So far, the generation of a hull structural analysis model, that is, a finite element model of a hull structure, has been manually performed by a designer using design experience, and thus has required lots of time because of many constraints, the complexity, and the huge size of the hull structure. To make this task automatic, an algorithm for generating the hull structural analysis model is developed using the seam information of the hull structure. A generating system of the hull structural analysis model is implemented based on the developed algorithm. The applicability of the developed algorithm is demonstrated by applying it to the generation of the global and hold structural analysis models of a deadweight 300,000 ton VLCC (Very Large Crude oil Carrier). The results show that the developed algorithm can quickly generate these models at the initial design stage.
Nondestructive evaluation (NDE) is an important task of civil engineering structure monitoring and inspection, but minor damage such as small cracks in local structure is difficult to observe. If cracks continued expansion may cause partial or even overall damage to the structure. Therefore, monitoring and detecting the structure in the early stage of crack propagation is important. The crack detection technology based on machine vision has been widely studied, but there are still some problems such as bad recognition effect for small cracks. In this paper, we proposed a deep learning method based on sweep signals to evaluate concrete surface crack with a width less than 1 mm. Two convolutional neural networks (CNNs) are used to analyze the one-dimensional (1D) frequency sweep signal and the two-dimensional (2D) time-frequency image, respectively, and the probability value of average damage (ADPV) is proposed to evaluate the minor damage of structural. Finally, we use the standard deviation of energy ratio change (ERVSD) and infrared thermography (IRT) to compare with ADPV to verify the effectiveness of the method proposed in this paper. The experiment results show that the method proposed in this paper can effectively predict whether the concrete surface is damaged and the severity of damage.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.1
no.3
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pp.104-108
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2003
A biologically inspired fuzzy multilayer perceptron is proposed in this paper. The proposed algorithm is established under consideration of biological neuronal structure as well as fuzzy logic operation. We applied this suggested learning algorithm to benchmark problem in neural network such as exclusive OR and 3-bit parity, and to digit image recognition problems. For the comparison between the existing and proposed neural networks, the convergence speed is measured. The result of our simulation indicates that the convergence speed of the proposed learning algorithm is much faster than that of conventional backpropagation algorithm. Furthermore, in the image recognition task, the recognition rate of our learning algorithm is higher than of conventional backpropagation algorithm.
Over the past decade, the topic of work breakdown structure (WBS) has gained an increasing amount of attention from information technology Professionals as an effective tool for managing the complexity of a large-scale information system development project. It is a method for planning and controlling a large-scale information system development. A WBS provides the basis for project organization, cost estimation, task scheduling, and contract management. Based on the authors' practical experience, this paper discusses how to establish a specific WBS and some considerations for developing a well-defined WBS. The model of WBS suggested in this study will provide useful insight and guidelines for establishing the spec-ific WBS for a large-scale information systems development.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2003.09a
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pp.300-303
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2003
An Algorithm based on direct implementation of variable structure systems theory approach is proposed for on-line training of multilayer perceptrons. Network structures which have multiple inputs, single output and one hidden layer are considered and the weights are assumed to have capabilities for continuous time adaptation. The zero level set of the network learning error is regarded as a sliding surface in the learning parameters space. A sliding mode trajectory can be brought on and reached in finite time on such a sliding manifold. Results from simulated on-line identification task for a two-link planar manipulator dynamics are also presented.
The reliable prediction of elastic vibrations of wetted complex structures, as ships, tanks, offshore structures, propulsion components etc. represent a theoretical and numerical demanding task due to fluid-structure interaction. The paper presented is addressed to the vibration analysis by a combined FE-BE-procedure based on the added mass concept utilizing a direct boundary integral formulation of the potential fluid problem in interior and exterior domains. The discretization is realized by boundary element collocation method using conventional as well as infinite boundary element formulation with analytical integration scheme. Particular attention is devoted to modelling of interior problems with both several separate or communicating fluid domains as well as thin-walled structures wetted on both sides. To deal with this specific kind of interaction problems so-called "virtual" boundary elements in areas of cut outs are placed to satisfy the kinematical conditions in partial connected fluid domains existing in realistic tank systems. Numerical results of various theoretical and practical examples demonstrate the performance of the BE-methodology presented.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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v.3
no.3
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pp.170-175
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2001
Q-learning is a kind of reinforcement learning where the agent solves the given task based on rewards received from the environment. Most research done in the field of Q-learning has focused on discrete domains, although the environment with which the agent must interact is generally continuous. Thus we need to devise some methods that enable Q-learning to be applicable to the continuous problem domain. In this paper, an extended fuzzy rule is proposed so that it can incorporate Q-learning. The interpolation technique, which is widely used in memory-based learning, is adopted to represent the appropriate Q value for current state and action pair in each extended fuzzy rule. The resulting structure based on the fuzzy inference system has the capability of solving the continuous state about the environment. The effectiveness of the proposed structure is shown through simulation on the cart-pole system.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.17
no.4
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pp.1-10
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1993
This paper introduces the outline of hull structure to the sorts of LNG carrier briefly. Especially, explains in detail for the insulation system of Moss Rosenberg Verft spherical tank type LNG carrier. It is not easy task to calculate exactly the temperature distribution of hull because of very complicated structure of hull. Therefore, in this paper by the adequate modeling of the Moss Rosengerg spherical tank type LNG carrier, a program is developed which calculate the temperature distribution of every hull and estimate the heat influx from every hull and output the BOR according to the variation of atmospheric conditions on boyage.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.5
no.4
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pp.359-372
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2000
Current CAD systems are good enough to be used as a tool to manipulate three-dimensional shapes. This is a very important capability to be owned by a design tool because a major portion of designers'activities is spent on the shape manipulation in the design detailing process. However, the whole design process involves a lot more than the, shape manipulation. Currently, these remaining tasks, mostly logical reasoning process for the function realization together with structure decomposition in the top-down manner, are processed in the designer's brain. To support the top-down functional design process of a mechanical product, a system integrating the functional, structural and geometrical aspects of a product design in a unified environment is presented. Using this system, a designer can perform function decomposition, structure decomposition, and geometry detailing, and function verification activities in parallel and the whole design process it modeled resultantly. Once the whole design process is modeled, any redesign task can be automatically performed with the verification of the desired functions.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
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v.35C
no.7
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pp.20-29
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1998
As the packing density of ICs in recent submicron IC design increases, interconnects gain importance. Because interconnects directly affect on two major components of circuit performance, power dissipation and operating speed, circuit engineers are concerned with the optimal design of interconnects and the aid tool to design them. When circuit models of interconnects are given (including geometry and material information), the analysis process for the given structure is not an easy task, but conversely, it is much more difficult to design an interconnect structure with given circuit characteristics. This paper focuses on the latter process that has not been foucsed on much till now due to the complexity of the problem, and prsents a design aid tool(DATOIS) to synthesize interconnects. this tool stroes the circuit performance parameters for normalized interconnect geometries, and has two oeprational modes:analysis mode and synthesis mode. In the analysis mode, circuit performance parameters are obtained by searching the internal database for a given geometry and interpolates results if necessary . In thesynthesis mode, when a given circuit performance parameter satisfies a set of geometry condition in the database, those geometry structures are printed out.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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