The parameters of civil engineering structures have time-variant characteristics during their service. When extremely large external excitations, such as earthquake excitation to buildings or overweight vehicles to bridges, apply to structures, sudden or gradual damage may be caused. It is crucially necessary to detect the occurrence time and severity of the damage. The unscented Kalman filter (UKF), as one efficient estimator, is usually used to conduct the recursive identification of parameters. However, the conventional UKF algorithm has a weak tracking ability for time-variant structural parameters. To improve the identification ability of time-variant parameters, an adaptive UKF with forgetting factor (AUKF-FF) algorithm, in which the state covariance, innovation covariance and cross covariance are updated simultaneously with the help of the forgetting factor, is proposed. To verify the effectiveness of the method, this paper conducted two case studies as follows: the identification of time-variant parameters of a simply supported bridge when the vehicle passing, and the model updating of a six-story concrete frame structure with field test during the Yangbi earthquake excitation in Yunnan Province, China. The comparison results of the numerical studies show that the proposed method is superior to the conventional UKF algorithm for the time-variant parameter identification in convergence speed, accuracy and adaptability to the sampling frequency. The field test studies demonstrate that the proposed method can provide suggestions for solving practical problems.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1996.04a
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pp.713-716
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1996
Managers are constantly facing problems. Some problems are treated with special connotation. Others are solved as a daily routine. While other problems disppear into the realm of oblivion without even recognized by managers. Some of the unrecognized or overlooked problems may cause a serious failure. It is also likely that there is a better solution approach even though we have been using a generally accepted method. Problem identification is a neglected area by researchers and managers, although they are facing problems everday. This paper provides a review of the theories pertained to problem definition and problem identification as the beginning stage of the problem solving process. Based on these theories, we provide an expert system which can assist managers for a better problem solving. Knowledge base for problem identification and recommaendation of tools for the problem solving is the key ingredient of the expert system.
Kim, Hyoun Wook;Ham, Jun-Sang;Seol, Kuk-Hwan;Han, Sangha;Park, Beam Young;Oh, Mi-Hwa
Journal of Dairy Science and Biotechnology
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v.30
no.2
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pp.131-137
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2012
Rapid and reliable identification of microorganisms is a key for tracing the relationship between the target bacteria and related infectious diseases. Various identification methods such as classical phenotypic analysis, numerical taxonomic analysis, and DNA sequencing have been widely used to classify microorganisms in milk and dairy products. Matrix-assisted laser desorption ionization time-of-flight (MALDI-TOF) mass spectrometry (MS) identifies targeted bacteria in milk and milk products. Several studies have demonstrated that MALDI-TOF MS identification is an efficient and inexpensive method for the rapid and routine identification of isolated bacteria. MALDI-TOF MS could provide accurate identification of bacteria in milk and milk products at the serotype or strain level and enable antibiotic resistance profiling within minutes.
Cancers are significant contributors to the mortality and health care expenditures. Cancer can be reduced and monitored by new information technology. Radio frequency identification or RFID is a wireless identification technology. The use of this technology can be employed for identifying and tracking clinical staff, patients, supplies, medications and equipments. RFID can trace and manage chemotherapy drugs. There are different types of RFID. Implantable RFID allowing a chip to be embedded under the skin and that store the cancer patient's identifier. These are concerns about applications of RFID. Privacy, security and legal issues are key problems. This paper describes capabilities, benefits and confidentiality aspects in radio frequency identification systems and solutions for overcoming challenges.
This paper describes parameter identification techniques formulated for the estimation of maneuvering coefficients of a submerged body. The first part of this paper is concerned with the identifiability of the system parameters. The relationship between a stochastic linear time-invariant system and the equivalent dynamic system is investigated. The second is concerned with the development of the numerically stable identification technique. Two identification techniques are tested; one is the ma7mum likelihood (ML) methods using the Holder & Mead simplex search method and using the modified Newton-Raphson method, and the other is the modified extended Kalman filter (MEKF) method with a square-root algorithm, which can improve the numerical accuracy of the extended Kalman filter. As a results, it is said that the equations of motion for a submerged body have higher probability to generate simultaneous drift phenomenon compared to general state equations and only the ML method using the Holder & Mead simplex search method and the MEKF method with a square-root algorithm gives acceptable results.
Nguyen, Cong-Uy;Hoang, Truong-Vinh;Hadzalic, Emina;Dobrilla, Simona;Matthies, Hermann G.;Ibrahimbegovic, Adnan
Coupled systems mechanics
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v.11
no.5
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pp.411-438
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2022
In this paper, we present the parameter identification for inelastic and multi-scale problems. First, the theoretical background of several fundamental methods used in the upscaling process is reviewed. Several key definitions including random field, Bayesian theorem, Polynomial chaos expansion (PCE), and Gauss-Markov-Kalman filter are briefly summarized. An illustrative example is given to assimilate fracture energy in a simple inelastic problem with linear hardening and softening phases. Second, the parameter identification using the Gauss-Markov-Kalman filter is employed for a multi-scale problem to identify bulk and shear moduli and other material properties in a macro-scale with the data from a micro-scale as quantities of interest (QoI). The problem can also be viewed as upscaling homogenization.
Flutter derivatives provide the basis of predicting the critical wind speed in flutter and buffeting analysis of long-span cable-supported bridges. Many studies have been performed on the methods and applications of identification of flutter derivatives of bridge decks under wind action. In fact, strong wind, especially typhoon, is always accompanied by heavy rain. Then, what is the effect of rain on flutter derivatives and flutter critical wind speed of bridges? Unfortunately, there have been no studies on this subject. This paper makes an initial study on this problem. Covariance-driven Stochastic Subspace Identification (SSI in short) which is capable of estimating the flutter derivatives of bridge decks from their steady random responses is presented first. An experimental set-up is specially designed and manufactured to produce the conditions of rain and wind. Wind tunnel tests of a quasi-streamlined thin plate model are conducted under conditions of only wind action and simultaneous wind-rain action, respectively. The flutter derivatives are then extracted by the SSI method, and comparisons are made between the flutter derivatives under the two different conditions. The comparison results tentatively indicate that rain has non-trivial effects on flutter derivatives, especially on and $H_2$ and $A_2$thus the flutter critical wind speeds of bridges.
This study aims to perform damage identification for Da-Sheng-Guan (DSG) high-speed railway truss arch bridge using fuzzy clustering analysis. Firstly, structural health monitoring (SHM) system is established for the DSG Bridge. Long-term field monitoring strain data in 8 different cases caused by high-speed trains are taken as classification reference for other unknown cases. And finite element model (FEM) of DSG Bridge is established to simulate damage cases of the bridge. Then, effectiveness of one fuzzy clustering analysis method named transitive closure method and FEM results are verified using the monitoring strain data. Three standardization methods at the first step of fuzzy clustering transitive closure method are compared: extreme difference method, maximum method and non-standard method. At last, the fuzzy clustering method is taken to identify damage with different degrees and different locations. The results show that: non-standard method is the best for the data with the same dimension at the first step of fuzzy clustering analysis. Clustering result is the best when 8 carriage and 16 carriage train in the same line are in a category. For DSG Bridge, the damage is identified when the strain mode change caused by damage is more significant than it caused by different carriages. The corresponding critical damage degree called damage threshold varies with damage location and reduces with the increase of damage locations.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1994.04a
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pp.467-477
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1994
The objective of this research is to develop a manufacturability measurement model for process and material screening. The process and material screening is the key requirement for implementing the Design for Manufacturability (Concurrent Engineering). A computerized system realizing this model then is developed to aid designers. Identification of the key factors which influence technical manufacturability, decision variables and their characteristics, conceptual framework for implementing the model are suggested. Manufacturability measure for quantifying the consistency of between the product requirements and the manufacturing capability is important contribution of this research. The focus is on net shape manufacturing process such as diecasting, forging, metal forming and injection molding.
To enhance the productivity of software development and accelerate time to market, software developers have recently paid more attention to a component-based development (CBD) approach due to the benefits of component reuse. Among CBD processes, the identification of reusable components is a key but difficult process. Currently, component identification depends mainly on the intuition and experience of domain experts. In addition, there are few systematic methods or tools for component identification that enable domain experts to identify reusable components. This paper presents a systematic method and its tool called a component identifier that identifies software components by using object-oriented domain information, namely, use case models, domain object models, and sequence diagrams. To illustrate our method, we use the component identifier to identify candidates of reusable components from the object-oriented domain models of a banking system. The component identifier enables domain experts to easily identify reusable components by assisting and automating identification processes in an earlier development phase.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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