and reliable computation of structural response while taking these uncertainties into account. In this work, a reduced order metamodeling framework is introduced for the challenging case of nonlinear structural systems subjected to earthquake excitation. The introduced metamodeling method is based on Nonlinear AutoRegressive models with eXogenous input (NARX), able to describe nonlinear dynamics, which are moreover characterized by random parameters utilized for the description of the uncertainty propagation. These random parameters, which include characteristics of the input excitation, are expanded onto a suitably defined finite-dimensional Polynomial Chaos (PC) basis and thus the resulting representation is fully described through a small number of deterministic coefficients of projection. The effectiveness of the proposed PC-NARX method is illustrated through its implementation on the metamodeling of a five-storey shear frame model paradigm for response in the region of plasticity, i.e., outside the commonly addressed linear elastic region. The added contribution of the introduced scheme is the ability of the proposed methodology to incorporate uncertainty into the simulation. The results demonstrate the efficiency of the proposed methodology for accurate prediction and simulation of the numerical model dynamics with a vast reduction of the required computational toll.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권7호
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pp.3194-3216
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2018
Slow Feature Discriminant Analysis (SFDA) is a supervised feature extraction method inspired by biological mechanism. In this paper, a novel method called Two Dimensional Slow Feature Discriminant Analysis via $L_{2,1}$ norm minimization ($2DSFDA-L_{2,1}$) is proposed. $2DSFDA-L_{2,1}$ integrates $L_{2,1}$ norm regularization and 2D statically uncorrelated constraint to extract discriminant feature. First, $L_{2,1}$ norm regularization can promote the projection matrix row-sparsity, which makes the feature selection and subspace learning simultaneously. Second, uncorrelated features of minimum redundancy are effective for classification. We define 2D statistically uncorrelated model that each row (or column) are independent. Third, we provide a feasible solution by transforming the proposed $L_{2,1}$ nonlinear model into a linear regression type. Additionally, $2DSFDA-L_{2,1}$ is extended to a bilateral projection version called $BSFDA-L_{2,1}$. The advantage of $BSFDA-L_{2,1}$ is that an image can be represented with much less coefficients. Experimental results on three face databases demonstrate that the proposed $2DSFDA-L_{2,1}/BSFDA-L_{2,1}$ can obtain competitive performance.
We designed the artificial olfactory sensing system (Electronic Nose) using MOS type sensor array fur recognizing and analyzing odour. The response of individual sensors of sensor array, each processing a slightly different response towards the sample volatiles, can provide enough information to discriminate between sample odours. In this paper, we applied clustering algorithm for dimension reduction, such as linear projection mapping (PCA method), nonlinear mapping (Sammon mapping method) and the combination of PCA and Sammon mapping having a better discriminating ability. The odours used are VOC (Volatile chemical compound) and Toxic gases.
본 논문은 카메라로 찍은 투사 사영(Perspective Projection)의 한 영상으로부터 물체의 크기와 위치를 계산하기 위해서 3 개의 소실 점만을 사용해서 계산하는 새로운 방법을 제안한다. 우리의 접근 방법은 투사 사영의 영상으로부터 초점 거리(Focal Length), 회전 행렬(Rotation Matrix) 등의 정보들 없이 3개의 소실 점만을 가지고 계산하는 방법이다. 물체는 꼭지점(vertices)의 좌표가 크기 벡터 v 의 선형 함수로서 표현할 수 있는 다각형으로써 모델이 된다는 것을 가정한다. 이 재구성의 입력은 영상에서 특징 점과 모델에서 특징 점 사이 대응점의 집합으로 표현할 수 있다. 이 매개 변수 모델의 각각 크기를 최적화하기 위해서, 재구성의 최적화는 동일하게 매개 변수 공간을 샘플링에 의한 최적화기에 대하여 다중 시작점(multiple starting points)을 발생하는 다중 시작(multi-start) 방법을 가지는 표준 비선형 최적화 기법을 효과적으로 해결할 수가 있다.
A. E. Ofem;A. A. Mebawondu;C. Agbonkhese;G. C. Ugwunnadi;O. K. Narain
Nonlinear Functional Analysis and Applications
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제29권1호
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pp.131-164
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2024
In this research, we study a modified relaxed Tseng method with a single projection approach for solving common solution to a fixed point problem involving finite family of τ-demimetric operators and a quasi-monotone variational inequalities in real Hilbert spaces with alternating inertial extrapolation steps and adaptive non-monotonic step sizes. Under some appropriate conditions that are imposed on the parameters, the weak and linear convergence results of the proposed iterative scheme are established. Furthermore, we present some numerical examples and application of our proposed methods in comparison with other existing iterative methods. In order to show the practical applicability of our method to real word problems, we show that our algorithm has better restoration efficiency than many well known methods in image restoration problem. Our proposed iterative method generalizes and extends many existing methods in the literature.
A refined projection-based purely Lagrangian meshfree method is presented towards reliable numerical analysis of fluid flow interactions with saturated/unsaturated porous media of uniform/spatially-varying porosities. The governing equations are reformulated on the basis of two-phase mixture theory with incorporation of volume fraction. These principal equations of mixture are discretized in the context of Incompressible SPH (Smoothed Particle Hydrodynamics) method. Associated with the consideration of governing equations of mixture, a new term arises in the source term of PPE (Poisson Pressure Equation), resulting in modified source term. The linear and nonlinear force terms are included in momentum equation to represent the resistance from porous media. Volume increase of fluid particles are taken into consideration on account of the presence of porous media, and hence multi-resolution ISPH framework is also incorporated. The stability and accuracy of the proposed method are thoroughly examined by reproducing several numerical examples including the interactions between fluid flow and saturated/unsaturated porous media of uniform/spatially-varying porosities. The method shows continuous pressure field, smooth variations of particle volumes and regular distributions of particles at the interface between fluid and porous media.
In order to suppress the wind-induced vibrations of the Canton Tower, a pair of active mass driver (AMD) systems has been installed on the top of the main structure. The structural principal directions in which the bending modes of the structure are uncoupled are proposed and verified based on the orthogonal projection approach. For the vibration control design in the principal X direction, the simplified model of the structure is developed based on the finite element model and modified according to the field measurements under wind excitations. The AMD system driven by permanent magnet synchronous linear motors are adopted. The dynamical models of the AMD subsystems are determined according to the open-loop test results by using nonlinear least square fitting method. The continuous variable gain feedback (VGF) control strategy is adopted to make the AMD system adaptive to the variation in the intensity of wind excitations. Finally, the field tests of free vibration control are carried out. The field test results of AMD control show that the damping ratio of the first vibration mode increases up to 11 times of the original value without control.
As well-known, the extended Kalman filter (EKF) is a powerful tool for parameter identification with limited measurements. However, traditional EKF is not applicable when the external excitation is unknown. By using least-squares estimation (LSE) for force identification, an EKF with unknown input (EKF-UI) approach was recently proposed by the authors. In this approach, to ensure the influence matrix be of full column rank, the sensors have to be deployed at all the degrees-of-freedom (DOFs) corresponding to the unknown excitation, saying collocated measurements are required. However, it is not easy to guarantee that the sensors can be installed at all these locations. To circumvent this limitation, based on the idea of first-order-holder discretization (FOHD), an improved EKF with unknown input (IEKF-UI) approach is proposed in this study for the simultaneous identification of structural parameters and unknown excitation. By using projection matrix, an improved observation equation is obtained. Few displacement measurements are fused into the observation equation to avoid the so-called low-frequency drift. To avoid the ill-conditioning problem for force identification without collocated measurements, the idea of FOHD is employed. The recursive solution of the structural states and unknown loads is then analytically derived. The effectiveness of the proposed approach is validated via several numerical examples. Results show that the proposed approach is capable of satisfactorily identifying the parameters of linear and nonlinear structures and the unknown excitation applied to them.
Hoek et al.(2002)이 개발한 일반화된 Hoek-Brown(GHB) 파괴기준식은 암반의 파괴응력 조건을 정의하는 비선형 함수이다. 관련 강도정수들은 GSI 지수값을 이용하여 체계적으로 결정된다. GSI 지수는 현장 암반의 상태를 정량화한 수치이므로 GHB 파괴기준식은 현장의 암반조건을 파괴기준식에 반영할 수 있는 실용적인 암반파괴함수이다. 대부분의 암반공학 기술자들이 선형 Mohr-Coulomb 파괴기준식에 익숙하며, 다수의 암반공학 소프트웨어들이 Mohr-Coulomb 식을 채택하고 있음을 고려하여 등가마찰각과 등가점착력 계산식이 GHB 파괴기준식 발표와 함께 제시되었다. 그러나 이 목적으로 제시된 등 가마찰각 및 등가점착력 계산식은 선형 최적화가 수행되는 최소주응력 범위의 하한 값을 암반의 인장강도로 고정시키고 있다. 따라서 해석영역에 인장응력이 분포하지 않은 경우 Hoek et al.(2002)의 제안식을 이용한 등가마찰각 및 등가점착력 산정결과는 정확성이 떨어질 수 있다. 이러한 기존 등가마찰각 및 등가점착력 산정수식의 단점을 극복하기 위하여 이 연구에서는 임의의 최소주응력 구간에 대해서도 최적 등가마찰각과 등가점착력을 계산할 수 있는 해석적 수식을 유도하고 결과식의 정확성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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