In this paper an extension to the method for the identification of mechanical parameters of nonlinear systems proposed in Breccolotti and Materazzi (2007) for MDoF systems is presented. It can be used for damage identification purposes when damage modifies the linear characteristics of the investigated structure. It is based on the following two main features: the solution of the Fokker-Planck equation that describes the response probabilistic properties of the system when it is excited by external Gaussian loads; and a model updating technique that minimizes the differences between the response of the actual system and that of a parametric system used to identify the unknown parameters. Numerical analysis, that simulate virtual experimental tests, are used in the paper to show the capabilities of the method and to analyse the conditions required for its application.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1995.09a
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pp.300-324
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1995
This research investigates the automatic identification of typical embedded structures in the Integer Programming(IP) models and automatic transformation of the problem to an adequate Lagrangian problem which can provide tight bounds within the acceptable run time. For this purpose, the structural distinctiveness of variables, constants, blocks of terms, and constraint chunks is identified to describe the structure of the IP model. To assist the identification of the structural distinctiveness, the representation by the knowledge based IP model formulator UNIK-IP is adopted. For the reasoning for the structural identification, the bottom-up, top-down, and case-based approaches are proposed. A prototype system UNIK-RELAX is developed to implement the approaches proposed in this research.
We introduce a hybrid identification of information granulation(IG)-based fuzzy model to carry out the model identification of complex and nonlinear systems. To optimally design the IG-based fuzzy model we exploit a hybrid identification through genetic alrogithms(GAs) and Hard C-Means (HCM) clustering. An initial structure of fuzzy model is identified by determining the number of input, the seleced input variables, the number of membership function, and the conclusion inference type by means of GAs. Granulation of information data with the aid of HCM clustering help determine the initial paramters of fuzzy model such as the initial apexes of the membership functions and the initial values of polyminial functions being used in the premise and consequence part of the fuzzy rules. And the inital parameters are tuned effectively with the aid of the GAs and the least square method. Numerical example is included to evaluate the performance of the proposed model.
We propose a optimal identification of information granulation(IG)-based fuzzy model to carry out the model identification of complex and nonlinear systems. To optimally identity we use genetic algorithm (GAs) sand Hard C-Means (HCM) clustering. An initial structure of fuzzy model is identified by determining the number of input, the selected input variables, the number of membership function, and the conclusion inference type by means of GAs. Granulation of information data with the aid of Hard C-Means(HCM) clustering algorithm help determine the initial parameters of fuzzy model such as the initial apexes of the membership functions and the initial values of polynomial functions being used in the premise and consequence part of the fuzzy rules. And the initial parameters are tuned effectively with the aid of the genetic algorithms(GAs) and the least square method. Numerical example is included to evaluate the performance of the proposed model.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.18
no.9
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pp.71-81
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2001
This paper analyzes the effectiveness of minimizing vibration and sound transmission on/through a thin rectangular plate by both feedback control and hybrid control which combines adaptive feedforward control with a feedback loop. An experimental system identification technique using the matrix-fractional curve-fitting of the frequency response data is introduced for complex shaped structures. This identification technique reduces the model order o the MIMO(Multi-Input Multi-Output) system which simplifies the practical implementation. The adaptive feedforward control uses a Multiple filtered-x LMS(Least Mean Square) algorithm and the feedback control uses a multivariable digital LQG(Linear Quadratic Gaussian) algorithm. Experimental results show that an effective reduction of sound transmission is achieved by the hybrid control scheme when both vibration and noise measurement signals are incorporated in the controller.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2002.11a
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pp.368.1-368
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2002
System Identification is carried out for a full scale five-story holing to design a vibration controller design. Dynamic characteristics such as natural frequencies, damping ratios, and modes are obtained from the input/output informal ion by both sine-sweet method and white noise method. The active mass driver installed on the third floor is applied as external loading to move the building and each floor acceleration is measured and processed for the system identification. (omitted)
Hazard identification is one of the most important task in process design and operation. This work has focused on the development of a knowledge-based expert system for HAZOP (Hazard and Operability) studies which are regarded as one of the most systematic and logical qualitative hazard identification methodologies but which require a multidisciplinary team and demand much time-consuming, repetitious work. The developed system enables design engineers to implement existing checklists and past experiences for safe design. It will increase efficiency of hazard identification and be suitable for educational purposes. This system has a frame-based knowledge structure for equipment failures/process material properties and rule networks for consequence reasoning which uses both forward and backward chaining. To include wide process knowledge, it is open-ended and modular for future expansion. An application to LPG storage and fractionation system shows the efficiency and reliability of the developed system.
A new approach on identifying a first-order plus time-delay (FOPTD) model using finite--duration pulse inputs has been presented recently [1]. The identification methods are very simple because it is enough to observe only two extremes and the time when they occur in the transient response to pulse input. However, when there is mismatch between actual system and FOPTD model. how sensitive the methods are has not been studied. In this paper, we investigate robustness issue of those identification algorithms in the presence of the model structure mismatch and uncertainties. Through an example we will demonstrate it.
This study aims to present a novel optimization algorithm known as gravitational search algorithm (GSA) for structural damage detection. An objective function for damage detection is established based on structural vibration data in frequency domain, i.e., natural frequencies and mode shapes. The feasibility and efficiency of the GSA are testified on three different structures, i.e., a beam, a truss and a plate. Results show that the proposed strategy is efficient for determining the locations and the extents of structural damages using the first several modal data of the structure. Multiple damages cases in different types of structures are studied and good identification results can be obtained. The effect of measurement noise on the identification results is investigated.
Currently, the world has experienced a mass exodus of workforce from the manufacturing industry to service related industry. In addition, the changes of industry structure toward service industry have been gradually accelerated. We have felt that it is time to conduct researches about IT service systematizing and discovering the essence of service itself with scientific and synthetic ways based on Service Science. For Service Science researchers, service identification is regarded as a difficult activity when they contact it for the first time and they want to apply it real environment. In reality, there exist mismatches between business and IT service to identify service since service is identified from the business point of view in Service Science area and it is identified from the technical point of view in IT service area. In this paper, we have conducted researches about service identification placed on the first priority and regarded as difficult area in service-oriented business area. To lessen aforementioned difficulties, we propose procedures and methods for extracting and identifying service in the viewpoint of business process. We conducted case study and comparison with existing researches to verify the applicability and the excellence of our proposal.
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