본 논문에서는 구조물의 안전성을 목적으로 변위를 감시하는 자동화된 시스템을 제안한다. 사진측량 기법은 서로 다른 각도에서 촬영된 2차원 이미지로부터 대상물의 정밀한 3차원 형상을 얻어내는 기법으로써 구조물의 변형을 분석하기에 매우 정확하면서도 편리하다. 본 논문은 카메라보정, 표정점(coded target)을 이용한 특징점의 획득, 획득된 특징점의 3차원 복원 및 정확도 분석의 과정으로 구성된다. 논문에서 사용되는 다시점 카메라 각각의 카메라는 일정한 거리와 시차로 배치하였다. 카메라 보정은 다시점 카메라로부터 획득된 3장의 영상에서 7개 이상의 대응점들로부터 트라이포컬텐서를 구하고 이로부터 유클리드 카메라를 구하는 자기교정(self-calibration) 방법을 사용하였다. 특히 특징점 획득 과정에서, 정확한 좌표를 구하기 위하여 외곽형상으로부터 중심점의 좌표를 정확하게 계산해내는 서브픽셀 기법을 사용하고 패턴 인식 기법을 이용하여 특징점을 자동으로 검출하였으며, 실세계 좌표상에서의 실측값을 구하기 위하여 스케일 바를 사용한다.
최근 우리나라는 주거 및 주차 공간의 확보를 위해 다양한 필로티 구조물이 건설되어 왔다. 하지만 이러한 필로티 구조물은 1층에 주차 공간을 확보하기 위해 벽체가 없는 돌출된 기둥의 형태로 건설되어 왔다. 이러한 형태는 지진 발생 시 일반적인 구조물에 비해 상대적으로 기둥의 파손이 쉽게 발생하며, 이러한 파손은 구조물의 붕괴로 이어질 수 있다. 따라서 본 연구에서는 MPS (Multi Performance System) 면진받침을 활용한 필로티 구조물의 안전성 확보에 대한 연구를 수행하였다. 기존에 건설되어 있는 필로티 구조물에 대해 MPS 면진받침 설치 유무에 따른 비선형 동적 해석을 수행하고 해석결과를 비교 및 분석하였다. 최종적으로 각각의 내진성능 평가를 수행하고 MPS 면진받침의 성능을 검증하였다.
Some structural members of large-scale marine vessels such as large-scale offshore structures and very large container ships are assembled by very thick plates of which thickness exceeds 60mm. Also, high-tensile steels have been selected to meet the required structural strength and fatigue strength. Generally, multi-pass welding method such as FCA(Flux-Core Arc) welding has been used to join the thick plates. Considering the welding residual stresses, fatigue strength of the welded joints of thick plates should be assured since the residual stress influences the fatigue strength. This paper presents a numerical procedure to investigate the residual stress of structure joined by multi-pass FCA welding so that it can be incorporated into the fatigue strength assessment considering the effect of welding residual stress. The residual stress distribution is also measured by X-Ray diffraction method. The residual stress obtained by the computational model also has been compared with that of experiment. The results of FEA are in very good agreement with the experimental measurements.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권5호
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pp.1431-1445
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2022
We construct a deep neural network model named ECGResNet. This model can diagnosis diseases based on 12-lead ECG data of eight common cardiovascular diseases with a high accuracy. We chose the 16 Blocks of ResNet50 as the main body of the model and added the Squeeze-and-Excitation module to learn the data information between channels adaptively. We modified the first convolutional layer of ResNet50 which has a convolutional kernel of 7 to a superposition of convolutional kernels of 8 and 16 as our feature extraction method. This way allows the model to focus on the overall trend of the ECG signal while also noticing subtle changes. The model further improves the accuracy of cardiovascular and cerebrovascular disease classification by using a fully connected layer that integrates factors such as gender and age. The ECGResNet model adds Dropout layers to both the residual block and SE module of ResNet50, further avoiding the phenomenon of model overfitting. The model was eventually trained using a five-fold cross-validation and Flooding training method, with an accuracy of 95% on the test set and an F1-score of 0.841.We design a new deep neural network, innovate a multi-scale feature extraction method, and apply the SE module to extract features of ECG data.
Hybrid simulation (HS) is a versatile tool for structural performance evaluation under dynamic loads. Although real structural responses are often multiple-directional owing to an eccentric mass/stiffness of the structure and/or excitations not along structural major axes, few HS in this field takes into account structural responses in multiple directions. Multi-directional loading is more challenging than uni-directional loading as there is a nonlinear transformation between actuator and specimen coordinate systems, increasing the difficulty of suppressing loading error. Moreover, redundant actuators may exist in multi-directional hybrid simulations of large-scale structures, which requires the loading strategy to contain ineffective loading of multiple actuators. To address these issues, lately a new strategy was conceived for accurate reproduction of desired displacements in bi-directional hybrid simulations (BHS), which is characterized in two features, i.e., iterative displacement command updating based on the Jacobian matrix considering nonlinear geometric relationships, and force-based control for compensating ineffective forces of redundant actuators. This paper performs performance validation and application of this new mixed loading strategy. In particular, virtual BHS considering linear and nonlinear specimen models, and the diversity of actuator properties were carried out. A validation test was implemented with a steel frame specimen. A real application of this strategy to BHS on a full-scale 2-story frame specimen was performed. Studies showed that this strategy exhibited excellent tracking performance for the measured displacements of the control point and remarkable compensation for ineffective forces of the redundant actuator. This strategy was demonstrated to be capable of accurately and effectively reproducing the desired displacements in large-scale BHS.
This paper presents an efficient version of Hilbert-Huang transform for nonlinear non-stationary systems analyses. An ensemble empirical mode decomposition (EEMD) is introduced to alleviate the problem of mode mixing between intrinsic mode functions (IMFs) decomposed by EMD. Yet the problem has not been fully resolved when a signal of a similar scale resides in different IMF components. Instead of using a trial and error method to select the "best" outcome generated by EEMD, a hybrid algorithm based on EEMD and EMD is proposed for multi-mode signal processing. The developed approach comprises the steps from a bandpass filter design for regrouping modes of the IMFs obtained from EEMD, to the mode extraction using EMD, and to the assessment of each mode in the marginal spectrum. A simulated two-mode signal is tested to demonstrate the efficiency and robustness of the approach, showing average relative errors all equal to 1.46% for various noise levels added to the signal. The developed approach is also applied to a real bridge structure, showing more reliable results than the pure EMD. Discussions on the mode determination are offered to explain the connection between modegrouping form on the one hand, and mode-grouping performance on the other.
The vibrational characteristics of Multi-Phase Nanocomposite (MPC) reinforced annular/circular plate under initially stresses are presented using the state-space formulation based on three-dimensional elasticity theory (3D-elasticity theory) and Differential Quadrature Method (DQM). The MPC reinforced annular/circular plate is under initial lateral stress and composed of multilayers with Carbon Nanotubes (CNTs) uniformly dispersed in each layer, but its properties change layer-by-layer along the thickness direction. The State-Space based Differential Quadrature Method (SS-DQM) is presented to examine the frequency behavior of the current structure. Halpin-Tsai equations and fiber micromechanics are used in the hierarchy to predict the bulk material properties of the multi-scale composite. A singular point is investigated for modeling the circular plate. The CNTs are supposed to be randomly oriented and uniformly distributed through the matrix of epoxy resin. Afterward, a parametric study is done to present the effects of various types of sandwich circular/annular plates on frequency characteristics of the MPC reinforced annular/circular plate using 3D-elasticity theory.
The multi-dielectric layer $SiO_2$/$Si_3{N_4}$/$SiO_2$ (ONO) is used to improve charge retention and to scale down the memory device. The nitride layer of MNOS device is oxidize to form ONO system. During the oxidation of the nitride layer, the change of thickness of nitride layer and generation of interface state between nitride layer and top oxide layer occur. In this paper, effects of oxidation of the nitride layer is studied. The decreases of the nitride layer due to oxidation and trapping characteristics of interface state of multi layer dielectric film are investigated through the C-V measurement and F-N tunneling injection experiment using SONOS capacitor structure. Based on the experimental results, carrier trapping model for maximum flatband voltage shift of multi layer dielectric film is proposed and compared with experimental data. As a results of curve fitting, interface trap density between the top oxide and layer is determined as being $5{\times}10^11$~$2{\times}10^12$[$eV^1$$cm^2$].
Recently, promising structural technologies like multi-function, ultra-load bearing capacity and tailored structures have been put up for discussions. Finite Element (FE) modelling is probably the best-known option capable of treating these superior properties and multi-domain behavior structures. However, advanced materials such as Functionally Graded Material (FGM) and nanocomposites suffer from problems resulting from variable material properties, reinforcement aggregation and mesh generation. Motivated by these factors, this research proposes a unified shape function for FGM, nanocomposites, graded nanocomposites, in addition to traditional isotropic and orthotropic structural materials. It depends not only on element length but also on the beam's material properties and geometric characteristics. The systematic mathematical theory and FE formulations are based on the Timoshenko beam theory for beam structure. Furthermore, the introduced element achieves C1 degree of continuity. The model is proved to be convergent and free-off shear locking. Moreover, numerical results for static and free vibration analysis support the model accuracy and capabilities by validation with different references. The proposed technique overcomes the issue of continuous properties modelling of these promising materials without discarding older ones. Therefore, introduced benchmark improvements on the FE old concept could be extended to help the development of new software features to confront the rapid progress of structural materials.
NISHIOKA HIROAKI;YAMAMOTO KAZUHIRO;BASSETT BRUCE A.
천문학회지
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제38권2호
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pp.175-178
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2005
We show that next-generation galaxy surveys such as KAOS (the Kilo-Aperture Optical Spectro-graph)will constrain dark energy even if the baryon oscillations are missing from the monopole power spectrum and the bias is scale- and time-dependent KAOS will accurately measure the quadrupole power spectrum which gives the leading anisotropies in the power spectrum in redshift space due to peculiar velocities, the finger of God effect, as well as the Alcock-Paczynski effect. The combination of monopole and quadrupole power spectra powerfully breaks the degeneracy between the bias parameters and dark energy and, in the complete absence of baryon oscillations ($\Omega$b = 0), leads to a roughly $500\%$ improvement in constraints on dark energy compared with the monopole spectrum alone. As a result, for KAOS the worst case with no oscillations has dark energy errors only mildly degraded relative to the ideal case, providing insurance on the robustness of KAOS constraints on dark energy. We show that nonlinear effects are crucial in correctly evaluating the quadrupole and significantly improving the constraints on dark energy when we allow for multi-parameter scale-dependent bias.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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