In this paper, for efficiently reducing the computational cost of the model updating during the optimization process of damage detection, the structural response is evaluated using properly trained surrogate model. Furthermore, in practice uncertainties in the FE model parameters and modelling errors are inevitable. Hence, an efficient approach based on Monte Carlo simulation is proposed to take into account the effect of uncertainties in developing a surrogate model. The probability of damage existence (PDE) is calculated based on the probability density function of the existence of undamaged and damaged states. The current work builds a framework for Probability Based Damage Detection (PBDD) of structures based on the best combination of metaheuristic optimization algorithm and surrogate models. To reach this goal, three popular metamodeling techniques including Cascade Feed Forward Neural Network (CFNN), Least Square Support Vector Machines (LS-SVMs) and Kriging are constructed, trained and tested in order to inspect features and faults of each algorithm. Furthermore, three wellknown optimization algorithms including Ideal Gas Molecular Movement (IGMM), Particle Swarm Optimization (PSO) and Bat Algorithm (BA) are utilized and the comparative results are presented accordingly. Furthermore, efficient schemes are implemented on these algorithms to improve their performance in handling problems with a large number of variables. By considering various indices for measuring the accuracy and computational time of PBDD process, the results indicate that combination of LS-SVM surrogate model by IGMM optimization algorithm have better performance in predicting the of damage compared with other methods.
신경회로망은 입력층. 출력층, 하나 이상의 은닉층으로 구성된 네드워크이다. 학습능력과 근사화 능력으로 말미암아 신경회로망은 패턴인식 및 시스템제어분야에서 많이 사용되고 있다. Elman 신경회로망은 J. Elman에 의해 제안되었으며, recurrent network의 형태로 구성되어 있다. Elman 신경회로망은 기존의 신경회로망에 context층을 새로 추가하여, 은닉층의 출력을 context층의 입력으로 피드백 하는 구조로 되어 있다. 본 논문에서는 Elman 신경회로망을 변형한 형태로, 은닉층 뿐 만 아니라 출력층의 출력도 context층으로 피드백 하는 새로운 형태의 Elman 신경회로망을 제안한다. 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위해 X-Y cartesian에 적용하여 시뮬레이션한 결과는 기존의 신경회로망 및 Elman 신경회로망 보다 우수한 방식임을 보여 주고 있다.
An artificial neural network (ANN) is successfully presented for prediction acidity constant (pKa) of various benzoic acids and phenols with diverse chemical structures using a nonlinear quantitative structure-property relationship. A three-layered feed forward ANN with back-propagation of error was generated using six molecular descriptors appearing in the multi-parameter linear regression (MLR) model. The polarizability term $(\pi_1)$, most positive charge of acidic hydrogen atom $(q^+)$, molecular weight (MW), most negative charge of the acidic oxygen atom $(q^-)$, the hydrogen-bond accepting ability $(\epsilon_B)$ and partial charge weighted topological electronic (PCWTE) descriptors are inputs and its output is pKa. It was found that properly selected and trained neural network with 205 compounds could fairly represent dependence of the acidity constant on molecular descriptors. For evaluation of the predictive power of the generated ANN, an optimized network was applied for prediction pKa values of 37 compounds in the prediction set, which were not used in the optimization procedure. Squared correlation coefficient $(R^2)$ and root mean square error (RMSE) of 0.9147 and 0.9388 for prediction set by the MLR model should be compared with the values of 0.9939 and 0.2575 by the ANN model. These improvements are due to the fact that acidity constant of benzoic acids and phenols in water shows nonlinear correlations with the molecular descriptors.
Simple Biosphere model 2(SiB2)는 전구기후모형 (global climate model)의 지표면모형으로서 토양-식생-대기 사이의 에너지, 물 및 이산화탄소 교환을 모의한다. 특히 광합성-기공전도 하부모형을 포함하고 있어, 식물군락의 광합성과 기공개폐기작을 근거로 하여 이산화탄소 동화량 및 물의 증산량을 계산한다. 따라서 SiB2 수치실험 결과를 통해, 육상생태계에 있어서의 이산화탄소 순환, 물수지, 그리고 환경과 식물군락간의 상호관계를 분석할 수 있다. 본 종설은 일례로서 개량된 SiB2-Paddy를 이용하여, 다양한 식생 및 토지 이용을 보이는 태국 챠오플라야강 유역의 하천유출량 변화에 관한 연구를 소개한다. 이는 SiB2 수치실험결과가 지표면 식생의 차이에 따른 유출량의 변화를 예측 가능하며, 이를 통하여 육상생태계에 있어서 식생이 갖는 기능적인 측면을 연구하는데 적합한 모형임을 알 수 있었다. 그러나 SiB2모형을 이용하여 더욱 정확도 높은 육상 생태계 모의를 위해서는 토양호흡, 엽면적지수, 식물군락간 경쟁 그리고 뿌리의 분포를 고려한 토양수분 등을 모의할 수 있는 하부모형의 도입이 필요하다.
Purpose: Pepper prices have risen continuously because of a decrease in cultivation area; therefore, mechanical harvesting systems for peppers should be developed to reduce cost, time, and labor during harvest. In this study, a screw type picking head for a self-propelled pepper harvester was developed, and the optimal working conditions were evaluated considering helix types, winding directions of helix, and rotational speeds of the helix. Methods: The screw type was selected for the picking head after analyzing previous studies, and the device consisted of helices and a feed chain mechanism for conveying pepper branches. A double helix and a triple helix were manufactured, and rotational speeds of 200, 300, and 400 rpm were tested. The device was controlled by a variable speed (VS) motor and an inverter. Both the forward and reverse directions were tested for the winding and rotating directions of the helix. An experiment crop (cultivar: Longgreenmat) was cultivated in a plastic greenhouse. The test results were analyzed using the SAS program with ANOVA to examine the relationship between each factor and the performance of the picking head. Results: The results of the double and triple helix tests in the reverse direction showed gross harvest efficiency levels of 60-95%, mechanical damage rates of 8-20%, and net marketable portion rates of 50-80%. The dividing ratio was highest at a rotational speed of 400 rpm. Gross harvest efficiency was influenced by the types of helix and rotational speed. Net marketable portion was influenced by rotational speed but not influenced by the type of helix. Mechanical damage was not influenced by the type of helix or rotational speed. Conclusions: Best gross harvest efficiency was obtained at a rotational speed of 400 rpm; however, operating the device at that speed resulted in vibration, which should be reduced.
Najigivi, Alireza;Khaloo, Alireza;zad, Azam Iraji;Rashid, Suraya Abdul
International Journal of Concrete Structures and Materials
/
제7권3호
/
pp.225-238
/
2013
In this study, a two-layer feed-forward neural network was constructed and applied to determine a mapping associating mix design and testing factors of cement-nano silica (NS)-rice husk ash ternary blended concrete samples with their performance in conductance to the water absorption properties. To generate data for the neural network model (NNM), a total of 174 field cores from 58 different mixes at three ages were tested in the laboratory for each of percentage, velocity and coefficient of water absorption and mix volumetric properties. The significant factors (six items) that affect the permeability properties of ternary blended concrete were identified by experimental studies which were: (1) percentage of cement; (2) content of rice husk ash; (3) percentage of 15 nm of $SiO_2$ particles; (4) content of NS particles with average size of 80 nm; (5) effect of curing medium and (6) curing time. The mentioned significant factors were then used to define the domain of a neural network which was trained based on the Levenberg-Marquardt back propagation algorithm using Matlab software. Excellent agreement was observed between simulation and laboratory data. It is believed that the novel developed NNM with three outputs will be a useful tool in the study of the permeability properties of ternary blended concrete and its maintenance.
This study proposes a new approach to control a trajectory control of vertical type articulated robot arm with six revolution joints by computed torque method for manufacturing process automation. The proposed control scheme takes advantage of the properties of the fuzzy controllers. The proposed method is suitable to control of the trajectory and path control in cartesian space for vertical type articulated robot manipulator for forging manufacturing process automation. The results is illustrated that the proposed fuzzy computed torque controller is more stable and robust than the conventional computed torque controller. This study is included with an analytical methodology of inverse kinematic computation for 6 DOF manipulators. And an intelligent PID based on feed forward fuzzy control structure is applied to control the working path control with disturbances caused by uncertainty parameters of the manipulator dynamic model. Lastly, the validity of proposed is verified by simulations and experiments.
Ready-mixed soil material, known as a kind of controlled low-strength material, is a new way of soil cement combination. It can be used as backfill materials. In this paper, artificial neural network and nonlinear regression approach were applied to predict the compressive strength of ready-mixed soil material containing Portland cement, slag, sand, and soil in mixture. The data used for analyzing were obtained from our testing program. In the experiment, we carried out a mix design with three proportions of sand to soil (e.g., 6:4, 5:5, and 4:6). In addition, blast furnace slag partially replaced cement to improve workability, whereas the water-to-binder ratio was fixed. Testing was conducted on samples to estimate its engineering properties as per ASTM such as flowability, strength, and pulse velocity. Based on testing data, the empirical pulse velocity-strength correlation was established by regression method. Next, three topologies of neural network were developed to predict the strength, namely ANN-I, ANN-II, and ANN-III. The first two models are back-propagation feed-forward networks, and the other one is radial basis neural network. The results show that the compressive strength of ready-mixed soil material can be well-predicted from neural networks. Among all currently proposed neural network models, the ANN-I gives the best prediction because it is closest to the actual strength. Moreover, considering combination of pulse velocity and other factors, viz. curing time, and material contents in mixture, the proposed neural networks offer better evaluation than interpolated from pulse velocity only.
This study focused on modeling the behavior of the compressive stress using the average strain and ultrasonic test results in concrete. Feed-forward backpropagation artificial neural network (ANN) models were used to compare four types of concrete mixtures with varying water cement ratio (WC), ordinary concrete (ORC) and concrete with short steel fiber-reinforcement (FRC). Sixteen (16) $150mm{\times}150mm{\times}150mm$ concrete cubes were used; each contained eighteen (18) data sets. Ultrasonic test with pitch-catch configuration was conducted at each loading state to record linear and nonlinear test response with multiple step loads. Statistical Spearman's rank correlation was used to reduce the input parameters. Different types of concrete produced similar top five input parameters that had high correlation to compressive stress: average strain (${\varepsilon}$), fundamental harmonic amplitude (A1), $2^{nd}$ harmonic amplitude (A2), $3^{rd}$ harmonic amplitude (A3), and peak to peak amplitude (PPA). Twenty-eight ANN models were trained, validated and tested. A model was chosen for each WC with the highest Pearson correlation coefficient (R) in testing, and the soundness of the behavior for the input parameters in relation to the compressive stress. The ANN model showed increasing WC produced delayed response to stress at initial stages, abruptly responding after 40%. This was due to the presence of more voids for high water cement ratio that activated Contact Acoustic Nonlinearity (CAN) at the latter stage of the loading path. FRC showed slow response to stress than ORC, indicating the resistance of short steel fiber that delayed stress increase against the loading path.
Structural design has an imperative role in deciding the failure possibility of a Reinforced Concrete (RC) structure. Recent research works achieved the goal of predicting the structural failure of the RC structure with the assistance of machine learning techniques. Previously, the Artificial Neural Network (ANN) has been trained supported by Particle Swarm Optimization (PSO) to classify RC structures with reasonable accuracy. Though, keeping in mind the sensitivity in predicting the structural failure, more accurate models are still absent in the context of Machine Learning. Since the efficiency of multi-objective optimization over single objective optimization techniques is well established. Thus, the motivation of the current work is to employ a Multi-objective Genetic Algorithm (MOGA) to train the Neural Network (NN) based model. In the present work, the NN has been trained with MOGA to minimize the Root Mean Squared Error (RMSE) and Maximum Error (ME) toward optimizing the weight vector of the NN. The model has been tested by using a dataset consisting of 150 RC structure buildings. The proposed NN-MOGA based model has been compared with Multi-layer perceptron-feed-forward network (MLP-FFN) and NN-PSO based models in terms of several performance metrics. Experimental results suggested that the NN-MOGA has outperformed other existing well known classifiers with a reasonable improvement over them. Meanwhile, the proposed NN-MOGA achieved the superior accuracy of 93.33% and F-measure of 94.44%, which is superior to the other classifiers in the present study.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.