This paper proposes two novel methods to model and simulate a mobile Internet of Things (IoT) system using the discrete event system specification (DEVS) formalism. In traditional simulation methods, it is advantageous to partition the simulation area hierarchically to reduce simulation time; however, in this case, the structure of the model may change as the IoT nodes to be modeled move. The proposed methods reduce the simulation time while maintaining the model structure, even when the IoT nodes move. To evaluate the performance of the proposed methods, a prototype mobile IoT system was modeled and simulated. The simulation results show that the proposed methods achieve good performance, even if the number of IoT nodes or the movement of IoT nodes increases.
The investigation of retaining wall structures behavior under dynamic loads is considered as one of important parts for designing such structures. Generally, the performance of these structures is under the influence of the environment conditions and their geometry. The aim of this research is to design retaining wall structures based on smart and optimal systems. The use of accuracy and speed to assess the structures under different conditions is one of the important parts sought by designers. Therefore, optimal and smart systems are able to have better addressing these problems. Using numerical and coding methods, this research investigates the retaining wall structure design under different dynamic conditions. More than 9500 models were constructed and considered for modelling design. These designs include height and thickness of the wall, soil density, rock density, soil friction angle, and peak ground acceleration (PGA) variables. Accordingly, a neural network system was developed to establish an appropriate relationship between data to obtain safety factor (SF) of retaining walls under different seismic conditions. Different parameters were analyzed and the effect of each parameter was assessed separately. According to these analyses, the structure optimization was performed to increase the SF values. The optimal and smart design showed that under different PGA conditions, the structure performance can be appropriately improved while utilization of the initial (or basic) parameters leads to the structure failure. Therefore, by increasing accuracy and speed, smart methods could improve the retaining structure performance in controlling the wall failure. The intelligent design process of this study can be applied to some other civil engineering applications such as slope stability.
Pecora, Rosario;Amoroso, Francesco;Amendola, Gianluca;Concilio, Antonio
Smart Structures and Systems
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제14권4호
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pp.659-678
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2014
The study is aimed at investigating the feasibility of a high TRL solution for a wing flap segment characterized by morphable camber airfoil and properly tailored to be implemented on a real-scale regional transportation aircraft. On the base of specific aerodynamic requirements in terms of target airfoil shapes and related external loads, the structural layout of the device was preliminarily defined. Advanced FE analyses were then carried out in order to properly size the load-carrying structure and the embedded actuation system. A full scale limited span prototype was finally manufactured and tested to: ${\bullet}$ demonstrate the morphing capability of the conceived structural layout; ${\bullet}$ demonstrate the capability of the morphing structure to withstand static loads representative of the limit aerodynamic pressures expected in service; ${\bullet}$ characterize the dynamic behavior of the morphing structure through the identification of the most significant normal modes. Obtained results showed high correlation levels with respect to numerical expectations thus proving the compliance of the device with the design requirements as well as the goodness of modeling approaches implemented during the design phase.
In this Paper, a fiber Bragg grating(FBG) sensor system is described and FBGs are well-suited for long term and extremely severe experiments, where traditional strain gauges fail. In the system. a reflect wave-length measurement method which employs a tunable light source to find out the center wave-length of FBG sensor is used. We apply the FBG system to nuclear energy Power Plant for structural integrity test to measure the displacement of the structure under designed pressure and to check the elasticity of the structure by measuring the residual strain. The system works very well and it is expected that it can be used for a real-time strain, temperature and vibration detector of smart structure.
A hybrid mid-story seismic isolation system with a smart damper has been proposed to mitigate seismic responses of tall buildings. Based on previous research, a hybrid mid-story seismic isolation system can provide effective control performance for reduction of seismic responses of tall buildings. Structural design of the hybrid mid-story seismic isolation system is generally performed after completion of structural design of a building structure. This design concept is called as an iterative design which is a general design process for structures and control devices. In the iterative design process, optimal design solution for the structure and control system is changed at each design stage. To solve this problem, the integrated optimal design method for the hybrid mid-story seismic isolation system and building structure was proposed in this study. An existing building with mid-story isolation system, i.e. Shiodome Sumitomo Building, was selected as an example structure for more realistic study. The hybrid mid-story isolation system in this study was composed of MR (magnetorheological) dampers. The stiffnessess and damping coefficients of the example building, maximum capacity of MR damper, and stiffness of isolation bearing were simultaneously optimized. Multi-objective genetic optimization method was employed for the simultaneous optimization of the example structure and the mid-story seismic isolation system. The optimization results show that the simultaneous optimization method can provide better control performance than the passive mid-story isolation system with reduction of structural materials.
This paper presents the multi-mode noise reduction of smart panels of which passive piezoelectric shunt damping is introduced. For the piezoelectric shunt damping, a passive shunt circuit composed of inductors and a load resistor is connected to the piezoelectric patch mounted on the panel structure. An electrical impedance model is introduced for the system based on the measured electrical impedance, and the criteria for maximum energy dissipation at the shunt circuit is used to find the optimal shunt parameters. For multi-mode shunt damping, the shunt circuit is modified by the introduction of a block circuit. Also the optimal location of the piezoelectric patch is studied by finite element analysis in order to cause the maximum admittance from the patch for each mode of the structure. An acoustic test is performed for the panels and a remarkable noise reduction is obtained in multiple modes of the panel structure.
This paper presents a proof-concept investigation on the active vibration control of two hybrid smart structures (HSSs). The first one is consisting of a piezoelectric film (PF) actuator and an electro-rheological fluid(ERF) actuator, and the other is featured by a piezoceramic (PZT) actuator and a shape memory alloy (SMA) actuator. For the PF/ERF hybrid smart structure, both the increment of the damping ratios and the suppression of the tip deflections are evaluated in order to demonstrate control effectiveness of the PF actuator and ERF actuator and the hybrid actuation. For the PZT/SMA hybrid smart structure, the PZT actuator takes account of the high frequency excitation, while the SMA actuator exerts large vibration control force. The experimental results exhibit superior abilities of the hybrid actuation systems to tailor elastodynamic responses of the HSS rather than a single class of actuation system alone.
It is essential to investigate the structure and the main characteristics of BSN (Bio-Sensor Network) platform in built smart healthcare environment while designing healthy housing facilities. For this study, WSN (Wireless Sensor Network) data transmission technologies have been employed with medical sensors, and optimal medical devices would provide various Web 2.0 services by connecting to the WiBro network. The BSN platform normally recognizes in surroundings of WBAN (Wireless Body Area Network) or WPAN (Wireless Personal Area Network), and it is possible to manage sensor nodes by utilizing SOAP (Simple Object Access Protocol) and REST (REpresentational State Transfer). In addition, the feature of SNMP (Simple Network Management Protocol) for mobile gateway is also included for being adapted to huge network structure. Finally, BSN platform will play a role as important clues for developing personal WSN service models for smart healthy housing properties.
In today's online social structure, people with electronic devices or network have been closely related to whether any of the activities, work, school, etc., is related to electronic devices, intelligent robot, and network control. The best mobility and the first rich media of these products as smart phones, smart phones rise rapidly in recent years, high speed processing performance and high free way to install software, deeply loved by many business people. However, not only for smart phone business aspects of the use, but also can engage in education of the teachers or the students are learning a great help. This study construct OCR-assisted learning software written by the JAVA made, and the installation is provided by the Android mobile phone users.
Shahbazi, Yaser;Delavari, Ehsan;Chenaghlou, Mohammad Reza
Smart Structures and Systems
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제13권1호
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pp.81-98
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2014
This paper presents the elastic buckling of smart lightweight column structures integrated with a pair of surface piezoelectric layers using artificial intelligence. The finite element modeling of Smart lightweight columns is found using $ANSYS^{(R)}$ software. Then, the first buckling load of the structure is calculated using eigenvalue buckling analysis. To determine the accuracy of the present finite element analysis, a compression study is carried out with literature. Later, parametric studies for length variations, width, and thickness of the elastic core and of the piezoelectric outer layers are performed and the associated buckling load data sets for artificial intelligence are gathered. Finally, the application of soft computing-based methods including artificial neural network (ANN), fuzzy inference system (FIS), and adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS) were carried out. A comparative study is then made between the mentioned soft computing methods and the performance of the models is evaluated using statistic measurements. The comparison of the results reveal that, the ANFIS model with Gaussian membership function provides high accuracy on the prediction of the buckling load in smart lightweight columns, providing better predictions compared to other methods. However, the results obtained from the ANN model using the feed-forward algorithm are also accurate and reliable.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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