Chun, Hee-Young;Park, Gwi-Tae;Kuo, Chun Ping;Kim, Dong-Sik;Im, Hyeong-Yong
Proceedings of the KIEE Conference
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1987.07a
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pp.190-194
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1987
This paper describes a new method for control of large-scale system by sliding mode. The concepts of control to large-scale system on the basis of VSS(Variable Structure System) control theory are used to decompose a large control problem into a two-level algorithm such that each subsystem is stabilized with local discontinuous controllers and higher level corrective control is designed to take into account the effect of interaction among the subsystems. In this paper, we show that each subsystem is controlled with repect to local continuous and higher level corrective control. This algorithm can be easily applied to multi-variable control system and obtained a continuous control in comparison With variable structure control systems. Two numerical examples are discussed as illustrations.
Using density functional Theory, we studied local structure of liquid ethylene glycol and 1,3-propanediol. For both liquid, making intramolecular hydrogen bonding is not preferred, because relative energy between with and without intramolecular hydrogen bond is only -1.95kcal/mol, which is far less than intermolecular hydrogen bonding energy, about -7.5kcal/mol. Also, hydrogen bond induce polarization of hydroxyl group and make $2^{nd}$ hydrogen bond more stronger. This effect was small in intramolecular hydrogen bond of ethylene glycol. When considering energy per hydrogen bond, making only one intermolecular hydrogen bond for ethylene glycol pair is energetically favored, while two intermolecular hydrogen bond can be formed in 1,3-propanediol pair.
In this paper, to alleviate the effect of approximation error and discontinuous variation of the controller parameters, the variable structure control scheme using neural networks is presented. In the proposed method, the variable structure control rules for each local linear models are designed to reject the effect of linearization error caused by linearization of the nonlinear system. And neural network infer approximate controller gains from combination of local linear control gains. The proposed control methods can be used to control nonlinear systems and it has robust characteristic against system parameter variations and external disturbances.
Conformational flexibilities of the GlcNAc(β1,3)Gal(β)OMe are investigated through NMR spectroscopy and molecular modeling. Adiabatic energy map generated with a dielectric constant of 50 contains three local minima. All of the molecular dynamics simulations on three local minimum energy structures show fluctuations between two low energy structures, N2 at φ=80° and ψ=60° and N3 at φ=60° and ψ=-40°. We have presented adequate evidences to state that GlcNAc(β1,3)Gal(β)OMe exists in two conformationally discrete forms. Two state model of N2 and N3 conformers with a population ratio of 40:60 is used to calculate the effective cross relaxation rate and reproduces the experimental NOEs very well. Molecular dynamics simulation in conjunction with two state model proves successfully the dynamic equilibrium existed in GlcNAc(β1,3)Gal(β)OMe and can be considered as a powerful method to analyze the motional properties in the structure of carbohydrate. This observation also cautions against the indiscriminate use of a rigid model to analyze NMR data.
Federated learning provides an efficient integrated model for distributed data, allowing the local training of different data. Meanwhile, the goal of multi-task learning is to simultaneously establish models for multiple related tasks, and to obtain the underlying main structure. However, traditional federated multi-task learning models not only have strict requirements for the data distribution, but also demand large amounts of calculation and have slow convergence, which hindered their promotion in many fields. In our work, we apply the rank constraint on weight vectors of the multi-task learning model to adaptively adjust the task's similarity learning, according to the distribution of federal node data. The proposed model has a general framework for solving optimal solutions, which can be used to deal with various data types. Experiments show that our model has achieved the best results in different dataset. Notably, our model can still obtain stable results in datasets with large distribution differences. In addition, compared with traditional federated multi-task learning models, our algorithm is able to converge on a local optimal solution within limited training iterations.
Kim, Hyo-Jin;Park, Sang-il;Bae, Gi-Hoon;Lee, Sang-Ho
Journal of Korean Society of societal Security
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v.3
no.1
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pp.33-42
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2010
This study predicts the stress history for truss bridge with local damages by using global-local model combination method. For this end, the global structure is modeled by 3D frame elements and the selected local details are modeled by shell elements. Then superposition principle enable the global-local model to be combined interactively. Because the frame model cannot consider the rigidity of gusset plate and the interation of structural members due to the complexity of stress distribution in truss connection. The section modification factors are proposed to calibrate the stiffness of global frame element. The global-local model combination is verified by comparing the numerical results with experimental data obtained from the proof loading test to the operating truss bridge. Furthermore, stress histrories of the truss bridge are generated in the consideration of the rigidity of truss connection with local damage by using the combination method.
Nie Biao;Xu Shanhua;Hu WeiCheng;Chen HuaPeng;Li AnBang;Zhang ZongXing
Steel and Composite Structures
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v.48
no.1
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pp.27-41
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2023
Under the long-term effect of corrosive environment, many cold-formed steel (CFS) structures have serious corrosion problems. Corrosion leads to the change of surface morphology and the loss of section thickness, which results in the change of instability mode and failure mechanism of CFS structure. This paper mainly investigates the elastic local buckling behavior of corroded CFS columns. The surface morphology scanning test was carried out for eight CFS columns accelerated corrosion by the outdoor periodic spray test. The thin shell finite element (FE) eigen-buckling analysis was also carried out to reveal the influence of corrosion surface characteristics, corrosion depth, corrosion location and corrosion area on the elastic local buckling behaviour of the plates with four simply supported edges. The accuracy of the proposed formulas for calculating the elastic local buckling stress of the corroded plates and columns was assessed through extensive parameter studies. The results indicated that for the plates considering corrosion surface characteristics, the maximum deformation area of local buckling was located at the plates with the minimum average section area. For the plates with localized corrosion, the main buckling shape of the plates changed from one half-wave to two half-wave with the increase in corrosion area length. The elastic local buckling stress decreased gradually with the increase in corrosion area width and length. In addition, the elastic local buckling stress decreased slowly when corrosion area thickness was relatively large, and then tends to accelerate with the reduction in corrosion area thickness. The distance from the corrosion area to the transverse and longitudinal centerline of the plate had little effect on the elastic local buckling stress. Finally, the calculation formula of the elastic local buckling stress of the corroded plates and CFS columns was proposed.
Purpose This paper examines the role of local market-based communities in driving regional revitalization, using detailed analysis of online networks. We aim to dissect a local community's communication network, highlighting members with high engagement levels and exploring their characteristics. Our goal is to identify the conditions that allow local community networks to grow independently and to demonstrate how the activation of these networks contributes to regional revitalization. Design/methodology/approach We employ a mixed-methods approach, combining social network analysis with statistical techniques to investigate the structure of online communication networks. Specifically, we use ANOVA to determine the statistical significance of our findings, ensuring their reliability. To complement our quantitative data, we include qualitative insights from interviews, adding depth and context to our analysis. Findings Our results show that individuals with high centrality in the online network are crucial for maintaining active local communities. We find that leveraging local resources to create a supportive and adaptable environment is essential for the communities' sustainability and expansion. Importantly, our research draws a direct connection between the vitality of local community networks and the broader process of regional revitalization. We argue that energizing local communities is an effective way to address the risk of regional decline. By integrating quantitative analysis with qualitative feedback, this study contributes to the understanding of local market-based communities as key drivers of regional development. It emphasizes the importance of building vibrant, resourceful community networks to revitalize areas experiencing socio-economic challenges.
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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1990.04a
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pp.122-127
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1990
The transfer of forces across the interface by bond between concrete and steel is of fundamental importance to many aspects of reinforced concrete behavior. Bond stress - slip relationships were studied using a symmetrical tension test specimen. This type of test is intented to simulate conditions in the tension zone of a concrete beam between primary cracks and below the neutral axis. These relationships between local bond stress and local slip are quite different at different locations along the bar. The present study allows more accurate analysis of reinforced concrete structures by employing more realistic bond stress-slip relations.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.4
no.2
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pp.89-96
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2015
In this paper, time-frequency analysis algorithms, empirical mode decomposition and local mean decomposition, are reviewed and their applications to nonlinear and nonstationary real-world data are discussed. In addition, their generic extensions to complex domain are addressed for the analysis of multichannel data. Simulations of these algorithms on synthetic data illustrate the fundamental structure of the algorithms and how they are designed for the analysis of nonlinear and nonstationary data. Applications of the complex version of the algorithms to the synthetic data also demonstrate the benefit of the algorithms for the accurate frequency decomposition of multichannel data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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