Piezoelectric composite laminates are a powerful material system that offers vast options to improve structural behavior. Successful design of piezoelectric adaptive structures and testing of control laws call for highly accurate, reliable and numerically efficient numerical tools. This paper puts focus onto linear and geometrically nonlinear static and dynamic analysis of smart structures made of such a material system. For this purpose, highly efficient linear 3-node and 4-node finite shell elements are proposed. Both elements employ the Mindlin-Reissner kinematics. The shear locking effect is treated by the discrete shear gap (DSG) technique with the 3-node element and by the assumed natural strain (ANS) approach with the 4-node element. Geometrically nonlinear effects are considered using the co-rotational approach. Static and dynamic examples involving actuator and sensor function of piezoelectric layers are considered.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제16권2호
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pp.161-168
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2024
As the size of big data models grows, distributed training is emerging as an essential element for large-scale machine learning tasks. In this paper, we propose ParamHub for distributed data training. During the training process, this agent utilizes the provided data to adjust various conditions of the model's parameters, such as the model structure, learning algorithm, hyperparameters, and bias, aiming to minimize the error between the model's predictions and the actual values. Furthermore, it operates autonomously, collecting and updating data in a distributed environment, thereby reducing the burden of load balancing that occurs in a centralized system. And Through communication between agents, resource management and learning processes can be coordinated, enabling efficient management of distributed data and resources. This approach enhances the scalability and stability of distributed machine learning systems while providing flexibility to be applied in various learning environments.
Vimal, S.;Jesuva, Arockiadoss S;Bharathiraja, S;Guru, S;Jackins, V.
Journal of Platform Technology
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제9권1호
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pp.15-22
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2021
In a smart manufacturing environment, more and more devices are connected to the Internet so that a large volume of data can be obtained during all phases of the product life cycle. The large-scale industries, companies and organizations that have more operational units scattered among the various geographical locations face a huge resource consumption because of their unorganized structure of sharing resources among themselves that directly affects the supply chain of the corresponding concerns. Cloud-based smart manufacturing paradigm facilitates a new variety of applications and services to analyze a large volume of data and enable large-scale manufacturing collaboration. The manufacturing units include machinery that may be situated in different geological areas and process instances that are executed from different machinery data should be constantly managed by the super admin to coordinate the manufacturing process in the large-scale industries these environments make the manufacturing process a tedious work to maintain the efficiency of the production unit. The data from all these instances should be monitored to maintain the integrity of the manufacturing service system, all these data are computed in the cloud environment which leads to the latency in the performance of the smart manufacturing service system. Instead, validating data from the external device, we propose to validate the data at the front-end of each device. The validation process can be automated by script validation and then the processed data will be sent to the cloud processing and storing unit. Along with the end-device data validation we will implement the APM(Asset Performance Management) to enhance the productive functionality of the manufacturers. The manufacturing service system will be chunked into modules based on the functionalities of the machines and process instances corresponding to the time schedules of the respective machines. On breaking the whole system into chunks of modules and further divisions as required we can reduce the data loss or data mismatch due to the processing of data from the instances that may be down for maintenance or malfunction ties of the machinery. This will help the admin to trace the individual domains of the smart manufacturing service system that needs attention for error recovery among the various process instances from different machines that operate on the various conditions. This helps in reducing the latency, which in turn increases the efficiency of the whole system
The Canton Tower (formerly named Guangzhou New TV Tower) of 610 m high has been instrumented with a long-term structural health monitoring (SHM) system consisting of over 700 sensors of sixteen types. Under the auspices of the Asian-Pacific Network of Centers for Research in Smart Structures Technology (ANCRiSST), an SHM benchmark problem for high-rise structures has been developed by taking the instrumented Canton Tower as a host structure. This benchmark problem aims to provide an international platform for direct comparison of various SHM-related methodologies and algorithms with the use of real-world monitoring data from a large-scale structure, and to narrow the gap that currently exists between the research and the practice of SHM. This paper first briefs the SHM system deployed on the Canton Tower, and the development of an elaborate three-dimensional (3D) full-scale finite element model (FEM) and the validation of the model using the measured modal data of the structure. In succession comes the formulation of an equivalent reduced-order FEM which is developed specifically for the benchmark study. The reduced-order FEM, which comprises 37 beam elements and a total of 185 degrees-of-freedom (DOFs), has been elaborately tuned to coincide well with the full-scale FEM in terms of both modal frequencies and mode shapes. The field measurement data (including those obtained from 20 accelerometers, one anemometer and one temperature sensor) from the Canton Tower, which are available for the benchmark study, are subsequently presented together with a description of the sensor deployment locations and the sensor specifications.
최근 정보통신기술(ICT)의 발달로 산업혁명은 3차 산업에서 4차 산업으로 옮겨가고 있다. 기업이 미래에 생존하기 위해서는 이러한 기술을 채택해야 한다는 것에는 의심의 여지가 없다. 본 연구의 목적은 제4차 산업혁명을 위한 사물인터넷(IoT) 연구 문헌의 지적 구조를 분석하여 해당 분야에 대한 더 나은 통찰력을 제시하는 것이다. 연구 데이터는 Web of Science 데이터베이스에서 추출되었으며, CiteSpace를 사용하여 총 1,631개의 문서와 72,754개의 참고 문헌을 분석하였다. 저자동시인용분석을 이용하여 제4차 산업혁명을 위한 사물인터넷 연구 분야의 지적 구조를 분석하기 위해 군집분석, 타임라인 분석, 연구전환점 분석을 수행하여 'Supply Chain', 'Digital Twin', 'Smart Manufacturing System' 등 12개의 하위 영역을 식별하였다. 타임라인 분석을 통해 연구가 확대되고 있는 분야와 축소되고 있는 분야를 분석하였으며, 연구의 한계점과 향후 연구방향을 결론과 함께 제시하였다.
Structural system identification (SSI) is an inverse problem of difficult solution. Currently, difficulties lie in the development of algorithms which can cater to large size problems. In this paper, a parameter estimation technique based on evolutionary strategy is presented to overcome some of the difficulties encountered in using the traditional system identification methods in terms of convergence. In this paper, a non-traditional form of system identification technique employing evolutionary algorithms is proposed. In order to improve the convergence characteristics, it is proposed to employ immune algorithms which are proved to be built with superior diversification mechanism than the conventional evolutionary algorithms and are being used for several practical complex optimisation problems. In order to reduce the number of design variables, domain decomposition methods are used, where the identification process of the entire structure is carried out in multiple stages rather than in single step. The domain decomposition based methods also help in limiting the number of sensors to be employed during dynamic testing of the structure to be identified, as the process of system identification is carried out in multiple stages. A fifteen storey framed structure, truss bridge and 40 m tall microwave tower are considered as a numerical examples to demonstrate the effectiveness of the domain decomposition based structural system identification technique using immune algorithm.
스마트 그리드 환경의 중요한 기본 구성 요소라 할 수 있는 스마트 미터기는 유틸리티 기관에게 실시간 전력소비 정보를 제공한다. 그렇지만, 스마트 미터기에 의한 전력 소비 데이터 집계 과정에서 정보 보안 및 사생활 보호를 보장하는 작업은 쉽지 않다. 최근 몇 년 동안 특정 소비자의 전력 소비 정보 추출을 방지하는 정보 보안 데이터 집계 프로세스에 관해 많은 연구가 있었으나 대부분 내부 공격자로부터 안전하지 않거나 데이터 무결성을 제공하지 못하고 있다. 게다가, bilinear pairing 또는 hash-to-point 작업이 스마트 미터기에서 수행되기 때문에 계산 비용이 만족스럽지 않은 상황이다. 현재 에너지 공급 회사, 신생 기업, 기술 개발자, 금융 기관, 국가 정부 및 학계에서 큰 관심을 끌고 있는 기술로 블록체인 또는 분산 원장 기술이 활발히 연구되고 있다. 특히, 전력 소비 네트워크와 관련하여 블록체인은 상당한 이점과 혁신을 가져올 것으로 소개되고 있다. 이에 본 연구에서는 블록체인 기술을 사용한 분산된 전력 소비 정보 보호 및 보안 미터 데이터 집계 시스템을 제안하고, 손쉽게 구현할 수 있는 자바 프로그램을 나타낸다. 여기에서 스마트 미터 데이터는 계층적 Merkle 트리에 의해 집계 및 검증되며, 비잔틴 결함 허용 프로토콜에 의한 합의 방식이 지원된다.
Recently ships and ocean platforms are becoming increasingly technological, unmanned, and huge. Maintenance and safety monitoring of these products is very important for safety reasons. Therefore, real-time monitoring of safety regions, such as the engine room, and hull structure, and environmental states, like fire and pressure of LNG tanks, is required for the sustainable ships. In this paper, a ZigBee-based wireless sensor network is suggested to monitor ships and ocean platforms effectively. However, this causes some telecommunication problems because these products are made of steel. To resolve this problem, we use the mesh networking of Zig-Bee that can monitor the regions and environmental states consistently. The telecommunication of such a monitoring system is tested on a real container ship and its performance is verified. The real-time monitoring results are displayed on the users' smart devices.
무선 랜용 시스템에 응용할 수 있는 스마트 스킨의 좌굴에 따른 성능변화에 대하여 살펴보았다. 스마트 스킨 구조물은 샌드위치 구조물을 응용한 것으로써 3층의 면재가 있으며 각 면재 사이에는 하니콤 심재가 있다. 좌굴하중을 Rayleigh-Ritz방법에 의하여 예측하고 실험결과와 비교하였다. 압축시 심재를 둘러싸고 있는 면재만 하중을 지지한다고 가정하여 좌굴이 발생하지 않는 시편의 길이를 계산하였으며, 그 근방에서는 좌굴 현상이 명확이 발생하지 않음을 확인 할 수 있었다. 시편의 길이가 길어 좌굴이 명확하게 발생한 경우 예측식과 잘 일치하였다. 좌굴의 진행정도에 따른 반사 계수와 방사패턴을 측정하여 안테나의 성능변화에 대하여 살펴보았으며, 하중지지능력이 상실된 후에 안테나의 기능이 상실됨을 확인하였다.
International journal of advanced smart convergence
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제10권2호
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pp.168-174
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2021
Korea is ranked as the world's No. 1 country in its aging rate. While the interest and demand for health is rapidly increasing, the health status of the elderly is in the lowest among OECD members. Increased chronic diseases, the burden of medical costs and digital/untact changes of societies after COVID-19 have caused the direction of healthcare to be changed from treatment oriented to health care and prevention oriented, along with increased income levels and a desire for a healthy life. Amid this paradigm of change, the gap in health standards and health inequality for the elderly according to local structure and social conditions affects not only socio-economic but also the quality of life for individual senior citizen. Utilizing prior data of Aging Research Panel Survey, this study aims to compare and analyze health conditions and regional gaps which are significant influences on the satisfaction of the life of the elderly, and to suggest direction of studies for health care to provide solutions for health inequalities. The findings are intended to be a basic data for researching models of the New Normal Smart Healthcare System that bridge the health gap between the elderly and enhance life satisfaction with health care models suitable for regional characteristics in aging society.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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