Motivated by needs such as those in the aerospace industry, this paper demonstrates ability to significantly increase buckling loads of perforated composite laminated plates by synergizing FEM and a genetic optimization algorithm (GA). Plate geometry is discretized into specially-developed 3D degenerated eight-node shell isoparametric layered composite elements. General shell theory, involving incremental nonlinear finite element equilibrium equation, is employed. Fiber orientation within individual plies of each element is controlled independently by the genetic algorithm. Eigen buckling analysis is performed using the subspace iteration method. Available results demonstrate the approach is superior to more conventional methodologies such as modifying ply thickness or the stacking sequence of individual rectilinear plies having common fiber orientation through the plate.
This paper investigates the natural modes and static reponses of modularized floating structure. As an example structure, a floating parking place$(120m{\times}60m)$ is considered. In the evaluation of natural modes and static responses, numerical equations are formulated by FEM(Finite Element Method) and the natural modes are solved by subspace iteration method. By comparing responses of structures of various sizes of module unit, the effect of unit size is also investigated.
Let $\mathcal{S}^{\prime}(\mathbb{R})$ be the dual of the Schwartz spaces $\mathcal{S}(\mathbb{R})$), A be a self-adjoint operator in $L^2(\mathbb{R})$ and ${\Gamma}(A)^*$ be the adjoint operator of ${\Gamma}(A)$ which is the second quantization operator of A. It is proven that under a suitable condition on A there exists a nuclear subspace $\mathcal{S}$ of a fundamental space $\mathcal{S}_A$ of Hida's type on $\mathcal{S}^{\prime}(\mathbb{R})$) such that ${\Gamma}(A)\mathcal{S}{\subset}\mathcal{S}$ and $e^{-t{\Gamma}(A)}\mathcal{S}{\subset}\mathcal{S}$, which enables us to show that a stochastic differential equation: $$dX(t)=dW(t)-{\Gamma}(A)^*X(t)dt$$, arising from the central limit theorem for spatially extended neurons has an unique solution on the dual space $\mathcal{S}^{\prime}$ of $\mathcal{S}$.
This paper summarizes a study for the modal analysis and model updating conducted using the monitoring data obtained from the Canton Tower of 610 m tall, which was established as an international benchmark problem by the Hong Kong Polytechnic University. Modal properties of the tower were successfully identified using frequency domain decomposition and stochastic subspace identification methods. Finite element model updating using the measurement data was further performed to reduce the modal property differences between the measurements and those of the finite element model. Over-fitting during the model updating was avoided by using an optimization scheme with a regularization term.
The 610 m high Canton Tower (formerly named Guangzhou New Television Tower) is currently considered as a benchmark problem for structural health monitoring (SHM) of high-rise slender structures. In the benchmark study task I, a set of 24-hour ambient vibration measurement data has been available for the output-only system identification study. In this paper, the vector autoregressive models (ARV) method is adopted in the operational modal analysis (OMA) for this TV tower. The identified natural frequencies, damping ratios and mode shapes are presented and compared with the available results from some other research groups which used different methods, e.g., the data-driven stochastic subspace identification (SSI-DATA) method, the enhanced frequency domain decomposition (EFDD) algorithm, and an improved modal identification method based on NExT-ERA technique. Furthermore, the environmental effects on the estimated modal parameters are also discussed.
Most important step for the color matching in scanner is the color coordinate transformation from the scanner RGB space to device independent uniform color space. A variety of color calibration technologies have been developed for input device. Linear or nonlinear matrices have been conveniently applied to correct the color filter\`s mismatch with color matching function in scanners. The color matching accuracy is expected to be further improved when the nonlinear matrices are optimized into subdivided smaller color spaces than in single matrix of the entire color space. This article proposed the scanner calibration method using subspace division regression analysis and it were compared with conventional method.
The goal of this paper is to study the existence of non-trivial non-negative weak solution for the nonlinear elliptic equation: $$-div(h(x){\nabla}u)=f(x,u)\;in\;{\Omega}$$ with Dirichlet boundary condition in a bounded domain ${\Omega}{\subset}\mathbb{R}^N$, $N{\geq}3$, where $h(x){\in}L^1_{loc}({\Omega})$, $f(x,s)$ has asymptotically linear behavior. The solutions will be obtained in a subspace of the space $H^1_0({\Omega})$ and the proofs rely essentially on a variation of the mountain pass theorem in [12].
For several Banach spaces X and Y and operator ideal $\cal{U}$, if $\cal{U}$(X, Y) denotes the component of operator ideal $\cal{U}$; according to Freedman's definitions, it is shown that a necessary and sufficient condition for a closed subspace $\cal{M}$ of $\cal{U}$(X, Y) to have the alternative Dunford-Pettis property is that all evaluation operators $\phi_x\;:\;\cal{M}\;{\rightarrow}\;Y$ and $\psi_{y^*}\;:\;\cal{M}\;{\rightarrow}\;X^*$ are DP1 operators, where $\phi_x(T)\;=\;Tx$ and $\psi_{y^*}(T)\;=\;T^*y^*$ for $x\;{\in}\;X$, $y^*\;{\in}\;Y^*$ and $T\;{\in}\;\cal{M}$.
Let $G$ be a metrizable, ${\sigma}$-compact locally compact abelian group with a compact open subgroup. In this paper we define the Gramian and the dual Gramian operators for shift invariant subspaces of $L^2(G)$ and we use them to characterize shift generated dual frames for shift in- variant spaces, which forms a frame for a subspace of $L^2(G)$. We present necessary and sufficient conditions for which standard dual is a unique SG-dual frame of type I and type II.
Dertimanis, Vasilis K.;Chatzi, Eleni N.;Spiridonakos, Minas D.
Structural Monitoring and Maintenance
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제1권4호
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pp.427-449
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2014
A hybrid optimization method for the identification of state-space models is presented in this study. Hybridization is succeeded by combining the advantages of deterministic and stochastic algorithms in a superior scheme that promises faster convergence rate and reliability in the search for the global optimum. The proposed hybrid algorithm is developed by replacing the original stochastic mutation operator of Evolution Strategies (ES) by the Levenberg-Marquardt (LM) quasi-Newton algorithm. This substitution results in a scheme where the entire population cloud is involved in the search for the global optimum, while single individuals are involved in the local search, undertaken by the LM method. The novel hybrid identification framework is assessed through the Monte Carlo analysis of a simulated system and an experimental case study on a shear frame structure. Comparisons to subspace identification, as well as to conventional, self-adaptive ES provide significant indication of superior performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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