본 논문은 지진응답을 제어하기 위해 다층 건물에 설치된 마찰감쇠기의 간단한 설계절차를 제안하였다. 마찰감쇠기는 비선형성이 강하므로 마찰감쇠기가 설치된 건물의 제어효과를 파악하는 것은 어렵다. 마찰감쇠기의 제어력은 층간속도에 영향을 받으므로, 인접한 모드가 서로 연계된다. 따라서 응답은 공진일 때 안정상태응답으로 가정하여 유도하였다. 첫째로 지진하중에 대한 정해응답을 구하는 것은 불가능하므로 조화가진을 받을 때의 근사해를 유도하였다. 둘째, 다층 건물을 단자유도로 변환하기 위해서 모드해석이 수행되었다. 셋째, 근사해를 이용하여 등가감쇠비를 유도하였다. 그리고 등가감쇠비를 이용하여 응답감소계수를 제안하였다. 마지막으로, 마찰감쇠기의 마찰력을 응답감소계수에 의해 설계하고 설계된 감쇠기를 7개의 지진파를 통해 검증하였다. 비선형해석 결과가 제안된 절차의 유효성을 확인하였다.
In this paper, the response surface method using three-dimensional Navier-Stokes analysis to optimize the shape of a forward-curved blades centrifugal fan, is described. For numerical analysis, Reynolds-averaged Navier-Stokes equations with standard k-e turbulence model are transformed into non-orthogonal curvilinear coordinate system, and are discretized with finite volume approximations. Due to the large number of blades in forward-curved blades centrifugal fan, the flow inside of the fan is regarded as steady flow by introducing the impeller force models for economic calculations. Linear Upwind Differencing Scheme(LUDS) is used to approximate the convection terms in the governing equations. SIMPLEC algorithm is used as a velocity-pressure correction procedure. Design variables, location of cur off, radius of cut off, expansion angle of scroll and width of impeller were selected to optimize the shapes of scroll and blades. Data points for response evaluations were selected by D-optimal design, and linear programming method was used for the optimization on the response surface. As a main result of the optimization, the efficiency was successfully improved. It was found that the optimization process provides reliable design of this kind of fans with reasonable computing time
Multi-temporal approaches using sequential data acquired over multiple years are essential for satisfactory discrimination between many land-cover classes whose signatures exhibit seasonal trends. At any particular time, the response of several classes may be indistinguishable. A harmonic model that can represent seasonal variability is characterized by four components: mean level, frequency, phase and amplitude. The trigonometric components of the harmonic function inherently contain temporal information about changes in land-cover characteristics. Using the estimates which are obtained from sequential images through spectral analysis, seasonal periodicity can be incorporates into multi-temporal classification. The Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) was computed for one week composites of the Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) imagery over the Korean peninsula for 1996 ~ 2000 using a dynamic technique. Land-cover types were then classified both with the estimated harmonic components using an unsupervised classification approach based on a hierarchical clustering algorithm. The results of the classification using the harmonic components show that the new approach is potentially very effective for identifying land-cover types by the analysis of its multi-temporal behavior.
This paper presents a Matlab toolbox for proportional-integral-derivative (PID) controller design. By means of the tool, the complete set of controllers simultaneously satisfying multiple design specifications such as stability and robust stability margins can be obtained directly from the only frequency response data on the plant.
Wu, Baijian;Li, Zhaoxia;Chan, Tommy H.T.;Wang, Ying
Smart Structures and Systems
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제14권4호
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pp.679-697
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2014
The strain data acquired from structural health monitoring (SHM) systems play an important role in the state monitoring and damage identification of bridges. Due to the environmental complexity of civil structures, a better understanding of the actual strain data will help filling the gap between theoretical/laboratorial results and practical application. In the study, the multi-scale features of strain response are first revealed after abundant investigations on the actual data from two typical long-span bridges. Results show that, strain types at the three typical temporal scales of $10^5$, $10^2$ and $10^0$ sec are caused by temperature change, trains and heavy trucks, and have their respective cut-off frequency in the order of $10^{-2}$, $10^{-1}$ and $10^0$ Hz. Multi-resolution analysis and wavelet shrinkage are applied for separating and extracting these strain types. During the above process, two methods for determining thresholds are introduced. The excellent ability of wavelet transform on simultaneously time-frequency analysis leads to an effective information extraction. After extraction, the strain data will be compressed at an attractive ratio. This research may contribute to a further understanding of actual strain data of long-span bridges; also, the proposed extracting methodology is applicable on actual SHM systems.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제5권6호
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pp.430-439
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2016
Estimation and analysis of traffic jams plays a vital role in an intelligent transportation system and advances safety in the transportation system as well as mobility and optimization of environmental impact. For these reasons, many researchers currently mainly focus on the brilliant machine learning-based prediction approaches for traffic prediction systems. This paper primarily addresses the analysis and comparison of prediction accuracy between two machine learning algorithms: Naïve Bayes and K-Nearest Neighbor (K-NN). Based on the fact that optimized estimation accuracy of these methods mainly depends on a large amount of recounted data and that they require much time to compute the same function heuristically for each action, we propose an approach that applies multi-threading to these heuristic methods. It is obvious that the greater the amount of historical data, the more processing time is necessary. For a real-time system, operational response time is vital, and the proposed system also focuses on the time complexity cost as well as computational complexity. It is experimentally confirmed that K-NN does much better than Naïve Bayes, not only in prediction accuracy but also in processing time. Multi-threading-based K-NN could compute four times faster than classical K-NN, whereas multi-threading-based Naïve Bayes could process only twice as fast as classical Bayes.
Integration of multiple communication technologies in a smart grid (SG) enables employing cognitive radio (CR) technology for improving reliability and security with low latency by adaptively and effectively allocating spectral resources. The versatile features of the CR enable the smart meter to select either the unlicensed or the licensed band for transmitting data to the utility company, thus reducing communication outage. Demand response management is regarded as the control unit of the SG that balances the load by regulating the real-time price that benefits both the utility company and consumers. In this study, joint allocation of the transmission power to the smart meter and consumer's demand is formulated as a two stage multi-armed bandit game in which the players select their optimal strategies noncooperatively without having any prior information about the media. Furthermore, based on historical rewards of the player, a real-time pricing adaptation method is proposed. The latter is validated through numerical results.
Artificial intelligence is one of the efficient methods that can be developed to simulate nonlinear behavior and predict the response of building structures. In this regard, an adaptive method based on optimization algorithms is used to train the TSK model of the fuzzy inference system to estimate the seismic behavior of building structures based on analytical data. The optimization algorithm is implemented to determine the parameters of the TSK model based on the minimization of prediction error for the training data set. The adaptive training is designed on the feedback of the results of previous time steps, in which three training cases of 2, 5, and 10 previous time steps were used. The training data is collected from the results of nonlinear time history analysis under 100 ground motion records with different seismic properties. Also, 10 records were used to test the inference system. The performance of the proposed inference system is evaluated on two 3 and 20-story models of nonlinear steel moment frame. The results show that the inference system of the TSK model by combining the optimization method is an efficient computational method for predicting the response of nonlinear structures. Meanwhile, the multi-vers optimization (MVO) algorithm is more accurate in determining the optimal parameters of the TSK model. Also, the accuracy of the results increases significantly with increasing the number of previous steps.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제23권4호
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pp.627-641
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2012
본 연구는 다차원 분할표 형태로 정리된 범주형 자료가 결측치나 무응답을 가지고 있을 때 주어진 자료를 가장 잘 설명하고 예측의 정확도를 높일 수 있는 모형의 추정과 모형의 선택 문제를 다루었다. 무시할 수 없는 무응답 (non-ignorable non-response)체계하에서 최대우도 추정에서 발생할 수 있는 변방값 문제를 해결하기 위하여 계층적 베이지안 모형을 고려하였다. 또한 모형 적도를 높이기 위한 변수 조합을 찾는 모형 선택의 문제를 함께 다루었다. 베이지안 접근하에서 모형 선택의 문제를 다루기 위하여 베이즈 인자 (Bayes factor)를 모형 선택의 기준으로 이용하였다. 제시된 방법은 2004년 실시된 우리나라 국회의원 선거를 앞두고 수행된 여론조사 데이터를 이용하여 실증분석을 수행하였다. 분석결과 무시할 수 없는 무응답 체계하에서 설명변수로 투표참여여부를 이용하는 것이 가장 적합한 모형으로 판명되었다.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제11권4호
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pp.247-265
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2010
Multi-objective design exploration (MODE) and its applications are reviewed as an attempt to utilize numerical simulation in aerospace engineering design. MODE reveals the structure of the design space based on trade-off information. A self-organizing map (SOM) is incorporated into MODE as a visual data mining tool for the design space. SOM divides the design space into clusters with specific design features. This article reviews existing visual data mining techniques applied to engineering problems. Then, we discuss three applications of MODE: multidisciplinary design optimization for a regional-jet wing, silent supersonic technology demonstrator and centrifugal diffusers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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