Mahmoud T. Nawar;Ehab B. Matar;Hassan M. Maaly;Ahmed G. Alaaser;Osman Hamdy
Structural Engineering and Mechanics
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제88권1호
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pp.43-52
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2023
This paper handles the results of an extensive parametric study on the rotational stiffness of the flexible base connection using ABAQUS program. The results of the parametric study show the relation between the applied moment and the relative rotation for 96 different base connections. The configurations of the studied connections considered different numbers, diameters, and spacing of the anchor bolts along with different thicknesses of the base plate to investigate the effect of these parameters on the rotational stiffness behavior. The results of the previous parametric research used through the whale optimization algorithm (WOA) to detect different equation formulation of the moment-rotation (M-Ɵr) equation to detect optimum equation simulates the general nonlinear rotational behavior of the flexible base connection considering all variables used in the parametric study. WOA is a relatively new promising algorithm, which is used in different types of optimization problems. For more verification, the classical genetic algorithm (GA) is used to make a comparison with WOA results. The results show that WOA is capable of getting an optimum equation of the M-Ɵr relation, which can be used to simulate the actual rotational stiffness of the flexible base connections. The rotational stiffness at H/150 can be calculated using WOA (1) method and be used as a design aid for engineering design.
This paper proposes a novel hybrid maximum power point tracking (MPPT) algorithm combining a Whale Optimization Algorithm (WOA) and the conventional Perturb & Observation (P&O) to track/extract the highest amount of power from a solar photovoltaic (SPV) system working under partial shading conditions (PSCs). The proposed hybrid algorithm is based on a WOA which predicts the initial global peak (GP) and is followed by P&O in the final stage to achieve a quicker convergence to a GP. Thus, this hybrid algorithm overcomes the computational burden encountered in a standalone WOA, grey wolf optimization (GWO) and hybrid GWO reported in the literature. The conventional algorithm searches for the maximum power point (MPP) in the predicted region by the WOA. The proposed MPPT technique is modelled and simulated using MATLAB/Simulink for simulating an environment to check its effectiveness in accurately tracking the MPP during the GP region. This hybrid algorithm is compared with a standalone WOA, GWO and hybrid GWO. From the simulating results, it is shown that the proposed algorithm offers high tracking performance and that it increases the output power level of a SPV system under partial shading. The algorithm also verified experimentally on various PSCs.
Structural damage identification (SDI) is a crucial step in structural health monitoring. However, some of the existing SDI methods cannot provide enough identification accuracy and efficiency in practice. A novel whale optimization algorithm (WOA) based method is proposed for SDI by weighting modal data and flexibility assurance criterion in this study. At first, the SDI problem is mathematically converted into a constrained optimization problem. Unlike traditional objective function defined using frequencies and mode shapes, a new objective function on the SDI problem is formulated by weighting both modal data and flexibility assurance criterion. Then, the WOA method, due to its good performance of fast convergence and global searching ability, is adopted to provide an accurate solution to the SDI problem, different predator mechanisms are formulated and their probability thresholds are selected. Finally, the performance of the proposed method is assessed by numerical simulations on a simply-supported beam and a 31-bar truss structures. For the given multiple structural damage conditions under environmental noises, the WOA-based SDI method can effectively locate structural damages and accurately estimate severities of damages. Compared with other optimization methods, such as particle swarm optimization and dragonfly algorithm, the proposed WOA-based method outperforms in accuracy and efficiency, which can provide a more effective and potential tool for the SDI problem.
Dehcheshmeh, M. Mohamadi;Hosseinzadeh, A. Zare;Amiri, G. Ghodrati
Smart Structures and Systems
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제25권1호
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pp.47-56
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2020
This paper proposes a model-based approach for structural damage identification and quantification. Using pseudo modal strain energy and mode shape vectors, a damage-sensitive objective function is introduced which is suitable for damage estimation and quantification in shear frames. Whale optimization algorithm (WOA) is used to solve the problem and report the optimal solution as damage detection results. To illustrate the capability of the proposed method, a numerical example of a shear frame under different damage patterns is studied in both ideal and noisy cases. Furthermore, the performance of the WOA is compared with particle swarm optimization algorithm, as one the widely-used optimization techniques. The applicability of the method is also experimentally investigated by studying a six-story shear frame tested on a shake table. Based on the obtained results, the proposed method is able to assess the health of the shear building structures with high level of accuracy.
The present study intends to find a proper solution for the estimation of the physical behaviors of enlarged piles through a combination of small-scale laboratory tests and a hybrid computational predictive intelligence process. In the first step, experimental program is completed considering various critical influential factors. The results of the best multilayer perceptron (MLP)-based predictive network was implemented through three mathematical-based solutions of dragonfly algorithm (DA), whale optimization algorithm (WOA), and ant lion optimization (ALO). Three proposed models, after convergence analysis, suggested excellent performance. These analyses varied based on neurons number (e.g., in the basis MLP hidden layer) and of course, the level of its complexity. The training R2 results of the best hybrid structure of DA-MLP, WOA-MLP, and ALO-MLP were 0.996, 0.996, and 0.998 where the testing R2 was 0.995, 0.985, and 0.998, respectively. Similarly, the training RMSE of 0.046, 0.051, and 0.034 were obtained for the training and testing datasets of DA-MLP, WOA-MLP, and ALO-MLP techniques, while the testing RMSE of 0.088, 0.053, and 0.053, respectively. This obtained result demonstrates the excellent prediction from the optimized structure of the proposed models if only population sensitivity analysis performs. Indeed, the ALO-MLP was slightly better than WOA-MLP and DA-MLP methods.
In this paper, a novel multi-feature model predictive control (MPC) framework with real-time and adaptive performances is proposed for intelligent structural control in which some drawbacks of the algorithm including, complex control rule and non-optimality, are alleviated. Hence, Linear Programming (LP) is utilized to simplify the resulted control rule. Afterward, the Whale Optimization Algorithm (WOA) is applied to the optimal and adaptive tuning of the LP weights independently at each time step. The stochastic control rule is also achieved using Kalman Filter (KF) to handle noisy measurements. The Extreme Learning Machine (ELM) is then adopted to develop a data-driven and real-time control algorithm. The efficiency of the developed algorithm is then demonstrated by numerical simulation of a twenty-story high-rise benchmark building subjected to earthquake excitations. The competency of the proposed method is proven from the aspects of optimality, stochasticity, and adaptivity compared to the KF-based MPC (KMPC) and constrained MPC (CMPC) algorithms in vibration suppression of building structures. The average value for performance indices in the near-field and far-field (El earthquakes demonstrates a reduction up to 38.3% and 32.5% compared with KMPC and CMPC, respectively.
본 연구는 입자 무리 최적화 (PSO; particle swarm optimization) 알고리즘을 이용하여 기존의 MPPT 알고리즘보다 신속하게 MPP를 추적할 수 있는 모델을 제안하였다. 제안 모델은 PSO 알고리즘에서 gbest 및 pbest의 가속 상수를 높게 설정하여 신속하게 MPP 지점을 추적하고 이로 인한 전력 불안정 문제점을 제거하였다. 또한, 일사량의 급격한 변화에 따른 태양광 패널의 전력 변화를 감지하여 알고리즘을 다시 실행하였다. 실험결과, 일사량이 691.5W/m2에 대해서 MPPT 시간이 0.03초와 전력이 131.65로서 기존의 P&O와 INC 알고리즘보다 높은 전력과 빠른 속도로 MPP를 추적하였으며, 일사량 변화에 따라 신속하게 MPP를 추적하였다. 제안 모델은 태양광 패널이 병렬로 연결되어 있는 태양광 발전소에서 부분적인 음영에 의해 전력량의 변화를 감지하였을 경우에도 적용할 수 있다. 본 연구는 MPPT 알고리즘을 개선하기 위해 MFO (moth flame optimization) 및 WOA (whale optimization algorithm)와 같은 최적화 알고리즘에 대한 비교 연구가 필요하다.
Yinghao Zhao;Hossein Moayedi;Loke Kok Foong;Quynh T. Thi
Smart Structures and Systems
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제33권1호
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pp.65-91
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2024
The use of five optimization techniques for the prediction of a strength-based concrete mixture's best-fit model is examined in this work. Five optimization techniques are utilized for this purpose: Slime Mold Algorithm (SMA), Black Hole Algorithm (BHA), Multi-Verse Optimizer (MVO), Vortex Search (VS), and Whale Optimization Algorithm (WOA). MATLAB employs a hybrid learning strategy to train an artificial neural network that combines least square estimation with backpropagation. Thus, 72 samples are utilized as training datasets and 31 as testing datasets, totaling 103. The multi-layer perceptron (MLP) is used to analyze all data, and results are verified by comparison. For training datasets in the best-fit models of SMA-MLP, BHA-MLP, MVO-MLP, VS-MLP, and WOA-MLP, the statistical indices of coefficient of determination (R2) in training phase are 0.9603, 0.9679, 0.9827, 0.9841 and 0.9770, and in testing phase are 0.9567, 0.9552, 0.9594, 0.9888 and 0.9695 respectively. In addition, the best-fit structures for training for SMA, BHA, MVO, VS, and WOA (all combined with multilayer perceptron, MLP) are achieved when the term population size was modified to 450, 500, 250, 150, and 500, respectively. Among all the suggested options, VS could offer a stronger prediction network for training MLP.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권1호
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pp.40-48
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2021
Content-Based Image Retrieval (CBIR) system plays a vital role to retrieve the relevant images as per the user perception from the huge database is a challenging task. Images are represented is to employ a combination of low-level features as per their visual content to form a feature vector. To reduce the search time of a large database while retrieving images, a novel image retrieval technique based on feature dimensionality reduction is being proposed with the exploit of metaheuristic optimization techniques based on Genetic Algorithm (GA), Extended Binary Cuckoo Search (EBCS) and Whale Optimization Algorithm (WOA). Each image in the database is indexed using a feature vector comprising of fuzzified based color histogram descriptor for color and Median binary pattern were derived in the color space from HSI for texture feature variants respectively. Finally, results are being compared in terms of Precision, Recall, F-measure, Accuracy, and error rate with benchmark classification algorithms (Linear discriminant analysis, CatBoost, Extra Trees, Random Forest, Naive Bayes, light gradient boosting, Extreme gradient boosting, k-NN, and Ridge) to validate the efficiency of the proposed approach. Finally, a ranking of the techniques using TOPSIS has been considered choosing the best feature selection technique based on different model parameters.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권5호
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pp.53-64
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2023
Early detection of endometrial carcinoma in uterus is essential for effective treatment. Endometrial carcinoma is the worst kind of endometrium cancer among the others since it is considerably more likely to affect the additional parts of the body if not detected and treated early. Non-invasive medical computer vision, also known as medical image processing, is becoming increasingly essential in the clinical diagnosis of various diseases. Such techniques provide a tool for automatic image processing, allowing for an accurate and timely assessment of the lesion. One of the most difficult aspects of developing an effective automatic categorization system is the absence of huge datasets. Using image processing and deep learning, this article presented an artificial endometrium cancer diagnosis system. The processes in this study include gathering a dermoscopy images from the database, preprocessing, segmentation using hybrid Fuzzy C-Means (FCM) and optimizing the weights using the Whale Optimization Algorithm (WOA). The characteristics of the damaged endometrium cells are retrieved using the feature extraction approach after the Magnetic Resonance pictures have been segmented. The collected characteristics are classified using a deep learning-based methodology called Long Short-Term Memory (LSTM) and Bi-directional LSTM classifiers. After using the publicly accessible data set, suggested classifiers obtain an accuracy of 97% and segmentation accuracy of 93%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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