As to the synthetical estimation of land covering parameters or the compounded land covering classification for multi-resolution satellite data, former researches mainly adopted linear or nonlinear regression models to describe the regression relationship of land covering parameters caused by the degradation of spatial resolution, in order to improve the retrieval accuracy of global land covering parameters based on 1;he lower resolution satellite data. However, these methods can't authentically represent the complementary characteristics of spatial resolutions among different satellite data at arithmetic level. To resolve the problem above, a new compounded land covering classification method at arithmetic level for multi-resolution satellite data is proposed in this .paper. Firstly, on the basis of unsupervised clustering analysis of the higher resolution satellite data, the likelihood distribution scatterplot of each cover type is obtained according to multiple-to-single spatial correspondence between the higher and lower resolution satellite data in some local test regions, then Parzen window approach is adopted to derive the real likelihood functions from the scatterplots, and finally the likelihood functions are extended from the local test regions to the full covering area of the lower resolution satellite data and the global covering area of the lower resolution satellite is classified under the maximum likelihood rule. Some experimental results indicate that this proposed compounded method can improve the classification accuracy of large-scale lower resolution satellite data with the support of some local-area higher resolution satellite data.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.14
no.7
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pp.663-671
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2008
This paper presents a real-time haptic rendering method for multi-contact interaction with virtual environments. Haptic systems often employ physics-based deformation models such as finite-element models and mass-spring models which demand heavy computational overhead. The haptic system can be designed to have two sampling times, T and JT, for the haptic loop and the graphic loop, respectively. A multi-rate output-estimation with an exponential forgetting factor is proposed to implement real-time haptic rendering for the haptic systems with two sampling rates. The computational burden of the output-estimation increases rapidly as the number of contact points increases. To reduce the computation of the estimation, the multi-rate output-estimation with reduced parameters is developed in this paper. Performance of the new output-estimation with reduced parameters is compared with the original output-estimation with full parameters and an exponential forgetting factor. Estimated outputs are computed from the estimated input-output model at a high rate, and trace the analytical outputs computed from the deformation model. The performance is demonstrated by simulation with a linear tensor-mass model.
This study proposes an inversion algorithm to extract the surface parameters, such as surface roughness and soil moisture contents, using multi-frequency SAR data. The study areas include the tidal flats of Jebu Island and the reclaimed lands of Hwaong district on the western coasts of the Korean peninsula. SAR data of three frequencies were accordingly calibrated to provide precise backscattering coefficients through absolute radiometric calibration. The root mean square (RMS) height and the correlation length, which can describe the surface roughness, were extracted from the backscattering coefficients using the inversion of the Integral Equation Method (IEM). The IEM model was appropriately modified to accommodate the environmental conditions of tidal flats. Volumetric soil moisture was also simultaneously extracted from the dielectric constant using the empirical model, which define the relations between volumetric soil moistures and dielectric constants. The results obtained from the proposed algorithm were verified with the in-situ measurements, and we confirmed that multi-frequency SAR observations combined with the surface scattering model for tidal flats can be used to quantitatively retrieve the geophysical surface parameters in tidal flats.
This paper uses dynamic computer simulation techniques to develop and apply a multi-criteria procedure using non-destructive vibration-based parameters for damage assessment in truss bridges. In addition to changes in natural frequencies, this procedure incorporates two parameters, namely the modal flexibility and the modal strain energy. Using the numerically simulated modal data obtained through finite element analysis of the healthy and damaged bridge models, algorithms based on modal flexibility and modal strain energy changes before and after damage are obtained and used as the indices for the assessment of structural health state. The application of the two proposed parameters to truss-type structures is limited in the literature. The proposed multi-criteria based damage assessment procedure is therefore developed and applied to truss bridges. The application of the approach is demonstrated through numerical simulation studies of a single-span simply supported truss bridge with eight damage scenarios corresponding to different types of deck and truss damage. Results show that the proposed multi-criteria method is effective in damage assessment in this type of bridge superstructure.
Generally, the goal of seismic retrofit design of an existing structure using energy dissipation devices is to determine the optimum design parameters of a retrofit device to satisfy a specified limit state with minimum cost. However, the presence of multiple parameters to be optimized and the computational complexity of performing non-linear analysis make it difficult to find the optimal design parameters in the realistic 3D structure. In this study, genetic algorithm-based optimal seismic retrofit methods for determining the required number, yield strength, and location of steel slit dampers are proposed to retrofit an asymmetric soft first-story structure. These methods use a multi-objective and single-objective evolutionary algorithms, each of which varies in computational complexity and incorporates nonlinear time-history analysis to determine seismic performance. Pareto-optimal solutions of the multi-objective optimization are found using a non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA-II). It is demonstrated that the developed multi-objective optimization methods can determine the optimum number, yield strength, and location of dampers that satisfy the given limit state of a three-dimensional asymmetric soft first-story structure. It is also shown that the single-objective distribution method based on minimizing plan-wise stiffness eccentricity turns out to produce similar number of dampers in optimum locations without time consuming nonlinear dynamic analysis.
Milasi, Rasoul Mohammadi;Jamali, Mohammad Reza;Lucas, Caro
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.5
no.4
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pp.436-443
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2007
In this paper, an intelligent method called BELBIC (Brain Emotional Learning Based Intelligent Controller) is used to control of Locally Linear Neuro-Fuzzy Model (LOLIMOT) of Washing Machine. The Locally Linear Neuro-Fuzzy Model of Washing Machine is obtained based on previously extracted data. One of the important issues in using BELBIC is its parameters setting. On the other hand, the controller design for Washing Machine is a multi objective problem. Indeed, the two objectives, energy consumption and effectiveness of washing process, are main issues in this problem, and these two objectives are in contrast. Due to these challenges, a Multi Objective Genetic Algorithm is used for tuning the BELBIC parameters. The algorithm provides a set of non-dominated set points rather than a single point, so the designer has the advantage of selecting the desired set point. With considering the proper parameters after using additional assumptions, the simulation results show that this controller with optimal parameters has very good performance and considerable saving in energy consumption.
Kim, Chesoong;Dudin, Alexander;Dudina, Olga;Kim, Jiseung
Industrial Engineering and Management Systems
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v.15
no.2
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pp.131-142
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2016
We consider a multi-server queueing system without buffer and with two types of customers as a model of operation of a mobile network cell. Customers arrive at the system in the marked Markovian arrival flow. The service times of customers are exponentially distributed with parameters depending on the type of customer. A part of the available servers is reserved exclusively for service of first type customers. Customers who do not receive service upon arrival, can make repeated attempts. The system operation is influenced by random factors, leading to a change of the system parameters, including the total number of servers and the number of reserved servers. The behavior of the system is described by the multi-dimensional Markov chain. The generator of this Markov chain is constructed and the ergodicity condition is derived. Formulas for computation of the main performance measures of the system based on the stationary distribution of the Markov chain are derived. Numerical examples are presented.
PURPOSES : Effective speed management is necessary for preventing traffic crashes on the road. Speed hump is known as an effective tool for managing speed. Unlike existing studies which are mainly focused on humps for vehicles, this study proposed a novel method to determine design parameters for bicycle speed humps based on a multi-criteria decision making process. METHODS : Three objectives including the effectiveness of speed reduction, bicycle safety, and user's comfortability were incorporated into the proposed evaluation framework for determining design parameters. A multi-criteria value function was also derived and utilized as a part of the proposed method. RESULTS : Extensive simulations and statistical tests show that an integrated bike-box way is identified as the best in terms of operational efficiency and safety. CONCLUSIONS : It is expected that the outcomes of this study can be a valuable precursor for developing design guidelines for bicycle road and facility.
Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.18
no.4
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pp.67-72
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2010
In this study, performance analysis and design optimization is carried out for a multi-rate spring brake system, which is used in a cable ride to stop the arriving passengers in safe and comfortable manner. Mathematical model for the spring is developed toward the objective of minimizing the impact at the arrival while satisfying the constraint of limited distance at the stop. Matlab code is utilized to examine parameters affecting the performance of the brake system. The results are validated by a commercial software RecurDyn. Kriging meta model is used to reduce the computational cost of the analysis. Optimization is conducted by RecurDyn, from which the design parameters are determined that minimizes the impact at the stop.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2008.04a
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pp.393-399
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2008
A modeling method for the modal analysis of a pre-twisted multi-packet blade system undergoing rotational motion is presented in this paper. Blades are idealized as pre-twisted cantilever beams that are fixed to a rotating disc. The stiffness coupling effects between blades due to the flexibilities of the disc and the shroud are modeled with discrete springs. The coupling effect between chordwise and flapwise bending deflection is also considered. Hybrid deformation variables are employed to derive the equations of motion. To obtain more general information, the equations of motion are transformed into dimensionless forms in which dimensionless parameters are identified. The effects of the dimensionless parameters and the number of packets as well as blades on the modal characteristics of the rotating multi-packet pre-twisted blade system are investigated with some numerical examples.
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