International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.7
no.3
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pp.182-187
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2007
A fuzzy modeling method is proposed to build the dynamic model of a walking-beam reheating furnace from the recorded data. In the proposed method, the number of membership function on each variable is increased individually and the modeling accuracy is evaluated iteratively. When the modeling accuracy is satisfied, the membership functions on each variable are fixed and the structure of fuzzy model is determined. Because the training data is limited, in this process, as the number of membership function increase, it is highly possible that some rules are missing, i.e., no data in the training set corresponds to the consequent part of a missing rule. To complete the rulebase, the output of the model constructed at the previous step is used to generate the consequent part of the missing rules. Finally, in the real time application, a rolling update scheme to rulebase is introduced to compensate the change of system dynamics and fine tune the rulebase. The proposed method is verified by the application to the modeling of a reheating furnace.
Craft, Aaron E.;Hilton, Bruce A.;Papaioannou, Glen C.
Nuclear Engineering and Technology
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v.48
no.1
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pp.200-210
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2016
The neutron radiography reactor (NRAD) is a 250 kW Mark-II Training, Research, Isotopes, General Atomics (TRIGA) reactor at Idaho National Laboratory, Idaho Falls, ID, USA. The East Radiography Station (ERS) is one of two neutron beams at the NRAD used for neutron radiography, which sits beneath a large hot cell and is primarily used for neutron radiography of highly radioactive objects. Additional fuel elements were added to the NRAD core in 2013 to increase the excess reactivity of the reactor, and may have changed some characteristics of the neutron beamline. This report discusses characterization of the neutron beamline following the addition of fuel to the NRAD. This work includes determination of the facility category according to the American Society for Testing and Materials (ASTM) standards, and also uses an array of gold foils to determine the neutron beam flux and evaluate the neutron beam profile. The NRAD ERS neutron beam is a Category I neutron radiography facility, the highest possible quality level according to the ASTM. Gold foil activation experiments show that the average neutron flux with length-to-diameter ratio (L/D) = 125 is $5.96{\times}10^6n/cm^2/s$ with a $2{\sigma}$ standard error of $2.90{\times}10^5n/cm^2/s$. The neutron beam profile can be considered flat for qualitative neutron radiographic evaluation purposes. However, the neutron beam profile should be taken into account for quantitative evaluation.
In this study, a new strategy is presented to transmit the fundamental elastic beam problem into the modern optimization platform and solve it by using artificial intelligence (AI) tools. As a practical example, deflection of Euler-Bernoulli beam is mathematically formulated by 2nd-order ordinary differential equations (ODEs) in accordance to the classical beam theory. This fundamental engineer problem is then transmitted from classic formulation to its artificial-intelligence presentation where the behavior of the beam is simulated by using neural networks (NNs). The supervised training strategy is employed in the developed NNs implemented in the heuristic optimization algorithms as the fitness function. Different evolutionary optimization tools such as genetic algorithm (GA) and particle swarm optimization (PSO) are used to solve this non-linear optimization problem. The step-by-step procedure of the proposed method is presented in the form of a practical flowchart. The results indicate that the proposed method of using AI toolsin solving beam ODEs can efficiently lead to accurate solutions with low computational costs, and should prove useful to solve more complex practical applications.
The main purpose of the present work was to study the dynamic instability of a three-layered, thick composite sandwich beam with the functionally graded (FG) flexible core subjected to an axial compressive follower force. Flutter instability of a sandwich cantilever beam was analyzed using the high-order theory of sandwich beams, for the first time. The governing equations in general for sandwich beams with an FG core were extracted and could be used for all types of sandwich beams with any types of face sheets and cores. A polynomial function is considered for the vertical distribution of the displacement field in the core layer along the thickness, based on the results of the first Frosting's higher order model. The governing partial differential equations and the equations of boundary conditions of the dynamic system are derived using Hamilton's principle. By applying the boundary conditions and numerical solution methods of squares quadrature, the beam flutter phenomenon is studied. In addition, the effects of different geometrical and material parameters on the flutter threshold were investigated. The results showed that the responses of the dynamic instability of the system were influenced by the follower force, the coefficients of FGs and the geometrical parameters like the core thickness. Comparison of the present results with the published results in the literature for the special case confirmed the accuracy of the proposed theory. The results showed that the follower force of the flutter phenomenon threshold for long beams tends to the corresponding results in the Timoshenko beam.
Piecewise Integrated Composite (PIC) beam is composed of different stacking against loading type depending upon location. The aim of current study is to assign robust stacking sequences against external loading to every corresponding part of the PIC beam based on the value of stress triaxiality at generated reference points using the k-NN (k-Nearest Neighbor) classification, which is one of representative machine learning techniques, in order to excellent superior bending characteristics. The stress triaxiality at reference points is obtained by three-point bending analysis of the Al beam with training data categorizing the type of external loading, i.e., tension, compression or shear. Loading types of each plane of the beam were classified by independent plane scheme as well as total beam scheme. Also, loading fidelities were calibrated for each case with the variation of hyper-parameters. Most effective stacking sequences were mapped into the PIC beam based on the k-NN classification model with the highest loading fidelity. FE analysis result shows the PIC beam has superior external loading resistance and energy absorption compared to conventional beam.
The purpose of this study was to test that the exercise adaptive training enhance behavioral outcome significantly after focal brain ischemia in rats. After occlusion of middle cerebral artery in rats, they were housed in individual standard cages fur 24 hours. The control group was sacrificed 24 hours after ischemic event. The experimental group I was housed in standard cages for 7days. The experimental group ll was housed in enriched environment and had got exercise adaptive training fur 7days. The rats were examined five motor behavioral tests. In motor behavioral tests :postural reflex test, limb placement test, beam-walking test, rotarod test, horizontal wire test. The outcomes of control group and group I were significantly lower than the group II. The conclusion was that exercise adaptive training induced functional repair.
The current paper presents a technique to detect crack in non-uniform cantilever-type pipe beams, that have step changes in the properties of their cross sections, restrained by a translational and rotational spring with a tip mass at the free end. An equation for estimating the natural frequencies for the non-uniform beams is derived using the boundary and continuity conditions, and an equivalent bending stiffness for cracked beam is applied to calculate the natural frequencies of the cracked beam. An experimental study for a step-changed non-uniform cantilever-type pipe beam restrained by bolts with a tip mass is carried out to verify the proposed method. The translational and rotational spring constants are updated using the neural network technique to the results of the experiment for intact case in order to establish a baseline model for the subsequent crack detection. Then, several numerical simulations for the specimen are carried out using the derived equation for estimating the natural frequencies of the cracked beam to construct a set of training patterns of a neural network. The crack locations and sizes are identified using the trained neural network for the 5 damage cases. It is found that the crack locations and sizes are reasonably well estimated from a practical point of view. And it is considered that the usefulness of the proposed method for structural health monitoring of the step-changed non-uniform cantilever-type pipe beam-like structures elastically restrained in the ground and have a tip mass at the free end could be verified.
Karami, Behrouz;Shahsavari, Davood;Nazemosadat, Seyed Mohammad Reza;Li, Li;Ebrahimi, Arash
Steel and Composite Structures
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v.29
no.3
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pp.349-362
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2018
Thermal buckling behavior of porous functionally graded nanobeam integrated with piezoelectric sensor and actuator based on the nonlocal higher-order shear deformation beam theory is investigated for the first time. Its material properties are assumed to be temperature-dependent and varying along the thickness direction according to the modified power-law rule. Note that the porosity with even type is considered herein. The equations of motion are obtained through Hamilton's principle. The influences of several parameters (such as type of temperature distribution, external electric voltage, material composition, porosity, small-scale effect, Ker foundation parameters, and beam thickness) on the thermal buckling of FG nanobeam are investigated in detail.
We propose a switched beamforming to improve the reception performance of VSB system in severe Rayleigh fading channel. The VSB system has only about 3% of known training signal for the receiver in a data field and the reception performance of VSB receiver is degraded significantly when there are near-0 dB ghosts in receiving signal. The switched beamforming forms several beams in different directions and selects only one beam among them. For the selection of a beam with best channel condition for VSB equalizer, we extracted the channel profiles in time domain for all the beams by correlating the PN511 sequence in VSB field sync and selected optimal beam by comparing the channel profiles. The simulation results show that the proposed method improves the reception performance of VSB system in severe Rayleigh channel.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.6
no.4
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pp.169-179
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2002
This paper presents an efficient algorithm for the estimation of damage location and severity in structure using Probabilistic Neural Network (PNN). Artificial neural network has been being used for damage assessment by many researchers, but there are still some barriers that must be overcome to improve its accuracy and efficiency. The major problems with the conventional neural network are the necessity of many training data for neural network learning and ambiguity in the relation of neural network architecture with convergence of solution. In this paper, PNN is used as a pattern classifier to overcome those problems in the conventional neural network. The basic idea of damage assessment algorithm proposed in this paper is that modal characteristics from a damaged structure are compared with the training patterns which represent the damage in specific element to determine how close it is to training patterns in terms of the probability from PNN. The training pattern that gives a maximum probability implies that the element used in producing the training pattern is considered as a damaged one. The proposed damage assessment algorithm using PNN is applied to a 2-span continuous beam model structure to verify the algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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