An alternative CMOS implementation of a multi-output four-terminal floating nullor (FTFN) with constant-g$_{m}$ rall-to-rail input stage is proposed. This presented circuit is based on the advantages of a complementary transconductance amplifier and class AB dual translinear cell circuit that comes up with wide bandwidth. The constant-g$_{m}$ characteristic is controlled by the maximum-current selection circuits, maintaining the smooth response over the change of input common mode voltage. The circuit performances are confirmed through HSPICE simulations. A current-mode multifunction filter is used to exhibit the potentiality of this proposed scheme.eme.
In this paper, we consider a common solution of three problems in real Hilbert spaces: the Ky Fan inequality problem, the variational inequality problem and the fixed point problem for demicontractive single-valued and quasi-nonexpansive multi-valued mappings. To find the solution we present a new iterative algorithm and prove a strong convergence theorem under mild conditions. Moreover, we provide a numerical example to illustrate the convergence behavior of the proposed iterative method.
In this work, we are interested in the extraction of areas of interest from satellite images by introducing a MO-TRIBES/OC-SVM approach. The One-Class Support Vector Machine (OC-SVM) is based on the estimation of a support that includes training data. It identifies areas of interest without including other classes from the scene. We propose generating optimal training data using the Multi-Objective TRIBES (MO-TRIBES) to improve the performances of the OC-SVM. The MO-TRIBES is a parameter-free optimization technique that manages the search space in tribes composed of agents. It makes different behavioral and structural adaptations to minimize the false positive and false negative rates of the OC-SVM. We have applied our proposed approach for the extraction of earthquakes and urban areas. The experimental results and comparisons with different state-of-the-art classifiers confirm the efficiency and the robustness of the proposed approach.
In this study, a multi-layer perceptron neural network (MLPNN) prediction model for compressive strength of the cement mortars has been developed. For purpose of constructing this model, 8 different mixes with 240 specimens of the 2, 7, 28, 56 and 90 days compressive strength experimental results of cement mortars containing fly ash (FA), silica fume (SF) and FA+SF used in training and testing for MLPNN system was gathered from the standard cement tests. The data used in the MLPNN model are arranged in a format of four input parameters that cover the FA, SF, FA+SF and age of samples and an output parameter which is compressive strength of cement mortars. In the model, the training and testing results have shown that MLPNN system has strong potential as a feasible tool for predicting 2, 7, 28, 56 and 90 days compressive strength of cement mortars.
An improvement is introduced to solve the plane problems of linear elasticity by reciprocal theorem for orthotropic materials. This method gives an integral equation with complex kernels which will be solved numerically. An artificial boundary is defined to eliminate the singularities and also an algorithm is introduced to calculate multi-valued complex functions which belonged to the kernels of the integral equation. The chosen sample problem is a plate, having a circular or elliptical hole, stretched by the forces parallel to one of the principal directions of the material. Results are compatible with the solutions given by Lekhnitskii for an infinite plane. Five different orthotropic materials are considered. Stress distributions have been calculated inside and on the boundary. There is no boundary layer effect. For comparison, some sample problems are also solved by finite element method and to check the accuracy of the presented method, two sample problems are also solved for infinite plate.
This article investigates buckling behavior of a multi-phase nanocrystalline nanobeam resting on Winkler-Pasternak foundation in the framework of nonlocal couple stress elasticity and a higher order refined beam model. In this model, the essential measures to describe the real material structure of nanocrystalline nanobeams and the size effects were incorporated. This non-classical nanobeam model contains couple stress effect to capture grains micro-rotations. Moreover, the nonlocal elasticity theory is employed to study the nonlocal and long-range interactions between the particles. The present model can degenerate into the classical model if the nonlocal parameter, and couple stress effects are omitted. Hamilton's principle is employed to derive the governing equations and the related boundary conditions which are solved applying an analytical approach. The buckling loads are compared with those of nonlocal couple stress-based beams. It is showed that buckling loads of a nanocrystalline nanobeam depend on the grain size, grain rotations, porosities, interface, elastic foundation, shear deformation, surface effect, nonlocality and boundary conditions.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.2
no.3
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pp.215-220
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2002
This paper proposes a method to apply the Backpropagation(BP) algorithm of MVL(Multi-Valued Logic) Neural Network to pattern recognition. It extracts the property of an object density about an original pattern necessary for pattern processing and makes the property of the object density mapped to MVL. In addition, because it team the pattern by using multiple valued logic, it can reduce time f3r pattern and space fer memory to a minimum. There is, however, a demerit that existed MVL cannot adapt the change of circumstance. Through changing input into MVL function, not direct input of an existed Multiple pattern, and making it each variable loam by neural network after calculating each variable into liter function. Error has been reduced and convergence speed has become fast.
In this paper, wave propagation of double-bonded Cooper-Naghdi micro sandwich cylindrical shells with porous core and carbon nanotube reinforced composite (CNTRC) face sheets are investigated subjected to multi-physical loadings with temperature dependent material properties. The governing equations of motion are derived by Hamilton's principle. Then, the influences of various parameters such as wave number, CNT volume fraction, temperature change, Skempton coefficient, material length scale parameter, porosity coefficient on the phase velocity of double-bonded micro sandwich shell are taken into account. It is seen that by increasing of Skempton coefficient, the phase velocity decreases for higher wave number and the results become approximately the constant. Also, by increasing of the material length scale parameter, the cut of frequency increases, because the stiffness of micro structure increases. The obtained results for this article can be used to detect, locate and quantify crack.
The differential quadrature method (DQM) is a numerical technique of rather recent origin, which by its continually increasing applications in different problems of engineering, is a competing alternative to the conventional numerical techniques for the solution of initial and boundary value problems. The work of this paper concerns the application of the DQM in the area of the buckling of multi layered orthotropic composite plates with various boundary conditions the buckling of multi layered composite plates with constant and variable thickness under axial compressive static loading is considered. The effects of fiber orientation and boundary conditions on static behavior of composite plates are presented. The comparison of results from the present method and those obtained from NISA II software shows the accuracy and reliability of this method.
In this paper, a new development in the time optimal control theory in sliding mode control systems for multi-quadrant buck converters with a variable load is presented. In general, the closed-loop time optimal control system is applied to multi-quadrant buck converters for output regulation, so that an optimal switching surface is obtained. Moreover, an adjusted optimal sliding mode controller is suggested which adjusts the controller parameters to give an optimal switching surface. In addition, a description of the transient response of the closed-loop system is proposed and used to damp any output or input disturbances in minimum time. Numerical simulations and experimental results are employed to demonstrate that the output regulation time and transient performances of dc/dc converters using the proposed technique are improved effectively when compared to the classical sliding mode control method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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