Han, Bin;Sun, J.B.;Heidarzadeh, Milad;Jam, M.M. Nemati;Benjeddou, O.
Steel and Composite Structures
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제41권5호
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pp.761-773
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2021
This study presents a 3D non-linear finite element (FE) assessment of dynamic soil-structure interaction (SSI). The numerical investigation has been performed on the time domain through a Finite Element (FE) system, while considering the nonlinear behavior of soil and the multi-directional nature of genuine seismic events. Later, the FE outcomes are analyzed to the recorded in-situ free-field and structural movements, emphasizing the numerical model's great result in duplicating the observed response. In this work, the soil response is simulated using an isotropic hardening elastic-plastic hysteretic model utilizing HSsmall. It is feasible to define the non-linear cycle response from small to large strain amplitudes through this model as well as for the shift in beginning stiffness with depth that happens during cyclic loading. One of the most difficult and unexpected tasks in resolving soil-structure interaction concerns is picking an appropriate ground motion predicted across an earthquake or assessing the geometrical abnormalities in the soil waves. Furthermore, an artificial neural network (ANN) has been utilized to properly forecast the non-linear behavior of soil and its multi-directional character, which demonstrated the accuracy of the ANN based on the RMSE and R2 values. The total result of this research demonstrates that complicated dynamic soil-structure interaction processes may be addressed directly by passing the significant simplifications of well-established substructure techniques.
무작위 및 주기적인 변동하는 재생에너지 발전 전력 품질 교란으로 인해 발전 변환 송전 및 배전에서 더 자주 발생하게 된다. 전력 품질 교란은 장비 손상 또는 정전으로 이어질 수 있다. 따라서 서로 다른 전력 품질 외란을 실시간으로 자동감지하고 분류하는 것이 필요하다. 전통적인 PQD 식별 방법은 특징 추출 특징 선택 및 분류의 세 단계로 구성된다. 그러나 수동으로 생성한 특징은 선택 단계에서 정확성을 보장하기 힘들어서 분류 정확도를 향상하는 데에는 한계가 있다. 본 논문에서는 16가지 종류의 전력 품질 신호를 인식하기 위해 CNN(Convolution Neural Networ)과 LSTM(Long Short Term Memory)을 기반으로 시간 영역과 주파수 영역의 특징을 결합한 심층 신경망 구조를 제안하였다. 주파수 영역 데이터는 주파수 영역 특징을 효율적으로 추출할 수 있는 FFT(Fast Fourier Transform)로 얻었다. 합성 데이터와 실제 6kV 전력 시스템 데이터의 성능은 본 연구에서 제안한 방법이 다른 딥러닝 방법보다 일반화되었음을 보여주었다.
제어로봇시스템학회 1996년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 11th (KACC); Pohang, Korea; 24-26 Oct. 1996
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pp.157-160
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1996
Physical systems axe generally continuous-time in nature. However as the data measured from these systems is generally in the form of discrete samples, and most modern signal processing is performed in the discrete-time domain, discrete-time models are employed. This paper describes methods for estimating the coefficients of continuous-time system within a closed loop control system. The method employs a recursive estimation algorithm to identify the coefficients of a discrete-time bilinear-operator model. The coefficients of the discrete-time bilinear-operator model closely approximate those of the corresponding continuous-time Laplace transform transfer function.
In this paper, we propose a low bit-rate embedded video compression scheme with 3-D block partition coding in the wavelet domain. The proposed video compression scheme includes multi-level 3-dimensional dyadic wavelet decomposition, raster scanning within each subband, formation of block, 3-D partitioning of block, and adaptive arithmetic entropy coding. Although the proposed video compression scheme is quit simple, it produces bit-stream with good features, including SNR scalability from the embedded nature. Experimental results demonstrate that the proposed video compression scheme is quit competitive to other good wavelet-based video coders in the literature.
The concepts of graph theory are applied to model and analyze dynamics of computer networks, biochemical networks and, semantics of social networks. The analysis of dynamics of complex networks is important in order to determine the stability and performance of networked systems. The analysis of non-stationary and nonlinear complex networks requires the applications of ordinary differential equations (ODE). However, the process of resolving input excitation to the dynamic non-stationary networks is difficult without involving external functions. This paper proposes an analytical formulation for generating solutions of nonlinear network ODE systems with functional decomposition. Furthermore, the input excitations are analytically resolved in linearized dynamic networks. The stability condition of dynamic networks is determined. The proposed analytical framework is generalized in nature and does not require any domain or range constraints.
The finite element method(FEM) presents some limitations when the mesh becomes highly distorted. For analysis of metal forming processes with large deformation, the conventional finite element method usually requires several remeshing operations due to severe mesh distortion. The new computational method developed in the recent years, usually designated by meshfree method, offers an attractive approach to avoid those time-consuming remeshing efforts. This new method uses a set of points to represent the problem domain with no need of an additional mesh. Also this new generation of computational method provides a higher rate of convergence than that of the conventional finite element methods. One of the promising applications of meshfree methods is the adaptive refinement for problems having multi-scale nature. In this study, an adaptive node generation procedure is proposed and also to illustrate the efficiency of proposed method, several numerical examples are presented.
본 논문에서는 수중 천이신호 탐지를 위하여 시간주파수 영역에서 신호분석이 가능한 웨이브렛을 적용하였다. 낮은 신호대 잡음비를 가지는 관측신호로부터 천이신호를 탐지하기 위하여 고차통계 기법과 웨이브렛을 사용하였으며, 웨이브렛을 이용하여 신호를 주파수 영역에서 분해한 다음 고차통계 기법을 이용하여 분해된 웨이브렛 계수들의 정규분포 특성을 측정하였다. 제안한 방법으로 천이신호를 탐지할 경우 낮은 신호대 잡음비를 가지는 관측 신호로부터 천이신호를 잘 탐지할 수 있었다.
The formation of a supply chain should be approached with distributive viewpoint considering the dynamic nature of ordering environments. The purpose of this paper is to design a semantic web to support agent negotiation forming supply chains. With the view of a supply chain as composed of competitive agents which represent each member of supply chains with a local goal, a supply chain is formed through negotiation of price, due date choosing partners to contract. In the development of a negotiation method, we employ ontology and rules which are the basic techniques of the semantic web for supporting automated negotiations. Especially, a framework for a negotiation process is suggested and domain, processes and rules ontology are designed interrelatedly. With this modeling, a possibility of the semantic web based agent negotiation is suggested.
Photophysics of 10-hydroxybenzo[h]quinoline (HBQ) has been in controversy, in particular, on the nature of the electronic states before and after the excited state intramolecular proton transfer (ESIPT), even though the dynamics and mechanism of the ESIPT have been well established. We report highly time resolved fluorescence spectra over the full emission frequency regions of the enol and keto isomers and the anisotropy in time domain to determine the accurate rates of the population decay, spectral relaxation and anisotropy decay of the keto isomer. We have shown that the ~300 fs component observed frequently in ESIPT dynamics arises from the $S_2{\rightarrow}S_1$ internal conversion in the reaction product keto isomer and that the ESIPT occurs from the enol isomer in $S_1$ state to the keto isomer in $S_2$ state.
In the present study we have examined human-mouse homologous intronless disease and non-disease genes alongside their extent of sequence conservation, tissue expression, domain and gene ontology composition to get an idea regarding evolutionary and functional attributes. We show that selection has significantly discriminated between the two groups and the disease associated genes in particular exhibit lower $K_{a}$ and $K_{a}/K_{s}$ while $K_{s}$ although smaller is not significantly different. Our analyses suggest that majority of disease related intronless human genes have homology limited to eukaryotic genomes and their expression is localized. Also we observed that different classes of intronless disease related genes have experienced diverse selective pressures and are enriched for higher level functionality that is essentially needed for developmental processes in complex organisms. It is expected that these insights will enhance our understanding of the nature of these genes and also improve our ability to identify disease related intronless genes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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