Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1998.10a
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pp.433-439
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1998
In this paper, we present an approach to the structure identification based on the input space partition methods and to the parameter identification by hybrid learning method in neuro-fuzzy system. The structure identification can automatically estimate the number of membership function and fuzzy rule using grid partition, tree partition, scatter partition from numerical input-output data. And then the parameter identification is carried out by the hybrid learning scheme using back-propagation and least squares estimate. Finally, we sill show its usefulness for neuro-fuzzy modeling to truck backer-upper control.
The absence of excitation measurements may pose a big challenge in the application of structural damage identification owing to the fact that substantial effort is needed to reconstruct or identify unknown input force. To address this issue, in this paper, an iterative strategy, a synergy of Tikhonov regularization method for force identification and modified Jaya algorithm (M-Jaya) for stiffness parameter identification, is developed for damage identification with partial output-only responses. On the one hand, the probabilistic clustering learning technique and nonlinear updating equation are introduced to improve the performance of standard Jaya algorithm. On the other hand, to deal with the difficulty of selection the appropriate regularization parameters in traditional Tikhonov regularization, an improved L-curve method based on B-spline interpolation function is presented. The applicability and effectiveness of the iterative strategy for simultaneous identification of structural damages and unknown input excitation is validated by numerical simulation on a 21-bar truss structure subjected to ambient excitation under noise free and contaminated measurements cases, as well as a series of experimental tests on a five-floor steel frame structure excited by sinusoidal force. The results from these numerical and experimental studies demonstrate that the proposed identification strategy can accurately and effectively identify damage locations and extents without the requirement of force measurements. The proposed M-Jaya algorithm provides more satisfactory performance than genetic algorithm, Gaussian bare-bones artificial bee colony and Jaya algorithm.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.16
no.12
s.117
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pp.1192-1200
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2006
Viscoelastic damping materials are widely used to reduce noise and vibration because of its low cost and easy implementation, for examples, on the body structure of passenger cars, air planes, electric appliances and ships. To design the damped structures, the material property such as elastic modulus and loss factor is essential information. The four-parameter fractional derivative model well describes the dynamic characteristics of the viscoelastic damping materials with respect to both frequency and temperature. However, the identification procedure of the four-parameter is very time-consuming one. In this study a new identification procedure of the four-parameters is proposed by using an FE model and a gradient-based numerical search algorithm. The identification procedure goes two sequential steps to make measured frequency response functions(FRF) coincident with simulated FRFs: the first one is a peak alignment step and the second one is an amplitude adjustment step. A numerical example shows that the proposed method is useful in identifying the viscoelastic material parameters of fractional derivative model.
In this study, we conduct a numerical experiment of the single 5MW NREL wind turbine and compare the performance of various vortex core identification for the wake behind the wind turbine. In the kinetic analysis of wind turbine, 20% velocity deficit at 200 s is observed, showing wake which contains tip vortex near blade tip and rotor vortex at the center of the wind turbine. Time series of velocity and turbulent intensity show numerical simulation converge to a quasi-steady state near 200 s. In the comparison between methods for vortex identification, ${\lambda}_2$-method has good performance in terms of tip vortex, rotor vortex, vortex during its cascade process compared to vorticity magnitude criteria, ${\Delta}$-method. We conclude that ${\lambda}_2$-method is suitable for vortex identification method for wake visualization.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.9
no.1
s.41
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pp.71-78
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2005
This paper presents an improved system identification methodology for structural systems by applying static compliance dominant (SCD) frequencies. The existing sensitivity-based system identification technique is extended to adopt the static compliance dominant frequencies, and the performance of the additional spectral information, i.e., SCD frequencies, is compared with that of the natural frequencies only via a numerical example of a mechanical system. The results of the numerical study indicate that the additional use of the SCD frequencies improves accuracy in system identification problems.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2006.05a
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pp.1235-1242
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2006
Viscoelastic damping materials are widely used to reduce noise and vibration because of its low cost and easy implementation, for examples, on the body structure of passenger cars, air planes, electric appliances and ships. To design the damped structures, the material property such as elastic modulus and loss factor is essential information. The four-parameter fractional derivative model well describes the nonlinear dynamic characteristics of the viscoelastic damping materials with respect to both frequency and temperature with fewer parameters than conventional spring-dashpot models. However the identification procedure of the four-parameter is very time-consuming one. An efficient identification procedure of the four-parameters is proposed by using an FE model and a gradient-based numerical search algorithm. The identification procedure goes two sequential steps to make measured FRFs coincident with simulated FRFs: the first one is a peak alignment step and the second one is an amplitude adjustment. A numerical example shows that the proposed method is efficient and robust in identifying the viscoelastic material parameters of fractional derivative model.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.3
no.4
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pp.895-905
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1999
This paper identifies a linear time-invariant mathematical model of each stand of a five-stand tandem cold mill to design a robust $H_\infty$ thickness controller by applying input and output data sets to N4SID (Numerical algorithms for Subspace State Space System Identification) method. The input-output data sets describe interstand interference in the process of tandem cold rolling and are obtained from a nonlinear simulator of the tandem cold mill. In result, it is shown that the identified model well approximates the nonlinear model than a Taylor linearized model. Furthermore, uncertainties including roll eccentricity and incoming strip variation are quantitatively analyzed from the plot of maximum singular values.
In this paper a new multi-step damage detection approach is provided. In the first step, condensed modal residual vector based indicator (CMRVBI) has been proposed to locate the suspected damaged elements of structures that have rotational degrees of freedom (DOFs). The CMRVBI is a new indicator that uses only translational DOFs of the structures to localize damaged elements. In the next step, salp swarm algorithm is applied to quantify damage severity of the suspected damaged elements. In order to assess the performance of the proposed approach, a numerical example including a three-layer square laminated composite plate is studied. The numerical results demonstrated that the proposed CMRVBI is effective for locating damage, regardless of the effect of noise. The efficiency of proposed approach is also compared during both steps. The results demonstrate that in noisy condition, the damage identification approach is capable for the studied structure.
The aim of the present research program was to develop a strain of actinomycetes producing extracellular cathepsin B inhibitor. Soil samples were collected from various sites in Korea and a number of actinomycetes were isolated from the soil samples by applying various physical and chemical pretreatments. An economical and effective method was developed for the screening of strains producing low molecular weight cathepsin B inhibitor, and consequently a strain (SMF28) among over 700 isolates was selected. Chemotaxonomic and numerical identification were carried out for the isolate. Fifty taxonomic unit characters were tested and the data were analyzed numerically using TAXON program. The isolate was identified as a strain of Streptomyces chromofuscus.
The dynamic analysis of a plate with non-linearity due to large deformation was investigated in this study. There have been many theoretical and numerical analyses of the non-linear dynamic behavior of plates examining theoretically or numerically. The problem is how correctly an analytical model can represent the dynamic characteristics of the actual system. To address the issue, the continuous-time system identification technique was used to generate non-linear models, for stiffness and damping terms, and to explain the observed behaviors with single mode assumption after comparing experimental results with the numerical results of a linear plate model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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