An efficient and accurate algorithm is proposed to estimate cable safety factor of suspension bridges satisfying prescribed reliability levels. Uncertainties in the structure and load parameters are incorporated. The proposed algorithm integrates the concepts of the inverse reliability method and deterministic method for assessing cable safety factors of suspension bridges. The unique feature of the proposed method is that it offers a tool for cable safety assessment of suspension bridges, when the reliability level is specified as a target to be satisfied by the designer. After the accuracy and efficiency of the method are demonstrated through two numerical examples, the method is used to estimate cable safety factors of suspension bridges with span length ranging from 2000 to 5000 m. The results show that the deterministic method overestimates cable safety factor of suspension bridges because of neglecting the parameter uncertainty effects. The actual cable safety factor of suspension bridges should be estimated based on the proposed method.
An efficient and accurate algorithm is proposed to estimate flutter safety factor of suspension bridges satisfying prescribed reliability levels. Uncertainties which arise from the basic wind speed at the bridge deck location, critical flutter velocity, the wind conversion factor from a scaled model to the prototype structure and the gust speed factor are incorporated. The proposed algorithm integrates the concepts of the inverse reliability method and the calculation method of the critical flutter velocity of suspension bridges. The unique feature of the proposed method is that it offers a tool for flutter safety assessment of suspension bridges, when the reliability level is specified as a target to be satisfied by the designer. Accuracy and efficiency of this method with reference to three example suspension bridges is studied and numerical results validate its superiority over conventional deterministic method. Finally, the effects of various parameters on the flutter safety factor of suspension bridges are also investigated.
Cho Jeong-Mok;Jung Taeg-Eun;Kim Dong-Hyeon;Joh Joong-Seon
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.6
no.1
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pp.64-69
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2006
Due to the inherent nonlinear nature of Electro-rheological (ER) fluid dampers, one of the challenging aspects for utilizing these devices to achieve high system performance is the development of accurate models and control algorithms that can take advantage of their unique characteristics. In this paper, the nonlinear damping force model is made to identify the properties of the ER damper using higher order spectrum. The higher order spectral analysis is used to investigate the nonlinear frequency coupling phenomena with the damping force signal according to the sinusoidal excitation of the damper. Also, this paper presents an inverse model of the ER damper, i.e., the model can predict the required voltage so that the ER damper can produce the desired force for the requirement of vibration control of vehicle suspension systems. The inverse model is constructed by using a multi-layer perceptron neural network. A quarter-car suspension model is considered in this paper for analysis and simulation. Simulation results show that the proposed inverse model of ER damper can obtain control voltage of ER damper for required damping force.
Super water-absorbent resins were prepared by inverse suspension copolymerization of sodium acrylate, acrylamide and 2-hydroxyethyl acrylate using N, N'-methylene-bis-acrylamide as cross-linker. For the suspension copolymerization, monohexadecyl phosphate was employed as the dispersing agent, cyclohexane as the dispersing medium and potassium persulfate as the initiator. The dependence of water-absorption capacity on the amount of crosslinking agent, oil/water ratio, degree of neutralization and the composition of the copolymer were systematically investigated. Furthermore, the swelling kinetics of the super water-absorbent copolymer was carried out. The absorption of the resins is more than 1800 g/g for deionized water and 100 g/g for 0.9% NaCl solution, respectively. The copolymers showed an increased salt resistance and enhanced water retention of soil.
Inverse suspension polymerization of acrylamide (AM) in cyclohexane was carried out to study the effects of concentrations of sorbitan ester (Span) stabilizers and 2,2'-azobis (2-methyl propionamidine) dihydrochloride (AIBA) initiator, amount of monomer, shaking speed, and polymerization temperature on the particle size of the resulting poly (acrylamide) (PAM) beads and their molecular weights. It was found that the particle diameter. in general, decreased with increasing concentration of stabilizer, shaking speed, and water content in the aqueous phase, and with decreasing concentration of initiator and polymerization temperature. The average molecular weight of the resulting PAM beads was also found to increase with increasing concentrations of monomer and stabilizer, and also with decreasing concentration of initiator, polymerization temperature, and water content in the aqueous phase. In this study, PAM beads ranging 2 ~ 50 ${\mu}$m in diameter, with 8000000 ~ 12000000 in the weight average molecular weight were successfully prepared in almost 100% conversion.
The idea of using measured dynamic characteristics for damage detection is attractive because it allows for a global evaluation of the structural health and condition. However, vibration-based damage detection for complex structures such as long-span cable-supported bridges still remains a challenge. As a suspension or cable-stayed bridge involves in general thousands of structural components, the conventional damage detection methods based on model updating and/or parameter identification might result in ill-conditioning and non-uniqueness in the solution of inverse problems. Alternatively, methods that utilize, to the utmost extent, information from forward problems and avoid direct solution to inverse problems would be more suitable for vibration-based damage detection of long-span cable-supported bridges. The auto-associative neural network (ANN) technique and the probabilistic neural network (PNN) technique, that both eschew inverse problems, have been proposed for identifying and locating damage in suspension and cable-stayed bridges. Without the help of a structural model, ANNs with appropriate configuration can be trained using only the measured modal frequencies from healthy structure under varying environmental conditions, and a new set of modal frequency data acquired from an unknown state of the structure is then fed into the trained ANNs for damage presence identification. With the help of a structural model, PNNs can be configured using the relative changes of modal frequencies before and after damage by assuming damage at different locations, and then the measured modal frequencies from the structure can be presented to locate the damage. However, such formulated ANNs and PNNs may still be incompetent to identify damage occurring at the deck members of a cable-supported bridge because of very low modal sensitivity to the damage. The present study endeavors to enhance the damage identification capability of ANNs and PNNs when being applied for identification of damage incurred at deck members. Effort is first made to construct combined modal parameters which are synthesized from measured modal frequencies and modal shape components to train ANNs for damage alarming. With the purpose of improving identification accuracy, effort is then made to configure PNNs for damage localization by adapting the smoothing parameter in the Bayesian classifier to different values for different pattern classes. The performance of the ANNs with their input being modal frequencies and the combined modal parameters respectively and the PNNs with constant and adaptive smoothing parameters respectively is evaluated through simulation studies of identifying damage inflicted on different deck members of the double-deck suspension Tsing Ma Bridge.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.39
no.1
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pp.147-154
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2019
The finite element model updating can be defined as the problem of finding the parameters of the finite element model which gives the closest response to the actual response of the structure by measurement. In the previous researches, optimization based methods have been developed to minimize the error of the response of the actual structure and the analytical model. In this study, we propose an inverse eigenvalue problem that can directly obtain the parameters of the finite element model from the target mode information. Deep Neural Networks are constructed to solve the inverse eigenvalue problem quickly and accurately. As an application example of the developed method, the dynamic finite element model update of a suspension bridge is presented in which the deep neural network simulating the inverse eigenvalue function is utilized. The analysis results show that the proposed method can find the finite element model parameters corresponding to the target modes with very high accuracy.
Chattopadhyay, Saurabh;Bisaria, V.S.;Scheper, T.;Srivastava, A.K.
Biotechnology and Bioprocess Engineering:BBE
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v.7
no.6
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pp.331-334
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2002
Culture conductivity and on-line NADH fluorescence were used to measure cellular growth in plant cell suspension cultures of Podophyllum hexandrum. An inverse correlation between dry cell weight and medium conductivity was observed during shake flask cultivation. A linear relationship between dry cell weight and culture NADH fluorescence was obtained during the exponential phase of batch cultivation In a bioreactor under the pH stat (pH 6) conditions. It was observed that conductivity measurement were suitable for biomass characterisation under highly dynamic uncontrolled shake flask cultivation conditions. However, if the acid/alkali feeding is done for pH control the conductivity measurement could not be applied. On the other hand the NADH fluorescence measurement allowed online-in situ biomass monitoring of rather heterogenous plant cell suspension cultures in bioreactor even under the most desirable pH stat conditions.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.6
no.3
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pp.190-196
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2006
In this paper, the nonlinear damping force model is made to identify the properties of the ER damper using higher order spectrum. The higher order spectral analysis is used to investigate the nonlinear frequency coupling phenomena with the damping force signal according to the sinusoidal excitation of the damper. Also, this paper presents an inverse model of the ER damper, i.e., the model can predict the required voltage so that the ER damper can produce the desired force for the requirement of vibration control of vehicle suspension systems. The inverse model has been constructed by using piecewise linear damping force model. In this paper, the fuzzy logic control based on heuristic knowledge is combined with the skyhook control. And it is simulated for a quarter car model. The acceleration of the sprung mass is included in the premise part of the fuzzy rules to reduce the vertical acceleration RMS value of the sprung mass. Then scaling factors and membership functions are tuned using genetic algorithm to obtain optimal performance.
Two different schemes were adopted to fabricate ordered macroporous structures with face centered cubic lattice of air spheres. Monodisperse polymeric latex suspension, which was synthesized by emulsifier-free emulsion polymerization, was mixed with metal oxide ceramic nanoparticles, followed by evaporation-induced self-assembly of the mixed hetero-colloidal particles. After calcination, inverse opal was generated during burning out the organic nanospheres. Inverse opals made of silica or iron oxide were fabricated according to this procedure. Other approach, which utilizes ceramic precursors instead of nanoparticles was adopted successfully to prepare ordered macroporous structure of titania with skeleton structures as well as lithium niobate inverted structures. Similarly, two different schemes were utilized to obtain disordered macroporous structures with random arrays of macropores. Disordered macroporous structure made of indium tin oxide (ITO) was obtained by fabricating colloidal glass of polystyrene microspheres with low monodispersity and subsequent infiltration of the ITO nanoparticles followed by heat treatment at high temperature for burning out the organic microspheres. Similar random structure of titania was also fabricated by mixing polystyrene building block particles with titania nanoparticles having large particle size followed by the calcinations of the samples.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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