하이브리드 모드 마이크로 스트립 線路에서 周波數의 函數인 實效誘電率 및 實效幅에 따른 正規化 位相速度와 特性 임피던스의 分散特性을 計算하기 爲한 Planar Waveguide 모델이 提示되었으며. Eeff(f)와 Weff(f)는 周波數에 따른 實驗關係式과 CAD를 目的으로 設定된 計算式을 利用하여 Planar Waveguide모델 計算에 適用하였고, 多樣한 比誘電率과 스트립 幅/基板 두께(W/h)는 $0.5$\leq$W/h\leq2.5의$ 比를 使用하여, 그 結果를 稱的値, Spectral domain 解析 및 實驗關係 結果 等과 比較하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 結果, Planar Waveguide 모델을 利用할 境遇가 이미 發表된 바 있는 다른 方法보다 周波數가 增加함에 따라 周波數 別 正規化 位相速度는 1/ 의 값에 가장 接近하였고 特性 임피던스는 더욱 增加하였다. 또한, CAD를 目的으로 設定된 Eeff(f)를 本 提案 모델이 適用한 境遇가 實驗關係式을 利用한 境遇보다 더 좋은 結果를 얻을 수 있었다.
This study investigates to provide a fast solution to the problem of bearing capacity in layered soils with easily obtainable parameters that does not require the use of any charts or calculations of different parameters. Therefore, a hybrid approach including both the finite element (FE) method and machine learning technique have been applied. Firstly, a FE model has been generated which is validated by the results of in-situ loading tests. Then, a total of 192 three-dimensional FE analyses have been performed. A data set has been created utilizing the soil properties, footing sizes, layered conditions used in the FE analyses and the ultimate bearing capacity values obtained from the FE analyses to be used in multigene genetic programming (MGGP). Problem has been modeled with five input and one output parameter to propose a bearing capacity formula. Ultimate bearing capacity values estimated from the proposed formula using data set consisting of 20 data independent of total data set used in MGGP modelling have been compared to the bearing capacities calculated with semi-empirical methods. It was observed that the MGGP method yielded successful results for the problem considered. The proposed formula provides reasonable predictions and efficient enough to be used in practice.
Journal of information and communication convergence engineering
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제13권2호
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pp.123-131
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2015
Training neural networks is a complex task with great importance in the field of supervised learning. In the training process, a set of input-output patterns is repeated to an artificial neural network (ANN). From those patterns weights of all the interconnections between neurons are adjusted until the specified input yields the desired output. In this paper, a new hybrid algorithm is proposed for global optimization of connection weights in an ANN. Dynamic swarms are shown to converge rapidly during the initial stages of a global search, but around the global optimum, the search process becomes very slow. In contrast, the gradient descent method can achieve faster convergence speed around the global optimum, and at the same time, the convergence accuracy can be relatively high. Therefore, the proposed hybrid algorithm combines the dynamic particle swarm optimization (DPSO) algorithm with the backpropagation (BP) algorithm, also referred to as the DPSO-BP algorithm, to train the weights of an ANN. In this paper, we intend to show the superiority (time performance and quality of solution) of the proposed hybrid algorithm (DPSO-BP) over other more standard algorithms in neural network training. The algorithms are compared using two different datasets, and the results are simulated.
The atomic structures and electronic properties of six classical and nonclassical $H_2O$@$C_{24}$ fullerene regioisomers are systematically studied using the hybrid density functional B3LYP method and M06-2X method with empirical dispersion in conjunction with the 6-31G(d,p) basis sets. The charge transfer, frontier orbitals, dipole moment, energy gap between the HOMO and LUMO, and volume change of the $C_{24}$ cage are analyzed upon encapsulation of a $H_2O$ molecule in each $C_{24}$ regioisomer. All encapsulation processes are endothermic and the relative stabilities of six $C_{24}$ fullerene regioisomers change upon encapsulation of $H_2O$.
Although many stadiums around the world have incorporated various profitable facilities, many are making conventional and cursory decisions without deep consideration of the interrelationships of different programs. This paper investigates cases in which new programs such as a hotel, a youth hostel, and a dormitory have been introduced into stadiums, showing different results. In the first part of this paper, the theoretical precedents of program combination are studied. Although Bernard Tschumi's notion of the combination of different programs presented its prophetic probability, this paper discern different approaches addressing program mixture, engendering eventually a productive modification of his notion based on the empirical observation of the cases. This paper classifies the manner of programmatic combination into complexity and hybridity, arguing that the latter transforms the spaces and gives rise to unexpected synergy, while the former merely assembles different programs. The second part compares the spaces of complexity and hybridity in stadiums. Through the plan and the section analysis of the spatial structure and the interrelationship of programs, this section reveals how the two different ways of the program combinations have had different results. In hybrid stadiums, programs are not simply gathered, but directly connected and intertwined. In the third part, the nature of the spatial transformation in the hybrid space is researched in detail. In the hybrid stadiums, the collision of the different programs changes the conception of the programs themselves and their related spaces. Hotels and stadiums are not what they once were, provoking unanticipated situations. These transformed spaces not only suggest a method of reutilizing of disused urban spaces, but also of meaningful and communicative program mixture, diversifying and vitalizing a city, not isolated islands of discrepancy. The ultimate purpose of this paper is clarifying the programmatic hybrid paradigm, surpassing complexity through the analysis of the stadium cases and illuminating the manner by which the hybridity breaks the typical tie between the program and space, to cause transformed situations.
This study investigates the roles of decomposition methods on high accuracy in daily rainfall prediction from light gradient boosting machine (LightGBM) algorithm. Here, empirical mode decomposition (EMD) and singular spectrum analysis (SSA) methods were considered to decompose and reconstruct input time series into trend terms, fluctuating terms, and noise components. The decomposed time series from EMD and SSA methods were used as input data for LightGBM algorithm in two hybrid models, including empirical mode-based light gradient boosting machine (EMDGBM) and singular spectrum analysis-based light gradient boosting machine (SSAGBM), respectively. A total of four parameters (i.e., temperature, humidity, wind speed, and rainfall) at a daily scale from 2003 to 2017 is used as input data for daily rainfall prediction. As results from statistical performance indicators, it indicates that the SSAGBM model shows a better performance than the EMDGBM model and the original LightGBM algorithm with no decomposition methods. It represents that the accuracy of LightGBM algorithm in rainfall prediction was improved with the SSA method when using multivariate dataset.
A hybrid performance prediction method is proposed in the present study. A channel diffuser is divided into four subregions: vaneless space, semi-vaneless space, channel, and channel exit region. One-dimensional compressible core flow and boundary layer calculation of each region with an incidence loss model and empirical correlation of residuary pressure recovery coefficient of a channel predict the performance of diffusers. Three channel diffusers are designed and tested for validating the developed prediction method. The pressure distributions from an impeller exit to the channel diffuser exit are measured and discussed for various operating conditions from choke to nearly surge conditions. The strong non-uniform pressure distribution which is caused by impeller-diffuser interaction is obtained over the vaneless and semi-vaneless spaces. The predicted performance shows good agreement with the measured performance of diffusers at a design condition as well as at off-design conditions.
Based on the trend of pluralization and globalization the collapse of national borders now is a manifestation of mixed and compromised cultures and societies. It is also emerging as a hybrid fashion in fashion. Hybrid fashion means creating a new image by mixing various cultures beyond the time and space. This study aims to analyze the current state of Chinese fashion design and present its direction by grasping the characteristics of hybrids in the works of rising Chinese fashion designers in the era of pluralization. The research method was literature review and empirical research. According to the selection criteria of new fashion designers, 6 new fashion designers of 5 fashion brands were selected and their total 458 points works were analyzed. The analysis results are as follows. First, most of the time trade-offs were 'past and present' trade-offs that express Chinese traditional culture and the image of the past with modern design. The trade-offs between 'present and future' is expressed by mixing print patterns, colors and light with fractal art. Second, spatial trade-offs was expressed in the way of expressing Chinese themes in the composition of western clothing, expressing the Western themes in oriental colors, and inspired by Japanese culture expressed by deconstructionism, Third, the gender mix mainly used dark embroidery on women's clothing, while the men's wear showed a delicate feminine charm with a surreal pattern on thin and transparent gauze fabric.
Preciado, Adolfo;Ramirez-Gaytan, Alejandro;Salido-Ruiz, Ricardo A.;Caro-Becerra, Juan L.;Lujan-Godinez, Ramiro
Earthquakes and Structures
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제9권4호
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pp.719-733
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2015
Seismic risk management of the built environment is integrated by two main stages, the assessment and the remedial measures to attain its reduction, representing both stages a complex task. The seismic risk of a certain structure located in a seismic zone is determined by the conjunct of the seismic hazard and its structural vulnerability. The hazard level mainly depends on the proximity of the site to a seismic source. On the other hand, the ground shaking depends on the seismic source, geology and topography of the site, but definitely on the inherent earthquake characteristics. Seismic hazard characterization of a site under study is suggested to be estimated by a combination of studies with the history of earthquakes. In this Paper, the most important methods of seismic vulnerability evaluation of buildings and their application are described. The selection of the most suitable method depends on different factors such as number of buildings, importance, available data and aim of the study. These approaches are classified in empirical, analytical, experimental and hybrid. For obtaining more reliable results, it is recommends applying a hybrid approach, which consists of a combination between methods depending on the case. Finally, a recommended approach depending on the building importance and aim of the study is described.
Detached Eddy Simulation (DES) is applied to an axisymmetric base flow at supersonic mainstream. DES is a hybrid approach to modeling turbulence that combines the best features of the Reynolds-averaged Navier-Stokes RANS) and large-eddy simulation (LES) approaches. In the Reynolds-averaged mode, the model is currently based on either the Spalart-Allmaras (S-A) turbulence model. In the large eddy simulation mode, it is based on the Smagorinski subgrid scale model. Accurate predictions of the base flowfield and base pressure are successfully achieved by using the DES methodology with less computational cost than that of pure LES and monotone integrated large-eddy simulation (MILES) approaches. The DES accurately resolves the physics of unsteady turbulent motions, such as shear layer rollup, large-eddy motions in the downstream region, small-eddy motions inside the recirculating region. Comparison of the results shows that it is necessary to resolve approaching boundary layers and free shear-layer velocity profiles from the base edge correctly for the accurate prediction of base flows. The consideration of an empirical constant CDES for a compressible flow analysis may suggest that the optimal value of empirical constant CDES may be larger in the flows with strong compressibility than in incompressible flows.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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