Kar, Arkamitra;Ray, Indrajit;Halabe, Udaya B.;Unnikrishnan, Avinash;Dawson-Andoh, Ben
International Journal of Concrete Structures and Materials
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v.8
no.3
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pp.213-228
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2014
Alkali-activated binder (AAB) is recently being considered as a sustainable alternative to portland cement (PC) due to its low carbon dioxide emission and diversion of industrial wastes and by-products such as fly ash and slag from landfills. In order to comprehend the behavior of AAB, detailed knowledge on relations between microstructure and mechanical properties are important. To address the issue, a new approach to characterize hardened pastes of AAB containing fly ash as well as those containing fly ash and slag was adopted using scanning electron microscopy (SEM) and energy dispersive X-ray spectra microanalyses. The volume stoichiometries of the alkali activation reactions were used to estimate the quantities of the sodium aluminosilicate (N-A-S-H) and calcium silicate hydrate (CSH) produced by these reactions. The 3D plots of Si/Al, Na/Al and Ca/Si atom ratios given by the microanalyses were compared with the estimated quantities of CSH(S) to successfully determine the unique chemical compositions of the N-A-S-H and CSH(S) for ten different AAB at three different curing temperatures using a constrained nonlinear least squares optimization formulation by general algebraic modeling system. The results show that the theoretical and experimental quantities of N-A-S-H and CSH(S) were in close agreement with each other. The $R^2$ values were 0.99 for both alkali-activated fly ash and alkali-activated slag binders.
Kim, Sungkeun;Kim, Inrae;Kim, Seungkeun;Suk, Jinyoung
Journal of Advanced Navigation Technology
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v.21
no.5
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pp.450-458
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2017
This paper presents dynamic modelling and simulation study on attitude/altitude control of an insect-mimicking flapping micro aerial vehicle during hovering. Mathematical modelling consists of three parts: simplified flapping kinematics, flapping-wing aerodynamics, and six degree of freedom dynamics. Attitude stabilization is accomplished through linear quadratic regulator based on the linearized model of the time-varying nonlinear system, and altitude control is designed in the outer loop using PID control. The performance of the proposed controller is verified through numerical simulation where attitude stabilization and altitude control is done for hovering. In addition, it is confirmed that the attitude channel by periodic control is marginally stable against periodic pitching moment caused by flapping.
With the advent of high speed digital signal processing chips, new digital techniques have been introduced to the hearing instrument. This advanced hearing instrument circuitry has led to the need or and the development of new fitting approach. A number of different fitting approaches have been developed over the past few years, yet there has been little agreement on which approach is the "best" or most appropriate to use. However, when we develop not only new hearing aid, but also its fitting method, the intensive subject-based clinical tests are necessarily accompanied. In this paper, we present an objective method to evaluate and predict the performance of hearing aids without the help of such subject-based tests. In the hearing impairment simulation (HIS) algorithm, a sensorineural hearing impairment model is established from auditory test data of the impaired subject being simulated. Also, in the hearing impairment simulation system the abnormal loudness relationships created by recruitment was transposed to the normal dynamic span of hearing. The nonlinear behavior of the loudness recruitment is defined using hearing loss unctions generated from the measurements. The recruitment simulation is validated by an experiment with two impaired listeners, who compared processed speech in the normal ear with unprocessed speech in the impaired ear. To assess the performance, the HIS algorithm was implemented in real-time using a floating-point DSP.
In this paper we point out that if the classical principal domain for bispectra is utilized to determine a second-order Volterra model's output, such and output will be incomplete. This deficiency is associated with the periodic nature of the DFT. For this reason, the objective of this paper is to present an "extended" principal domain for Volterra kernels which leads to an improved estimate of the nonlinear system's response. In order to define the extended principal domain, we derive a new discrete frequency-domain Volterra model from a discrete time-domain Volterra model utilizing 2-dimensional DFT and the relationship between the quadratic component of the Volterra model and a square filter. The effect of the extended domain on the model output is interpreted in terms of the periodicity of DFT. Through computer simulations, we demonstrate the effects of the extended principal domain on the Volterra modeling. The simulation results indicate that the extended principal domain plays and important role in computing Volterra model outputs and estimating Volterra model coefficients.
The cables in a cable-stayed bridge are critical load-carrying parts. The potential damage to cables should be identified early to prevent disasters. In this study, an efficient deep learning model is proposed for the damage identification of cables using both a multi-layer perceptron (MLP) and a graph neural network (GNN). Datasets are first generated using the practical advanced analysis program (PAAP), which is a robust program for modeling and analyzing bridge structures with low computational costs. The model based on the MLP and GNN can capture complex nonlinear correlations between the vibration characteristics in the input data and the cable system damage in the output data. Multiple hidden layers with an activation function are used in the MLP to expand the original input vector of the limited measurement data to obtain a complete output data vector that preserves sufficient information for constructing the graph in the GNN. Using the gated recurrent unit and set2set model, the GNN maps the formed graph feature to the output cable damage through several updating times and provides the damage results to both the classification and regression outputs. The model is fine-tuned with the original input data using Adam optimization for the final objective function. A case study of an actual cable-stayed bridge was considered to evaluate the model performance. The results demonstrate that the proposed model provides high accuracy (over 90%) in classification and satisfactory correlation coefficients (over 0.98) in regression and is a robust approach to obtain effective identification results with a limited quantity of input data.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.140-140
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2021
Urban flood management is a crucial and challenging task, particularly in developed cities. Therefore, accurate prediction of urban flooding under heavy precipitation is critically important to address such a challenge. In recent years, machine learning techniques have received considerable attention for their strong learning ability and suitability for modeling complex and nonlinear hydrological processes. Moreover, a survey of the published literature finds that hybrid computational intelligent methods using nature-inspired algorithms have been increasingly employed to predict or simulate the streamflow with high reliability. The present study is aimed to propose a novel approach, an ensemble tree, Bayesian Additive Regression Trees (BART) model incorporating a nature-inspired algorithm to predict hourly multi-step ahead streamflow. For this reason, a hybrid intelligent model was developed, namely GA-BART, containing BART model integrating with Genetic algorithm (GA). The Jungrang urban basin located in Seoul, South Korea, was selected as a case study for the purpose. A database was established based on 39 heavy rainfall events during 2003 and 2020 that collected from the rain gauges and monitoring stations system in the basin. For the goal of this study, the different step ahead models will be developed based in the methods, including 1-hour, 2-hour, 3-hour, 4-hour, 5-hour, and 6-hour step ahead streamflow predictions. In addition, the comparison of the hybrid BART model with a baseline model such as super vector regression models is examined in this study. It is expected that the hybrid BART model has a robust performance and can be an optional choice in streamflow forecasting for urban basins.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.44
no.12
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pp.1043-1053
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2016
In this paper, the application of Parallel Distributed Compensation (PDC) controller for fixed pitch rotary wing system was studied. For nonlinear modeling, T-S fuzzy model was utilized to advance system control including the tilt type UAV. PDC controller was designed through the Linear Matrix Inequality (LMI). Experiments for determining the applicability and feasibility of PDC were performed using the 1 axis attitude control equipment and simulation. To verify the performance and characteristics of the controller, Mathworks Co. Simulink was used. After then, the PDC controller performance was verified and the results with developed controller using a 1 axis attitude control equipment were compared. Verification of the feasibility of PDC controller for the fixed pitch rotary wing system and identification of the overall performance and improvement analysis was conducted based on the experimental results.
Analysis of combat effectiveness is required to consider the concept of tactical cooperative engagement between manned-unmanned weapon systems, in order to predict the required operational capabilities of future weapon systems that meets the concept of 'effect-based synchronized operations.' However, analytical methods such as mathematical and statistical models make it difficult to analyze the effects of complex systems under nonlinear warfare. In this paper, we propose a combat simulation model that can simulate the concept of cooperative engagement between manned-unmanned combat entities based on wireless communications. First, we model unmanned combat entities, e.g., unmanned ground vehicles and drones, and manned combat entities, e.g., combatants and artillery, considering the capabilities required by the future ground system. We also simulate tactical behavior in which all entities perform their mission while sharing battlefield situation information through wireless communications. Finally we explore the feasibility of the proposed model by analyzing combat effectiveness such as target acquisition rate, remote control success rate, reconnaissance lead time, survival rate, and enemy's loss rate under a small-unit armor reconnaissance scenario. The proposed model is expected to be used in war-game combat experiments as well as analysis of the effects of manned-unmanned ground weapons.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.2
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pp.325-333
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2016
This paper proposes controller design algorithms for a ceramic soldering iron temperature control system, and reports their effectiveness in a control experiment. Because the responses of the ceramic soldering iron temperature to the control input are non-linear and very slow, precise modeling and controller design is difficult. In this study, the temperature characteristics of a ceramic soldering iron are represented by TSK fuzzy models consisting of TSK fuzzy rules. In the fuzzy rules, the premise variable is the control input and the consequences are the transfer functions. The transfer functions in the fuzzy model were obtained from the step input responses. As the responses of the ceramic soldering iron temperature are very slow, it is difficult to obtain the complete step input responses. This paper proposes a genetic algorithm to obtain the transfer functions from an incomplete step input responses, and showed its effectiveness in examples. This paper also reports a fuzzy controller design method from the TSK fuzzy model and examples. The proposed methods were applied to the temperature control experiments of ceramic iron. The TSK fuzzy model consisted of 7 TSK fuzzy rules, and the consequences were PI controllers. The experimental results of the proposed fuzzy PI controller were superior to the linear controller and were as good as in previous studies using a fuzzy PID controller.
The purpose of this study was to predict the failure or success of the Snatch-lifting trial as a consequence of the stand-up phase simulated in Kane's equation of motion that was effective for the dynamic analysis of multi-segment. This experiment was a case study in which one male athlete (age: 23yrs, height: 154.4cm, weight: 64.5kg) from K University was selected The system of a simulation included a multi-segment system that had one degree of freedom and one generalized coordinate for the shank segment angle. The reference frame was fixed by the Nonlinear Trans formation (NLT) method in order to set up a fixed Cartesian coordinate system in space. A weightlifter lifted a 90kg-barbell that was 75% of subject's maximum lifting capability (120kg). For this study, six cameras (Qualisys Proreflex MCU240s) and two force-plates (Kistler 9286AAs) were used for collecting data. The motion tracks of 11 land markers were attached on the major joints of the body and barbell. The sampling rates of cameras and force-plates were set up 100Hz and 1000Hz, respectively. Data were processed via the Qualisys Track manager (QTM) software. Landmark positions and force-plate amplitudes were simultaneously integrated by Qualisys system The coordinate data were filtered using a fourth-order Butterworth low pass filtering with an estimated optimum cut-off frequency of 9Hz calculated with Andrew & Yu's formula. The input data of the model were derived from experimental data processed in Matlab6.5 and the solution of a model made in Kane's method was solved in Matematica5.0. The conclusions were as follows; 1. The torque motor of the shank with 246Nm from this experiment could lift a maximum barbell weight (158.98kg) which was about 246 times as much as subject's body weight (64.5kg). 2. The torque motor with 166.5 Nm, simulated by angular displacement of the shank matched to the experimental result, could lift a maximum barbell weight (90kg) which was about 1.4 times as much as subject's body weight (64.5kg). 3. Comparing subject's maximum barbell weight (120kg) with a modeling maximum barbell weight (155.51kg) and with an experimental maximum barbell weight (90kg), the differences between these were about +35.7kg and -30kg. These results strongly suggest that if the maximum barbell weight is decided, coaches will be able to provide further knowledge and information to weightlifters for the performance improvement and then prevent injuries from training of weightlifters. It hopes to apply Kane's method to other sports skill as well as weightlifting to simulate its motion in the future study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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