FE model-based dynamic analysis has been widely used to predict the dynamic characteristics of civil structures. In a physical point of view, an FE model is unavoidably different from the actual structure as being formulated based on extremely idealized engineering drawings and design data. The conventional model updating methods such as direct method and sensitivity-based parameter estimation are not flexible for model updating of complex and large structures. Thus, it is needed to develop a model updating method applicable to complex structures without restriction. The main objective of this paper is to present the model updating method based on the hybrid genetic algorithm (HGA) by combining the genetic algorithm as global optimization method and modified Nelder-Mead's Simplex method as local optimization method. This FE model updating method using HGA does not need the derivation of derivative function related to parameters and without application of complicated inverse analysis methods. In order to allow its application on diversified and complex structures, a commercial FEA tool is adopted to exploit previously developed element library and analysis algorithms. Moreover, an output-level objective function making use of measurement and analytical results is also presented to update simultaneously the stiffness and mass of the analysis model. The numerical examples demonstrated that the proposed method based on HGA is effective for the updating of the FE model of bridge structures.
Recently, digital images are extremely forged by editors or advertisers. Also, amateurs can modify images throughout easy editing programs. In this study, we propose identification and analytical methods for the modified images to figure out those problems. In modified image analysis, we classify two parts; a filtering change and a geometric change. Those changes have an algorithm based on interpolation so that we propose the algorithm which is able to analyze a trace on a modified area. With this algorithm, we implement a detection map of interpolation using minimum filter, laplacian algorithm, and maximum filter. We apply the proposed algorithm to modified image and are able to analyze its modified trace using the detection map.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2003.11a
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pp.104-108
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2003
Finite element (FE) model updating is a procedure to minimize the differences between analytical and experimental results, which can be usually posed as an optimization problem. This paper aims to introduce a hybrid optimization algorithm (GA-SA), which consists of a Genetic algorithm (GA) stage and an Adaptive Simulated Annealing (ASA) stage, to FE model updating for a shrunk shaft. A good agreement of the first four natural frequencies has been achieved obtained from GASA based updated model (FEgasa) and experiment. In order to prove the validity of GA-SA, comparisons of natural frequencies obtained from the initial FE model (FEinit), GA based updated model (FEga) and ASA based updated model (FEasa) are carried out. Simultaneously, the FRF comparisons obtained from different FE models and experiment are also shown. It is concluded that the GA, ASA, GA-SA are powerful optimization techniques which can be successfully applied to FE model updating, the natural frequencies and FRF obtained from all the updated models show much better agreement with experiment than that obtained from FEinit model. However, FEgasa is proved to be the most reasonable FE model, and also FEasa model is better than FEga model.
The aims of this paper is to develop a modular agricultural robot and its autonomous driving algorithm that can be used in field farming. Actually, it is difficult to develop a controller for autonomous agricultural robot that transforming their dynamic characteristics by installation of machine modules. So we develop for the model based control algorithm of rotary machine connected to agricultural robot. Autonomous control algorithm of agricultural robot consists of the path control, velocity control, orientation control. To verify the developed algorithm, we used to analytical techniques that have the advantage of reducing development time and risks. The model is formulated based on the multibody dynamics methods for high accuracy. Their model parameters get from the design parameter and real constructed data. Then we developed the co-simulation that is combined between the multibody dynamics model and control model using the ADAMS and Matlab simulink programs. Using the developed model, we carried out various dynamics simulation in the several rotation speed of blades.
A simplified algorithm is proposed for fast estimation of the material quantities required for the construction of rubble-mound breakwaters. The proposed algorithm is able to employ only the data available at feasibility study phase such as the maximum draught of the design ship selected to transport the cargos to the harbor despite, because at the feasibility phase, information for the planned harbor is likely to be very limited. A linear-constant waterdepth model together with a proposed section configuration for the breakwaters, which is customary for harbors, is considered to calculate the quantity of materials. The numerical simulation of the wave characteristics has been verified using the recorded wave data collected by a buoy installed near the Neka harbor in Caspian Sea waters. A case study has been also applied to four harbors to validate the proposed algorithm. The estimated weights using the proposed linear-constant and multi-linear waterdepth models were compared using the bathymetry maps and layouts of these harbors. A computer program, written in QBasic language, has been developed to simulate the wave characteristics and to estimate the material quantities needed to construct a rubble-mound breakwater. The obtained results show that taking into account the acceptable accuracies normally applied to the feasibility study and conceptual design phases, the proposed algorithm is sufficiently accurate and highly effective for the conceptual estimation of materials' quantities of breakwaters in the feasibility study phase of harbor projects.
This paper presents the dynamic parameter design optimization of a suspension seat system using the genetic algorithm. At first, an equivalent 1-D.O.F. mass-spring-damper model of a suspension seat system was constructed for the purpose of its vibration analysis. Vertical vibration response and transmissibility of the equivalent model due to base excitations, which are defined in the ISO's seat vibration test codes, were computed. Furthermore, seat vibration test, that is ISO's damping test, was carried out in order to investigate the validity of the equivalent suspension seat model. Both analytical and experimental results showed good agreement each other. For the design optimization, the acceleration transmissibility of the suspension seat model was adopted as an object function. A simple genetic algorithm was used to search the optimum values of the design variables, suspension stiffness and damping coefficient. Finally, vibration ride performance test results showed that the optimum suspension parameters gives the lowest vibration transmissibility. Accordingly the genetic algorithm and the equivalent suspension seat modelling can be successfully adopted in the vibration ride quality optimization of a suspension seat system.
In complex decision making such as ill-defined system, one of the main problem is how to treat ambiguous aspect of the decision making. According to the complexity and ambiguity of the objective systems, many types of evaluation attributes are necessary for the rational decision and the relationship among the attributes become complex and fuzzy. Fuzzy integral is very effective to evalute the complex system with interaction between attributes but how to save the evaluation efforts in the decision making process of grading the membership of the objects or alternative is the problem to be tackled. Because the more object there are to evaluate, the number of decisions to made increase exponentially. Therefore, this paper aimes to propose a new evaluation algorithm based on fuzzy integral which can save the evaluator's efforts in decision making process. The proposed algorithm is constructed as follows : First, compose the fuzzy measure by introducing AHP(Analytical Hierachy Process) & mutual interaction coefficient. Second, generate fuzzy measure value of monotone family set for calculating the fuzzy integral. The effectiveness of the proposed algorithm is investigated through the example and sensitivity of interaction coefficient is illustrated.
This study describes a novel algorithm for optimizing the quality yield of silicon wafer slicing. 12 inch wafer slicing is the most difficult in terms of semiconductor manufacturing yield. As silicon wafer slicing directly impacts production costs, semiconductor manufacturers are especially concerned with increasing and maintaining the yield, as well as identifying why yields decline. The criteria for establishing the proposed algorithm are derived from a literature review and interviews with a group of experts in semiconductor manufacturing. The modified Delphi method is then adopted to analyze those results. The proposed algorithm also incorporates the analytic hierarchy process (AHP) to determine the weights of evaluation. Additionally, the proposed algorithm can select the evaluation outcomes to identify the worst machine of precision. Finally, results of the exponential weighted moving average (EWMA) control chart demonstrate the feasibility of the proposed AHP-based algorithm in effectively selecting the evaluation outcomes and evaluating the precision of the worst performing machines. So, through collect data (the quality and quantity) to judge the result by AHP, it is the key to help the engineer can find out the manufacturing process yield quickly effectively.
Workflow management systems (WfMSs) automate and manage workflows, which are implementations of organizational processes operated in process-centric organizations. In this paper, wepropose an algorithm to discover temporal work transference networks from workflow execution logs. The temporal work transference network is a special type of enterprise social networks that consists of workflow performers, and relationships among them that are formed by work transferences between performers who are responsible in performing precedent and succeeding activities in a workflow process. In terms of analysis, the temporal work transference network is an analytical property that has significant value to be analyzed to discover organizational knowledge for human resource management and related decision-making steps for process-centric organizations. Also, the beginning point of implementinga human-centered workflow intelligence framework dealing with work transference networks is to develop an algorithm for discovering temporal work transference cases on workflow execution logs. To this end, we first formalize a concept of temporal work transference network, and next, we present a discovery algorithm which is for the construction of temporal work transference network from workflow execution logs. Then, as a verification of the proposed algorithm, we apply the algorithm to an XES-formatted log dataset that was released by the process mining research group and finally summarize the discovery result.
Proceedings of the Korea Institute of Fire Science and Engineering Conference
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2008.11a
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pp.294-298
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2008
This is the study to investigate the Algorithm of BRI 2002 which is high level estimation program of smoke movement and phenomenon for performance based of design named 'ROOT C', made by Japan. The aim of this study is that an analytical model is a fire in a three story building. The outline of the building consists of three usual rooms, one on each floor, and an atrium connecting with these rooms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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