In a flexible airvehicle, an assessment of the structural coupling levels through analysis and experiments provides structural data for the design of notch filters which are generally utilized in the flight control system to attenuate the flexible response pickup. This is necessitated as during flight, closed loop control actuation driven with flexible response inputs could lead to stability and performance related problems. In the present work, critical parameters influencing servoelastic response have been identified. A sensitivity study has been carried out to assess the extent of influence of each parameter. A multi-parameter tuning approach has been implemented to achieve an enhanced analytical model for improved predictions of aircraft servoelastic response. To illustrate the model updation approach, initial and improved test analysis correlation of lateral servoelastic responses for a generic flexible airvehicle are presented.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.20
no.7
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pp.774-781
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2014
This paper presents a fingerprint database construction method for WLAN RSSI (Received Signal Strength Indicator)-based indoor positioning. When RSSI is used for indoor positioning, the fingerprint method can achieve more accurate positioning than trilateration and centroid methods. However, a FD (Fingerprint Database) must be constructed before positioning. This step is a very laborious process. To reduce the drawbacks of the fingerprint method, a radio propagation model-based FD construction method is presented. In this method, an FD can be constructed by a simulator. Experimental results show that the constructed FD-based positioning has a 3.17m (CEP) error. In this paper, a spatial correlation method is presented to estimate the NLOS(Non-Line of Sight) error included in the FD constructed by a simulator. As a result, the NLOS error of the FD is reduced and the performance of the error compensated FD-based positioning is improved. The experimental results show that the enhanced FD-based positioning has a 2.58m (CEP) error that is a reasonable performance for indoor LBS (Location Based Service).
This paper presents a finite control set model predictive control (FCS-MPC) strategy for the AC/DC matrix converter used in grid-connected battery energy storage system (BESS). First, to control the grid current properly, the DC current is also included in the cost function because of input and output direct coupling. The DC current reference is generated based on the dynamic relationship of the two currents, so the grid current gains improved transient state performance. Furthermore, the steady state error is reduced by adding a closed-loop. Second, a Luenberger observer is adopted to detect the AC input voltage instead of sensors, so the cost is reduced and the reliability can be enhanced. Third, a switching state pre-selection method that only needs to evaluate half of the active switching states is presented, with the advantages of shorter calculation time, no high dv/dt at the DC terminal, and less switching loss. The robustness under grid voltage distortion and parameter sensibility are discussed as well. Simulation and experimental results confirm the good performance of the proposed scheme for battery charging and discharging control.
Kim, Dong Hwan;Choi, Jeong Eun;Ha, Tae Min;Hong, Sang Jeen
Journal of the Semiconductor & Display Technology
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v.18
no.2
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pp.48-52
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2019
Virtual metrology, which is one of APC techniques, is a method to predict characteristics of manufactured films using machine learning with saving time and resources. As the photoresist is no longer a mask material for use in high aspect ratios as the CD is reduced, hard mask is introduced to solve such problems. Among many types of hard mask materials, amorphous carbon layer(ACL) is widely investigated due to its advantages of high etch selectivity than conventional photoresist, high optical transmittance, easy deposition process, and removability by oxygen plasma. In this study, VM using different machine learning algorithms is applied to predict the thickness of ACL and trained models are evaluated which model shows best prediction performance. ACL specimens are deposited by plasma enhanced chemical vapor deposition(PECVD) with four different process parameters(Pressure, RF power, $C_3H_6$ gas flow, $N_2$ gas flow). Gradient boosting regression(GBR) algorithm, random forest regression(RFR) algorithm, and neural network(NN) are selected for modeling. The model using gradient boosting algorithm shows most proper performance with higher R-squared value. A model for predicting the thickness of the ACL film within the abovementioned conditions has been successfully constructed.
Journal of Korean Association for Spatial Structures
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v.21
no.4
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pp.73-80
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2021
A mid-story isolation system was proposed for seismic response reduction of high-rise buildings and presented good control performance. Control performance of a mid-story isolation system was enhanced by introducing semi-active control devices into isolation systems. Seismic response reduction capacity of a semi-active mid-story isolation system mainly depends on effect of control algorithm. AI(Artificial Intelligence)-based control algorithm was developed for control of a semi-active mid-story isolation system in this study. For this research, an practical structure of Shiodome Sumitomo building in Japan which has a mid-story isolation system was used as an example structure. An MR (magnetorheological) damper was used to make a semi-active mid-story isolation system in example model. In numerical simulation, seismic response prediction model was generated by one of supervised learning model, i.e. an RNN (Recurrent Neural Network). Deep Q-network (DQN) out of reinforcement learning algorithms was employed to develop control algorithm The numerical simulation results presented that the DQN algorithm can effectively control a semi-active mid-story isolation system resulting in successful reduction of seismic responses.
The management of waste tire rubber has become a pressing environmental and health issue, requiring sustainable solutions to mitigate fire hazards and conserve natural resources. The performance of waste materials in structural components needs to be investigated to fabricate sustainable structures. This study aims to investigate the behavior of glass fiber reinforced polymer (GFRP) reinforced rubberized concrete (GRRC) compressive components under compressive loads. Nine GRRC circular compressive components, varying in longitudinal and transverse reinforcement ratios, were constructed. A 3D nonlinear finite element model (FEM) was proposed by means of the ABAQUS software to simulate the behavior of the GRRC compressive components. A comprehensive parametric analysis was conducted to assess the impact of different parameters on the performance of GRRC compressive components. The experimental findings demonstrated that reducing the spacing of GFRP stirrups enhanced the ductility of GRRC compressive components, while the addition of rubberized concrete further improved their ductility. Failure in GRRC compressive components occurred in a compressive columnar manner, characterized by vertical cracks and increased deformability. The finite element simulations closely matched the experimental results. The proposed empirical model, based on 600 test samples and considering the lateral confinement effect of FRP stirrups, demonstrated higher accuracy (R2 = 0.835, MSE = 171.296, MAE = 203.549, RMSE = 195.438) than previous models.
Journal of the Korean Society for Marine Environment & Energy
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v.14
no.2
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pp.121-129
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2011
The EFDC model has been simplified to enhance the computing performance in hydrodynamic modeling. Water quality module and unnecessary conditional statements were deleted in subroutine list and memory allocation. The performance of the enhanced model (EFDC-E) was checked by applying EFDC and EFDC-E models to simulating the tidal flow in Mokpo coastal zone. Both two-dimensional models and threedimensional models have been applied and compared. Three-dimensional models showed better simulation results agreeing with observed currents than two-dimensional models. The simulation results of EFDC-E model gave good results agreeing with the simulation results of EFDC model and the observed data. The computing speed of EFDC-E model is improved 3 times faster than that of EFDC model in modeling hydrodynamic flow for real time of 3 days in both 2-dimensional modeling and 3-dimensional modeling. The EFDC-E model can be used widely for hydrodynamic modeling because of improved simulation speed.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.14
no.1
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pp.393-401
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2013
Most traditional databases exploit record-oriented storage model where the attributes of a record are placed contiguously in hard disk to achieve high performance writes. However, for search-mostly datawarehouse systems, column-oriented storage has become a proper model because of its superior read performance. Today, flash memory is largely recognized as the preferred storage media for high-speed database systems. In this paper, we introduce fast column-oriented database model and then propose a new column-aware index management scheme for the high-speed column-oriented datawarehouse system. Our index management scheme which is based on enhanced $B^+$-Tree achieves high search performance by embedded flash index and unused space compression in internal and leaf nodes. Based on the results of the performance evaluation, we conclude that our index management scheme outperforms the traditional scheme in the respect of the search throughput and response time.
Irwan Susanto;Komang G. Wiryawan;Sri Suharti;Yuli Retnani;Rika Zahera;Anuraga Jayanegara
Animal Bioscience
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v.36
no.6
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pp.879-890
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2023
Objective: This study was conducted to evaluate the use of Megasphaera elsdenii (M. elsdenii) as a probiotic on rumen fermentation, production performance, carcass traits and health of ruminants by integrating data from various related studies using meta-analysis. Methods: A total of 32 studies (consisted of 136 data points) were obtained and integrated into a database. The parameters integrated were fermentation products, rumen microbes, production performance, carcass quality, animal health, blood and urine metabolites. Statistical analysis of the compiled database used a mixed model methodology. Different studies were considered random effects, while M. elsdenii supplementation doses were considered fixed effects. p-values and the Akaike information criterion were employed as model statistics. The model was deemed significant at p<0.05 or had a tendency to be significant when p-value between 0.05<p<0.10. Results: Supplementation with M. elsdenii increased (p<0.05) some proportion of fermented rumen products such as propionate, butyrate, isobutyrate, and valerate, and significantly reduced (p<0.05) lactic acid concentration, acetate proportion, total bacterial population and methane emission. Furthermore, the probiotic supplementation enhanced (p<0.05) livestock production performance, especially in the average daily gain and body condition score. Regarding the carcass quality, hot carcass weight and carcass gain were elevated (p< 0.05) due to the M. elsdenii supplementation. Animal health also showed improvement as indicated by the lower (p<0.05) diarrhoea and bloat incidences as well as the liver abscess. However, M. elsdenii supplementation had negligible effects on blood and urine metabolites of ruminants. Conclusion: Supplementation of M. elsdenii is capable of decreasing ruminal lactic acid concentration, enhancing rumen health, elevating some favourable rumen fermentation products, and in turn, increasing production performance of ruminants.
HAMEEDI, Karrar Saleem;AL-FATLAWI, Qayssar Ali;ALI, Maher Naji;ALMAGTOME, Akeel Hamza
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.3
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pp.1083-1094
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2021
This paper explores the effect of IFRS on the financial performance of Iraqi commercial banks. It also investigates the value significance of financial performance statements using the Ohlson model, which has been used for the stock value relevance test in a number of studies. Using a sample of 66 listed banks on the Iraq Stock Exchange over three years of IFRS pre-adoption (2011-2013) and three years of IFRS post-adoption (2016-2018), we find financial performance components EPS and BVS value relevant to the stock returns. The findings also indicate that the implementation of IFRS has a major positive effect on the value relevance of the BVS, while the adoption of IFRS does not have a significant impact on the value relevance of the EPS reported by Iraqi banks. Our results indicate that the market value of the bank rises dramatically with enhanced financial performance reporting. In addition, the implementation of IFRS has a major effect on the financial performance measures and the value relevance of financial reporting in the Iraqi banking sector. This paper adds to previous value relevance literature and IFRS by throwing light on the banking sector in a developing country that has recently moved from applying local accounting standards to IFRS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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