• Structural Engineering and Mechanics
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• 제39권3호
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• pp.427-447
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• 2011

The progressive collapse phenomenon is generally regarded as dynamic. Due to the impracticality of nonlinear dynamic computations for practitioners, an interest arises for the development of equivalent static pushover procedures. The present paper proposes a methodology to identify such a procedure for sudden column removals, using energetic evaluations to determine the pushover loads to apply. In a dynamic context, equality between the cumulated external and internal works indicates a vanishing kinetic energy. If such a state is reached, the structure is sometimes assumed able to withstand the column removal. Approximations of these works can be estimated using a static computation, leading to an estimate of the displacements at the zero kinetic energy configuration. In comparison with other available procedures based on such criteria, the present contribution identifies loading patterns to associate with the zero-kinetic energy criterion to avoid a single-degree-of-freedom idealisation. A parametric study over a family of regular steel structures of varying sizes uses non-linear dynamic computations to assess the proposed pushover loading pattern for the cases of central and lateral ground floor column failure. The identified quasi-static loading schemes are shown to allow detecting nearly all dynamically detected plastic hinges, so that the various beams are provided with sufficient resistance during the design process. A proper accuracy is obtained for the plastic rotations of the most plastified hinges almost independently of the design parameters (loads, geometry, robustness), indicating that the methodology could be extended to provide estimates of the required ductility for the beams, columns, and beam-column connections.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.81-86
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• 2005

본 연구에서는 복잡하고 비선형 시스템을 모델 동정하기 위해 정보 granules에 기반한 퍼지 추론 시스템의 새로운 범주를 소개한다. 비공식적으로 말하면, 정보 granules는 근접성, 유사성 또는 기능성 등에 인하여 서로 결합되는 대상(특히, 수치 데이터)의 연결된 모임으로 간주된다. HCM 클러스터링에 의한 정보 granulation은 퍼지 규칙의 전반부 및 후반부에서 사용되는 멤버쉽 함수의 포기 정점과 다항식함수의 초기 값과 같은 퍼지 모델의 초기 파라미터를 결정하는데 도움을 준다. 그리고 포기 파라미터는 유전자 알고리즘과 최소자승법에 의해 효과적으로 동조된다. 또한, 퍼지 모델의 성능사이의 상호균형을 얻기 위하여 하중값을 가진 합성 목적함수를 사용하여 근사화와 예측성능의 향상을 꾀한다. 제안된 모델은 수치적인 예제를 가지고 평가하고, 문헌에서 나타난 기존의 퍼지 모델의 성능과 대조된다.

• Earthquakes and Structures
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• 제11권6호
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• pp.943-966
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• 2016

Recently, magnetorheological elastomer (MRE) material and its devices have been developed and attracted a good deal of attention for their potentials in vibration control. Among them, a highly adaptive base isolator based on MRE was designed, fabricated and tested for real-time adaptive control of base isolated structures against a suite of earthquakes. To perfectly take advantage of this new device, an accurate and robust model should be built to characterize its nonlinearity and hysteresis for its application in structural control. This paper first proposes a novel hysteresis model, in which a nonlinear hyperbolic sine function spring is used to portray the strain stiffening phenomenon and a Voigt component is incorporated in parallel to describe the solid-material behaviours. Then the fruit fly optimization algorithm (FFOA) is employed for model parameter identification using testing data of shear force, displacement and velocity obtained from different loading conditions. The relationships between model parameters and applied current are also explored to obtain a current-dependent generalized model for the control application. Based on the proposed model of MRE base isolator, a second-order sliding mode controller is designed and applied to the device to provide a real-time feedback control of smart structures. The performance of the proposed technique is evaluated in simulation through utilizing a three-storey benchmark building model under four benchmark earthquake excitations. The results verify the effectiveness of the proposed current-dependent model and corresponding controller for semi-active control of MRE base isolator incorporated smart structures.

• 한국항공우주학회지
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• 제33권8호
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• pp.56-64
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• 2005

모형헬리콥터를 이용한 무인항공기 설계를 위해 비선형 형태의 수학적 모델이 선행되어야 한다. 모형헬리콥터는 실기 헬리콥터에 비해 회전수가 훨씬 높으며 따라서 동특성도 실물기에 비해 훨씬 빠르다는 차이점이 있다. 본 논문에서는 축소형 헬리콥터의 수학적 모델링에 필요한 정식화과정으로서 복잡성을 최소화하면서도 실제의 동특성에 잘 부합하도록 각 구성요소별로 계산한 후 전체로 합산하는 방법을 제시하였다. 제자리 비행과 전진비행에서 수치계산을 통해 트림 값들을 계산하고 제자리 비행조건에서 선형 시스템을 해석하여 모형헬리콥터의 비행모드를 분석하였다. 계산결과 일반적인 경향은 몇 가지 작은 부분 이외에는 대체로 다른 연구결과와 비슷하였다. 이 과정을 검증하기 위해서 비행시험을 수행하여 시스템식별에 의한 결과와 비교하는 연구가 후속 수행될 예정이다.

• 대한조선학회논문집
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• 제52권1호
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• pp.88-95
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• 2015

For the frequency-domain spectral fatigue analysis, the probability density function of stress range needs to be estimated based on the stress spectrum only, which is a frequency domain representation of the response. The probability distribution of the stress range of the narrow-band spectrum is known to follow the Rayleigh distribution, however the PDF of wide-band spectrum is difficult to define with clarity due to the complicated fluctuation pattern of spectrum. In this paper, efforts have been made to figure out the links between the probability density function of stress range to the structural response of wide-band Gaussian random process. An artificial neural network scheme, known as one of the most powerful system identification methods, was used to identify the multivariate functional relationship between the idealized wide-band spectrums and resulting probability density functions. To achieve this, the spectrums were idealized as a superposition of two triangles with arbitrary location, height and width, targeting to comprise wide-band spectrum, and the probability density functions were represented by the linear combination of equally spaced Gaussian basis functions. To train the network under supervision, varieties of different wide-band spectrums were assumed and the converged probability density function of the stress range was derived using the rainflow counting method and all these data sets were fed into the three layer perceptron model. This nonlinear least square problem was solved using Levenberg-Marquardt algorithm with regularization term included. It was proven that the network trained using the given data set could reproduce the probability density function of arbitrary wide-band spectrum of two triangles with great success.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제13권4호
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• pp.395-404
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• 2000

강제진동을 가한 구조물의 제한된 위치에서 측정한 가속도를 사용하여 손상을 확인하고 평가하는 알고리듬을 개발하였다. 개발된 알고리듬에서는 선형적 구속-비선형 최적화에 의해 최적의 구조변수를 구하여 구조물을 인식하는 시간영역-시스템 인식기법을 사용하였다. 동적운동방정식의 오차를 최소화하도록 최적의 변수를 추정하였으며, 제한된 위치에서 측정된 가속도 자료를 이용하여 손상된 부재를 찾기 위하여 적합적 변수모음법을 적용하였다. 손상은 측정된 가속도의 시간이력에 시간창의 개념을 적용하여 통계적으로 평가하였다. 가속도가 측정된 자유도에서의 변위와 속도는 측정된 가속도를 적분하여 계산하였으며, 미측정 자유도에서는 변위를 추가의 미지변수로 추정하고, 속도와 가속도는 추정된 변위의 차분에 의해 수치적으로 계산하였다. 개발된 알고리듬의 효율성을 검증하기 위하여 트러스에 대한 수치모의실험을 실시하였다. 손상지수의 한계치를 정하고 각 부재에서의 손상가능도를 계산하기 위하여 자료교란법을 적용하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.555-563
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• 2011

영상의 왜곡보정은 영상 좌표계(이미지)와 전역 좌표계(대상체)의 상관관계를 규정하는 것이다. 기존의 왜곡영상에 대한 보정은 카메라의 광학적 특성을 모델링하여 영상 좌표계와 전역 좌표계의 물리적 관계를 찾는 방식이 주를 이루고 있다. 본 논문에서는 성능 지수기반 다항식 모델을 이용하여 왜곡영상의 보정을 시도하였다. 성능지수기반 다항식 모델은 영상 좌표계와 전역 좌표계 사이의 상관관계를 다항식으로 가정한 후, 이미지와 대상체의 좌표 데이터와 성능지수를 이용하여 다항식 모델의 계수와 차수를 결정하는 방식이다. 제안한 성능지수기반 다항식 모델을 이용하여 기존의 왜곡영상을 보정방식이 가진 과대적합 문제와 같은 한계를 극복하고자 한다. 제안한 방법을 레이저 스캔 카메라로 획득한 2차원 영상에 적용하여 모델의 유효성을 검증하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.875-880
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• 2007

자기변성유체(magnetorheological fluid)에 관한 연구는 MR 장치의 개발, MR 장치의 수학적 모델링 및 시뮬레이션, 그리고 MR 장치를 채용한 시스템의 제어 알고리즘 개발에 관한 연구로 구분된다. 시뮬레이션을 통한 제어 알고리즘 개발을 위해서는 MR 장치의 비선형 응답을 예상하기 위한 신뢰성 높은 수학적 모델이 요구된다. 또한 MR 장치 시스템을 제어하기 위해서는 제어기에서 요구하는 댐핑력을 출력하기 위한 MR 장치의 전류(또는 전압) 입력 값이 필요하며, 이 입력값을 얻기 위해서는 역댐퍼 모델이 필요하다. 이러한 이유로 MR 장치의 모델링 및 역댐퍼 모델링은 MR 장치개발의 중요한 역할을 담당하며 이에 관한 많은 연구가 요구되고 있다. 본 연구에서는 전단모드 회전형 MR 댐퍼의 모델링을 위해 개발된 MR 댐퍼를 이용하여 동특성 시험기를 제작하였으며, 전단모드 회전형 MR 댐퍼의 특성을 연구하기 위한 실험을 수행하였다. 시험기 시험결과를 통해 모델링에 필요한 시험 데이터들을 획득하였으며 다층신경망을 이용하여 전단모드 회전형 MR 댐퍼의 모델 및 역모델을 구하였다.

• 한국CDE학회논문집
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• 제3권1호
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• pp.57-67
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• 1998

Genetic programming (GP) is an extension of a genetic algoriths paradigm, deals with tree structures representing computer programs as individuals. In recent, there have been many research activities on applications of GP to various engineering problems including system identification, data mining, function approximation, and so forth. However, standard GP suffers from the lack of the estimation techniques for numerical parameters of the GP tree that is an essential element in treating various engineering applications involving real-valued function approximations. Unlike the other research activities, where nonlinear optimization methods are employed, I adopt the use of a weighted linear associative memory for estimation of these parameters under GP algorithm. This approach can significantly reduce computational cost while the reasonable accurate value for parameters can be obtained. Due to the fact that the GP algorithm is likely to fall into a local minimum, the GP algorithm often fails to generate the tree with the desired accuracy. This motivates to devise a group of additive genetic programming trees (GAGPT) which consists of a primary tree and a set of auxiliary trees. The output of the GAGPT is the summation of outputs of the primary tree and all auxiliary trees. The addition of auxiliary trees makes it possible to improve both the teaming and generalization capability of the GAGPT, since the auxiliary tree evolves toward refining the quality of the GAGPT by optimizing its fitness function. The effectiveness of this approach is verified by applying the GAGPT to the estimation of the principal dimensions of bulk cargo ships and engine torque of the passenger car.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제49권3호
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• pp.145-156
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• 2000

In this paper, we propose a new methodology which includes the optimal design procedure of Polynomial Neural Networks(PNN) structure for model identification of complex and nonlinear system. The proposed PNN algorithm is based on GMDA(Group Method of Data handling) method and its structure is similar to Neural Networks. But the structure of PNN is not fixed like in conventional Neural Networks and can be generated. The each node of PNN structure uses several types of high-order polynomial such as linear, quadratic and cubic, and is connected as various kinds of multi-variable inputs. In other words, the PNN uses high-order polynomial as extended type besides quadratic polynomial used in GMDH, and the number of input of its node in each layer depends on that of variables used in the polynomial. The design procedure to obtain an optimal model structure utilizing PNN algorithm is shown in each stage. The study is illustrated with the aid of pH neutralization process data besides representative time series data for gas furnace process used widely for performance comparison, and shows that the proposed PNN algorithm can produce the model with higher accuracy than previous other works. And performance index related to approximation and prediction capabilities of model is evaluated and also discussed.