International Journal of Control, Automation, and Systems
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제1권3호
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pp.358-367
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2003
We consider discrete-time factorial Markov Decision Processes (MDPs) in multiple decision-makers environment for infinite horizon average reward criterion with a general joint reward structure but a factorial joint state transition structure. We introduce the "localization" concept that a global MDP is localized for each agent such that each agent needs to consider a local MDP defined only with its own state and action spaces. Based on that, we present a gradient-ascent like iterative distributed algorithm that converges to a local optimal solution of the global MDP. The solution is an autonomous joint policy in that each agent's decision is based on only its local state.cal state.
Fundamental ideas of the free energy gradient method are briefly reviewed with three applications: the stable structures of glycine and ammonia-water molecule pair in aqueous solution and the transition state (TS) structure of a Menshutkin reaction $NH_3 + CH_3Cl → CH_3NH_3^+ + Cl^-$ in aqueous solution, which is the first example of full TS optimization of all internal degrees of freedom.
A numerical simultaneous solution involving a linear elastic model was applied to study the fluid-structure interaction (FSI) of membrane structures under wind actions, i.e., formulating the fluid-structure system with a single equation system and solving it simultaneously. The linear elastic model was applied to managing the data transfer at the fluid and structure interface. The monolithic equation of the FSI system was formulated by means of variational forms of equations for the fluid, structure and linear elastic model, and was solved by the Newton-Raphson method. Computation procedures of the proposed simultaneous solution are presented. It was applied to computation of flow around an elastic cylinder and a typical FSI problem to verify the validity and accuracy of the method. Then fluid-structure interaction analyses of a saddle membrane structure under wind actions for three typical cases were performed with the method. Wind pressure, wind-induced responses, displacement power spectra, aerodynamic damping and added mass of the membrane structure were computed and analyzed.
감마선 조사가 상업적 등급의 SPI와 WPC의 SDS-PAGE 헝태와 이차구조 함량, 용해도 등 이화학적 변화에 미치는 영향을 조사하였다. 감마선이 조사된 SPI와 WPC의 SDS-PAGE 형태은 SPI 용액의 경우 5 kGy 이상 조사에서 단백질의 degraded pattern과 아울러 중합이 나타난 반면에 WPC 용액에서는 단백질이 절단된 형태로 나타났다. 반면에 감마선이 조사된 SPI와 WPC 분말의 경우 분자량 분포에는 큰 변화가 없었다. Circular dichroism 연구에서 감마선이 조사된 SPI와 WPC용액의 이차구조의 변화는 감마선 조사에 의하여 단백질의 구조 변화를 나타내는 random coil함량이 증가하였다. 또한, SPI와 WPC 분말의 경우에는 감마선 조사에 의한 용해도의 차이가 있었다.
This study is concerned with the optimum design of reinforced concrete frame structure with multi-stories and multi-bays by Limit State Design Method aimed to establish a synthetical optimal method that can simultaneously acomplish structural analysis and sectional desig. For optimum solution, the Successive Linear Programming known as effective to nonlinear optimization problem: including both multi-design variables and mulit-constrained condition was applied. The developed algorithm was applied to an actual structure and reached following results. 1)The developed algorithm was rvey effective converging to an optimal solution with 3 to 5 iteration. 2)An optimal solution was showed when bending moment redistribution factor a was 0.80. 3)The column was, regardless of story, controlled by the long column when unbraced, while in case of braced column, it is designed with 3 short column controlled by thrust and bending moment, and the supporting condition had little effect on the optimization results.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제6권1호
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pp.53-59
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2017
Optical character recognition (OCR) automatically recognizes text in an image. OCR is still a challenging problem in computer vision. A successful solution to OCR has important device applications, such as text-to-speech conversion and automatic document classification. In this work, we analyze character recognition performance using the current state-of-the-art deep-learning structures. One is the AlexNet structure, another is the LeNet structure, and the other one is the SPNet structure. For this, we have built our own dataset that contains digits and upper- and lower-case characters. We experiment in the presence of salt-and-pepper noise or Gaussian noise, and report the performance comparison in terms of recognition error. Experimental results indicate by five-fold cross-validation that the SPNet structure (our approach) outperforms AlexNet and LeNet in recognition error.
The uncertainties involved in structural performances are of importance when the optimum number and property of seismic retrofit devices are determined. This paper proposes a seismic retrofit design framework for asymmetric soft-first-story buildings, considering uncertainties in the soil condition and seismic retrofit device. The effect of the uncertain parameters on the structural performance is used to find a robust and optimal seismic retrofit solution. The framework finds a robust and optimal seismic retrofit solution by finding the optimal locations and mechanical properties of the seismic retrofit device for different realizations of the uncertain parameters. The structural performance for each realization is computed to evaluate the effect of the uncertainty parameters on the seismic performance. The framework utilizes parallel processing to decrease the computationally intensive nonlinear dynamic analysis time. The framework returns a robust design solution that satisfies the given limit state for every realization of the uncertain parameters. The proposed framework is applied to the seismic retrofit design of a five-story asymmetric soft-first-story case study structure retrofitted with a viscoelastic damper. Robust optimal parameters for retrofitting a structure to satisfy the limit state for the different realizations of the uncertain parameter are found using the proposed framework. According to the performance evaluation results of the retrofitted structure, the developed framework is proved effective in the seismic retrofit of the asymmetric structure with inherent uncertainties.
In this paper, a singularity problem of the state transition matrix is investigated in the spatial propagation when the spatial matrix differential equation is constructed via time finite element analysis. A parametric study shows that the degree of singularity of the state transition matrix depends on the degree of flexibility of the structures. As an alternative to avoid the numerical problems due to the singularity, an analytic solution fur spatial propagation of the flexible structures is proposed. In the proposed method, the spatial properties of the structure are analytically expressed by a combination of transcendental functions. The analytic solution serves fast and accurate results by eliminating the possibility of the error accumulation caused by the boundary condition. Several numerical examples are shown to validate the effectiveness of the proposed methods.
Aluminum-doped ZnO (AZO) thin films were deposited by atomic layer deposition (ALD) with respect to the Al doping concentrations. In order to explain the chemical stability and electrical properties of the AZO thin films after hydrogen peroxide ($H_2O_2$) solution immersion treatment at room temperature, we investigated correlations between the electrical resistivity and the electronic structure, such as chemical bonding state, conduction band, band edge state below conduction band, and band alignment. Al-doped at ~ 10 at % showed not only a dramatic improvement of the electrical resistivity but also excellent chemical stability, both of which are strongly associated with changes of chemical bonding states and band edge states below the conduction band.
The problem of identification of multi-component and (or) spatially varying earthquake support motions based on measured responses in instrumented structures is considered. The governing equations of motion are cast in the state space form and a time domain solution to the input identification problem is developed based on the Kalman and particle filtering methods. The method allows for noise in measured responses, imperfections in mathematical model for the structure, and possible nonlinear behavior of the structure. The unknown support motions are treated as hypothetical additional system states and a prior model for these motions are taken to be given in terms of white noise processes. For linear systems, the solution is developed within the Kalman filtering framework while, for nonlinear systems, the Monte Carlo simulation based particle filtering tools are employed. In the latter case, the question of controlling sampling variance based on the idea of Rao-Blackwellization is also explored. Illustrative examples include identification of multi-component and spatially varying support motions in linear/nonlinear structures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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