Fiber reinforced polymer(FRP) composite decks are new to bridge applications and hence not much literature exists on their structural mechanical behavior. As there are many differences between numerical displacements through static analysis of the primary model and experimental displacements through static load tests, system identification (SI)techniques such as Neural Networks (NN) and support vector machines (SVM) utilized in the optimization of the FE model. During the process of identification, displacements were used as input while stiffness as outputs. Through the comparison of numerical displacements after SI and experimental displacements, it can note that NN and SVM would be effective SI methods in modeling an FRP deck. Moreover, two methods such as response surface method and iteration were proposed to optimize the estimated stiffness. Finally, the results were compared through the mean square error (MSE) of the differences between numerical displacements and experimental displacements at 6 points.
In this paper, a new identification method of the cascade control system is proposed which can overcome the weak points of Krishnaswamy and Rangaiah(1987)'s method. This new method consists of two steps. One is on-line process identification using the numerical integration to approximate the two process dynamics with a high order linear transfer function. The other is a model reduction technique to derive out low order transfer function(FOPTD or SOPTD) from the obtained high order linear transfer function to tune the controller using usual tuning rules. While the proposed method preserves the advantages of the Krishnaswamy and Rangaiah(1987)'s method, it has such a simplicity that it requires only measured input and output data and simple least-squares technique. Simulation results show that the proposed method can be a promising alternative in the identification of cascade control systems.
In this paper, a Cloud Model based Fruit Fly Optimization Algorithm (CMFOA) is presented for structural damage identification, which is a global optimization algorithm inspired by the foraging behavior of fruit fly swarm. It is assumed that damage only leads to the decrease in elementary stiffness. The differences on time-domain structural acceleration data are used to construct the objective function, which transforms the damaged identification problem of a structure into an optimization problem. The effectiveness, efficiency and accuracy of the CMFOA are demonstrated by two different numerical simulation structures, including a simply supported beam and a cantilevered plate. Numerical results show that the CMFOA has a better capacity for structural damage identification than the basic Fruit Fly Optimization Algorithm (FOA) and the CMFOA is not sensitive to measurement noise.
A developed hybrid method for crack identification of beams is presented. Based on the Euler-Bernouli beam theory and concepts of fracture mechanics, governing equation of the cracked beams is reformulated. Finite element (FE) method as a powerful numerical tool is used to discritize the equation in space domain. After transferring the equations from time domain to frequency domain, frequencies and mode shapes of the beam are obtained. Efficiency of the governed equation for free vibration analysis of the beams is shown by comparing the results with those available in literature and via ANSYS software. The used equation yields to move the influence of cracks from the stiffness matrix to the mass matrix. For crack identification measured data are produced by applying random error to the calculated frequencies and mode shapes. An objective function is prepared as root mean square error between measured and calculated data. To minimize the function, hybrid genetic algorithms (GAs) and particle swarm optimization (PSO) technique is introduced. Efficiency, Robustness, applicability and usefulness of the mixed optimization numerical tool in conjunction with the finite element method for identification of cracks locations and depths are shown via solving different examples.
Extended Kalman Filter (EKF) has been widely used for structural identification and damage detection. However, conventional EKF approaches require that external excitations are measured. Also, in the conventional EKF, unknown structural parameters are included as an augmented vector in forming the extended state vector. Hence the sizes of extended state vector and state equation are quite large, which suffers from not only large computational effort but also convergence problem for the identification of a large number of unknown parameters. Moreover, such approaches are not suitable for intelligent structural damage detection due to the limited computational power and storage capacities of smart sensors. In this paper, a two-stage and two-step algorithm is proposed for the identification of structural damage as well as unknown external excitations. In stage-one, structural state vector and unknown structural parameters are recursively estimated in a two-step Kalman estimator approach. Then, the unknown external excitations are estimated sequentially by least-squares estimation in stage-two. Therefore, the number of unknown variables to be estimated in each step is reduced and the identification of structural system and unknown excitation are conducted sequentially, which simplify the identification problem and reduces computational efforts significantly. Both numerical simulation examples and lab experimental tests are used to validate the proposed algorithm for the identification of structural damage as well as unknown excitations for structural health monitoring.
The main aim of this paper is the identification of the model parameters for the constitutive model of concrete and concrete-like materials capable of representing full set of 3D failure mechanisms under various stress states. Identification procedure is performed taking into account multi-scale character of concrete as a structural material. In that sense, macro-scale model is used as a model on which the identification procedure is based, while multi-scale model which assume strong coupling between coarse and fine scale is used for numerical simulation of experimental results. Since concrete possess a few clearly distinguished phases in process of deformation until failure, macro-scale model contains practically all important ingredients to include both bulk dissipation and surface dissipation. On the other side, multi-scale model consisted of an assembly micro-scale elements perfectly fitted into macro-scale elements domain describes localized failure through the implementation of embedded strong discontinuity. This corresponds to surface dissipation in macro-scale model which is described by practically the same approach. Identification procedure is divided into three completely separate stages to utilize the fact that all material parameters of macro-scale model have clear physical interpretation. In this way, computational cost is significantly reduced as solving three simpler identification steps in a batch form is much more efficient than the dealing with the full-scale problem. Since complexity of identification procedure primarily depends on the choice of either experimental or numerical setup, several numerical examples capable of representing both homogeneous and heterogeneous stress state are performed to illustrate performance of the proposed methodology.
Numerical identification was carried out for an isolate of Streptomyces D2-5 producing a new restriction endonuclease Svi I. Fifty taxonomic unit characters were tested and the data were analyzed numerically using the TAXON program. The isolate was best matched to Streptomyces violochromogenes in the major cluster 18 of Streptomyces. Therefore, it was concluded that the isolate was identified to be a member of Streptomyces violochromogenes.
DNA topoisomerase I have been shown to be important therapeutic target in cancer chemotherapy. Chemotaxonomy and numerical identification were carried out for an isolate strain No.7489 producing an antibiotic that inhibits DNA topoisomerase I activity. The genus of strain No.7489 was determined as Streptomyces sp. from culture, morphological and chemotaxonomic data. Thirty-nine taxonomic unit characters were tested and the data were analyzed numerically using the TAXON program. The isolate was best matched to Streptomyces melanosporofaciens in the major cluster 32 of Streptomyces. Therefore, it was concluded that the isolate was identified to be a member of Streptomyces melanosporofaciens.
Rho, Yong-Taik;Kim, Hyoung-Tae;Oh, Kyoung-Hee;Kang, Heui-Il;Alan C. Ward;Michael Goodfellow;Hah, Yung-Chil;Lee, Kye-Joon
미생물학회지
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제30권4호
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pp.278-285
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1992
Chemotaxonomic and numerical identification were carried out for a isolate of Streptomyces strain SMF301 producing spores in submerged culture. Fifty taxonomic unit characters were tested and the data were analyzed numerically using the TAXON program. The isolate SMF301 was identified to cluster 1A of Streptomyces and best matched to Streptomyces limosus which is a synonym of Streptomyces albidoflavus. Therefore, it was concluded that the isolate was identified to be a member of Streptomyces alidoflavus.
Lee, Kye-Joon;Kim, In-Seop;Kim, Hyoun-Tae;Ward, Alan-C.;Goodfellow, Michael
Journal of Microbiology and Biotechnology
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제2권3호
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pp.220-225
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1992
Chemotaxonomic and numerical identification were carried out for an isolate of Streptomyces strain SMF13 producing thiol protease inhibitor. Fifty taxonomic unit characters were tested and the data were analyzed numerically using the TAXON program. The isolate SMF13 was identified to be a member of the cluster 5 of Streptomyces and best matched to Streptomyces omiyaensis which is a synonym of Streptomyces exfoliatus. Therefore. it was concluded that the isolate was identified to be a strain of Streptomyces exfoliatus.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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