A deep recursive bidirectional Cuda Deep Neural Network Long Short Term Memory (Bi-CuDNNLSTM) layer is recruited in this paper to predict the entire force time histories, and the corresponding hysteresis and backbone curves of reinforced concrete (RC) bridge piers using experimental fast and slow cyclic tests. The proposed stacked Bi-CuDNNLSTM layers involve multiple uncertain input variables, including horizontal actuator displacements, vertical actuators axial loads, the effective height of the bridge pier, the moment of inertia, and mass. The functional application programming interface in the Keras Python library is utilized to develop a deep learning model considering all the above various input attributes. To have a robust and reliable prediction, the dataset for both the fast and slow cyclic tests is split into three mutually exclusive subsets of training, validation, and testing (unseen). The whole datasets include 17 RC bridge piers tested experimentally ten for fast and seven for slow cyclic tests. The results bring to light that the mean absolute error, as a loss function, is monotonically decreased to zero for both the training and validation datasets after 5000 epochs, and a high level of correlation is observed between the predicted and the experimentally measured values of the force time histories for all the datasets, more than 90%. It can be concluded that the maximum mean of the normalized error, obtained through Box-Whisker plot and Gaussian distribution of normalized error, associated with unseen data is about 10% and 3% for the fast and slow cyclic tests, respectively. In recapitulation, it brings to an end that the stacked Bi-CuDNNLSTM layer implemented in this study has a myriad of benefits in reducing the time and experimental costs for conducting new fast and slow cyclic tests in the future and results in a fast and accurate insight into hysteretic behavior of bridge piers.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.22
no.4
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pp.336-344
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2017
This paper presents the three-port DC-DC converter modeling and controller design procedure, which is part of the solid-state transformer (SST) to interface medium voltage AC grid to bipolar DC distribution network. Due to the high primary side DC link voltage, the proposed converter employs the three-level neutral point clamped (NPC) topology at the primary side and 2-two level half bridge circuits for each DC distribution network. For the proposed converter particular structure, this paper conducts modeling the three winding transformer and the power transfer between each port. A decoupling method is adopted to simplify the power transfer model. The voltage controller design procedure is presented. In addition, the output current sharing controller is employed for current balancing between the parallel-connected secondary output ports. The proposed circuit and controller performance are verified by experimental results using a 30 kW prototype SST system.
Journal of Fisheries and Marine Sciences Education
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v.19
no.2
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pp.310-322
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2007
This study is to find ways of support for beginning teacher induction in elementary school with constructing model of professional development. To achieve this purpose, this study reviewed significance of beginning teacher induction program, the bridge to life learning, and constructed the model of professional development for beginning. The final conclusion about ways of support as support intensity are orientation based on demanding of beginning teacher, bridge connection with veteran teacher, coordination of working conditions, collaboration among peer teacher, and strengthening computer network at week intensity level. At strong intensity level, the ways of support for beginning teacher are institutionalization on election and training of mentor, institutionalization on compulsory induction for 1 year, development and operation of teacher education center, and furtherance of school learning organization.
The role of the interconnect network, which connects computing nodes to each other, is important in high-performance computing (HPC) systems. In recent years, the peripheral component interconnect express (PCIe) has become a promising interface as an interconnection network for high-performance and cost-effective HPC systems having the features of non-transparent bridge (NTB) technologies. OpenSHMEM is a programming model for distributed shared memory that supports a partitioned global address space (PGAS). Currently, little work has been done to develop the OpenSHMEM library for PCIe-interconnected HPC systems. This paper introduces a prototype implementation of the OpenSHMEM library through a switchless interconnect network using PCIe NTB to provide a PGAS programming model. In particular, multi-interrupt, multi-thread-based data transfer over the OpenSHMEM shared memory model is applied at the implementation level to reduce the latency and increase the throughput of the switchless ring network system. The implemented OpenSHMEM programming model over the PCIe NTB switchless interconnection network provides a feasible, cost-effective HPC system with a PGAS programming model.
This paper proposes the use of transmissibility functions combined with a machine learning algorithm, Artificial Neural Networks (ANNs), to assess damage in a truss bridge. A new approach method, which makes use of the input parameters calculated from the transmissibility function, is proposed. The network not only can predict the existence of damage, but also can classify the damage types and identity the location of the damage. Sensors are installed in the truss joints in order to measure the bridge vibration responses under train and ambient excitations. A finite element (FE) model is constructed for the bridge and updated using FE software and experimental data. Both single damage and multiple damage cases are simulated in the bridge model with different scenarios. In each scenario, the vibration responses at the considered nodes are recorded and then used to calculate the transmissibility functions. The transmissibility damage indicators are calculated and stored as ANNs inputs. The outputs of the ANNs are the damage type, location and severity. Two machine learning algorithms are used; one for classifying the type and location of damage, whereas the other for finding the severity of damage. The measurements of the Nam O bridge, a truss railway bridge in Vietnam, is used to illustrate the method. The proposed method not only can distinguish the damage type, but also it can accurately identify damage level.
Park Young-Min;Ryu Han-Seong;Lee Hyun-Won;Lee Se-Hyun;Lee Chung-Dong;Yoo Jl-Yoon
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.9
no.6
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pp.620-627
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2004
As h-bridge multilevel inverter is connected with series of single phase power cell, so it obtain high voltage using low voltage power semi-conductor and output voltage similar to sine wave. In this topology, the number of power cell increases in proportion to the output voltage level. Therefore, there are drawbacks that are responsibility against operating ability of main controller and signal wire increase. However, we can overcome this problems by the substitution of serial communication for the PWM signal in power cell control. Additionally, it has merits of reliability and maintenance. This paper deals with the synchronization and phase-shift method of power cell PWM using CAN(Controller Area Network) communication interrupt in H-bridge multilevel inverter. The advantages of proposed method are signal-line simplification using serial communication between main controller and cell controller, burden reduction in main controller, modularization of power cell, easy protection of each power cell, expandability improvement and reliability increase of control signal and power cell. This paper establishes propriety and reliability of proposed method through experiment of 13-level H-bridge multilevel inverter.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.25
no.5
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pp.114-126
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2021
This paper compared bridge maintenance in United Stated, United Kingdom, Japan, and Korea. Bridges play an essential role in transportation network and in the economic production process. To provide a desirable level of service to the public within limited budgets, it is required to provide effective bridge maintenance activities (e.g. inspection and repair/rehabilitation) at acceptable level of bridge service. A number of bridges are expected to age rapidly in Korea, which will be the excess burden of government. Since several countries have experienced a number of deteriorated bridges because of aging, the countries aforementioned in this study have already developed comprehensive bridge maintenance programs such as inspection practice and repair/rehabilitation techniques. Therefore, the goal of this paper is to synthesize and to compare useful knowledge on bridge maintenance and bridge crack repair/restoration of deteriorated concrete bridge in the four countries. Finally, recommendations that will serve as guidance to transportation agencies for potential enhancements to bridge maintenance and bridge repairs are presented.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.20
no.2
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pp.40-48
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2016
To observe the rail-slab interaction in continuous welded railway(CWR) bridge when earthquake occurs, additional axial rail stresses and relative longitudinal displacements between rail and bridge deck were calculated with input of various load combinations and 3 different types of seismic loads to an analytical model. As results of analysis, it can be found that standard response spectrum proposed by Korea Rail(KR) network authority for earthquake design showed less additional axial rail stresses than allowable levels, but greater relative longitudinal displacement between rail and bridge deck, which means that adjustment of relative longitudinal displacement within a standard level is much more difficult than axial train stress. Additionally, if a large-scaled earthquake as occurred at Kobe, Japan comes up, then both of additional axial rail stress and relative displacement in rail-bridge deck may exceed allowable levels, which indicates to make proper design guides against sudden earthquake occurrence.
A GIS-based regional risk analysis program to interactively study the vulnerability of bridges in a regional highway network is described. The analysis utilizes three major components. The use of a GIS system as the integrating environment to display geographic data, to handle inquiries and to display the results of a query. A risk model for bridges which can predict the level of damage due to a particular intensity of ground motion at a bridge site. A ground motion attenuation model to predict the intensity of ground motion at a particular bridge. The interactive components are supported by data files which encode characteristics such as potential earthquake sources and magnitudes, and characteristics of the bridges which are important for damage and failure analysis.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.55
no.5
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pp.216-219
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2006
This paper presents an XML based standard specification of remote control protocol for home appliances. In the framework level, the XML protocol provides a useful bridge between services and platforms. The proposed protocol has been implemented into a personal video recorder for remote recording service. The results imply the potential of global standards for remote control by its minimum overhead in network and processor. The proposed XML is designated RCXML in this paper.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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