This paper deals with a problem searching a target transfer function to meet the time-domain specifications for feedback system with given plant transfer function. For the Type I system, we first define three forms of transient response to unit step input, which are named by F, M, S-type. These are charaacterized as follows ; F-type has fast initial response and slow approach to the steady sate after reaching at 90% of the steady state value, S-type has slow initial response but fast approach to the steady state, and M-type is denoted by highly smooth response between F-type and S-type. Three prototypes corresponding to each form are proposed, time. For the order $n{\geq}4$, after determining admissible root structures of target characteristic polynomials empirically and expressing such polynomial coefficients by using special parameters ${\gamma}_i$ and $\epsilon$, the optimal prototypes that minimize the integral of the squared of the modified errors(ISME) have been obtained. Since the step responses of these prototypes have almost same wave forms irrespective to the order, the desired settling time or the rise time can be converted into the equibalent time constant $\tau$ and thus it is easy to obtain a target transfer function. It is shown through a design example that the present prototype is very useful for meeting the time-domain specifications and has been compared with different methods with a viewpoint of pertinence.
본 논문에서는 퍼지 k-NN과 reconstruction error에 기반을 둔 feature selection을 이용한 lazy 분류기 설계를 제안하였다. Reconstruction error는 locally linear reconstruction의 평가 지수이다. 새로운 입력이 주어지면, 퍼지 k-NN은 local 분류기가 유효한 로컬 영역을 정의하고, 로컬 영역 안에 포함된 데이터 패턴에 하중 값을 할당한다. 로컬 영역과 하중 값을 정의한 우에, feature space의 차원을 감소시키기 위하여 feature selection이 수행된다. Reconstruction error 관점에서 우수한 성능을 가진 여러 개의 feature들이 선택 되어 지면, 다항식의 일종인 분류기가 하중 최소자승법에 의해 결정된다. 실험 결과는 기존의 분류기인 standard neural networks, support vector machine, linear discriminant analysis, and C4.5 trees와 비교 결과를 보인다.
복합재료가 신재생 에너지 산업 관련 구조물 및 해양 구조물에서 좀 더 신뢰도 있는 주 하중 부재로 사용되기 위하여 복합재료평판의 확률론적 비선형 초기 파단 하중과 원공과 곡률이 있는 복합재료판의 확률론적 비선형 좌굴 하중이 평가되었다. 주어진 설계 추출점에서의 확정론적 유한요소해석 결과를 바탕으로 반응면기법을 이용하여 한계상태면을 확률변수로 이루어진 2차 다항식으로 근사하였다. 또한, MPFP 근처에서 좀 더 정확하게 한계상태면을 근사하기 위하여 반복적 선형보간법이 적용되었다. 파괴확률을 평가하기 위하여 근사된 한계상태면 상에서 향상된 일계이차모멘트법과 몬테카를로법이 수행되었다. 마지막으로 파단에 영향을 주는 주요한 확률변수를 파악하기 위하여 변환된 확률변수에 대한 신뢰도지수의 감도를 계산하였다.
쇄파는 연안류, 표사이동, 충격파압, 에너지소산 등과 같은 연안에서 발생하는 다양한 물리현상과 직접적인 관계가 있으므로 항만 구조물의 설계시 반드시 고려되어야 하는 중요한 설계인자 중 하나이다. 쇄파에 대한 연구들은 쇄파가 가진 고유의 복잡성으로 인해 주로 수리모형실험을 통해 쇄파파고와 쇄파수심 등과 같은 쇄파지표를 예측하기 위한 많은 경험식이 제안되어 왔다. 하지만, 기존의 쇄파지표에 대한 경험식은 일정한 방정식의 가정하에 자료의 통계적 분석을 통해 가정한 방정식의 계수들을 결정하고 있다. 본 연구에서는 회귀 혹은 분류문제와 관련된 다양한 연구분야에 있어서 높은 예측성능을 보여주는 대표적인 선형기반의 머신러닝 기법을 적용하여 천수변형에 의해 발생하는 쇄파의 한계파고를 산정하기 위한 새로운 Munk형식의 경험식을 제안하였다. 새롭게 제안된 쇄파지표식은 단순한 형태의 다항식에도 불구하고 기존의 경험공식과 유사한 예측성능을 보였다.
암반 내 그라우팅은 불연속면 내부에 시멘트 그라우트재를 주입하여 주변지반을 강화하는 목적으로 사용된다. 현장에서 다상의 그라우트재의 주입 시 거동특성 및 주입경로인 3차원 절리면의 형태가 사전파악되지 않으므로 정량적인 설계가 어려운 분야중 하나이다. 따라서 현장에서의 그라우트 주입 거동특성을 나타내는 GIN (Grouting Intensity Number) 지표를 이용하여 주입 모니터링을 통해 적절한 시공관리를 수행하는 것이 최적이 방안이다. 본 논문에서는 그라우팅 주입 시 절리면의 거칠기 등급과 물시멘트(W/C)비에 따라 발생하는 압력의 손실을 전산유동해석을 수행하여 조사하였다. 절리면이 거칠수록 그리고 물시멘트비가 높을수록 주입 시 마찰저항은 크게 발생하였으며 해당 결과를 각 조건별 상관식으로 정리하였다.
탄소 nanotube, nanofiber 및 powder를 사용하여 아세틸렌 흡착실험을 수행한 결과 탄소 nanotube가 최적의 흡착성분을 보였다. 이를 지지체로 하여 Pd 농도 0~5%, 흡착온도 $30{\sim}80^{\circ}C$ 및 $C_2H_2/CO_2$의 비 3~10의 범위에서 3-요인, 3-수준의 Box-Behnken Design(BBD)으로 15개의 실험 조건을 설계했다. 이를 바탕으로 2차 다항식 회귀분석으로 운전조건에 따른 흡착량 예측식을 도출하였다. ANOVA 분석의 F-value 측정에 따라 흡착온도가 가장 큰 영향지수를 보였고 $C_2H_2/CO_2$의 비는 가장 작은 영향지수 보이는 것으로 나타났다. 하지만 주요인자 간의 교호작용은 거의 없는 것으로 분석되었다. 흡착량 최적화 분석에서 Pd 농도 3.0%, 흡착온도 $47^{\circ}C$ 및 $C_2H_2/CO_2=10$인 조건에서 22.0 mmol/g이 흡착되는 것으로 계산되었고 실제 실험치에 95.9%의 정확도를 보였다.
Alzabeebee, Saif;Zuhaira, Ali Adel;Al-Hamd, Rwayda Kh. S.
Geomechanics and Engineering
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제28권4호
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pp.397-404
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2022
Accurate prediction of the undrained shaft resistance is essential for robust design of bored piles in undrained condition. The undrained shaft resistance is calculated using the undrained adhesion factor multiplied by the undrained cohesion of the soil. However, the available correlations to predict the undrained adhesion factor have been developed using simple regression techniques and the accuracy of these correlations has not been thoroughly assessed in previous studies. The lack of the assessment of these correlations made it difficult for geotechnical engineers to select the most accurate correlation in routine designs. Furthermore, limited attempts have been made in previous studies to use advanced data mining techniques to develop simple and accurate correlation to predict the undrained adhesion factor. This research, therefore, has been conducted to fill these gaps in knowledge by developing novel and robust correlation to predict the undrained adhesion factor. The development of the new correlation has been conducted using the multi-objective evolutionary polynomial regression analysis. The new correlation outperformed the available empirical correlations, where the new correlation scored lower mean absolute error, mean square error, root mean square error and standard deviation of measured to predicted adhesion factor, and higher mean, a20-index and coefficient of correlation. The correlation also successfully showed the influence of the undrained cohesion and the effective stress on the adhesion factor. Hence, the new correlation enhances the design accuracy and can be used by practitioner geotechnical engineers to ensure optimized designs of bored piles in undrained conditions.
The existing concrete bridges are time-varying working systems, where the maintenance strategy should be planned according to the time-varying performance of the bridge. This work proposes a time-dependent residual capacity assessment procedure, which considers the non-stationary bridge load effects under growing traffic and non-stationary structural deterioration owing to material degradations. Lifetime bridge load effects under traffic growth are predicated by the non-stationary peaks-over-threshold (POT) method using time-dependent generalized Pareto distribution (GPD) models. The non-stationary structural resistance owing to material degradation is modeled by incorporating the Gamma deterioration process and field inspection data. A three-span continuous box-girder bridge is illustrated as an example to demonstrate the application of the proposed procedure, and the time-varying reliability indexes of the bridge girder are calculated. The accuracy of the proposed non-stationary POT method is verified through numerical examples, where the shape parameter of the time-varying GPD model is constant but the threshold and scale parameters are polynomial functions increasing with time. The case study illustrates that the residual flexural capacities show a degradation trend from a slow decrease to an accelerated decrease under traffic growth and material degradation. The reliability index for the mid-span cross-section reduces from 4.91 to 4.55 after being in service for 100 years, and the value is from 4.96 to 4.75 for the mid-support cross-section. The studied bridge shows no safety risk under traffic growth and structural deterioration owing to its high design safety reserve. However, applying the proposed numerical approach to analyze the degradation of residual bearing capacity for bridge structures with low safety reserves is of great significance for management and maintenance.
The present study concerns reduced order modeling of a marine diesel engine, which can be used for outlier detection in status monitoring and carbon intensity index calculation. Principal Component Analysis (PCA) is introduced for the reduced order modeling, focusing on the feasibility of detecting and treating nonlinear variables. By cross-correlation, it is found that there are seven non-linear data channels among 23 data channels, i.e., fuel mode, exhaust gas temperature after the turbocharger, and cylinder coolant temperatures. The dataset is handled so that the mean is located at the nominal continuous rating. Polynomial presentation of the dataset is also applied to reflect the linearity between the engine speed and other channels. The first principal mode shows strong effects of linearity of the most data channels to show the linearity of the system. The non-linear variables are effectively explained by other modes. second mode concerns the temperature of the cylinder cooling water, which shows small correlation with other variables. The third and fourth modes correlates the fuel mode and turbocharger exhaust gas temperature, which have inferior linearity to other channels. PCA is proven to be applicable to data given in binary type of fuel mode selection, as well as numerical type data.
스크류조합을 달리한 실험실용 twin-screw extruder를 사용하여 corn grit를 원료 투입량($30{\sim}60\;kg/hr$), 스크류 회전속도($200{\sim}400\;rpm$) 및 die hole 수($2{\sim}6$개) 범위에서 압출하면서 측정된 system parameters(압출온도, 기계적 에너지 소모율, 평균 체류시간)가 압출물의 특성을 나타내는 target parameters(수분 증발량, 수분 용해도지수 및 수분 흡착지수)에 미치는 영향을 스크류 조합별과 전체 실험결과를 다중회귀분석을 통하여 회귀식으로 나타내면, 스크류조합별 관계식에서는 상관계수가 0.90 이상 이었으며, 구획하지 않은 전체 회귀식에서는 0.80 정도의 상관계수를 보였다. 이상의 결과는 system analysis approach을 이용하면, 상이한 extruder사이의 조업자료 중 system parameters의 분석을 통하여 목적 제품의 특성을 예측할 수 있는 가능성을 보여준다고 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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