Wind speed forecasting is critical for a variety of engineering tasks, such as wind energy harvesting, scheduling of a wind power system, and dynamic control of structures (e.g., wind turbine, bridge, and building). Wind speed, which has characteristics of random, nonlinear and uncertainty, is difficult to forecast. Nowadays, machine learning approaches (generalized regression neural network (GRNN), back propagation neural network (BPNN), and extreme learning machine (ELM)) are widely used for wind speed forecasting. In this study, two schemes are proposed to improve the forecasting performance of machine learning approaches. One is that optimization algorithms, i.e., cross validation (CV), genetic algorithm (GA), and particle swarm optimization (PSO), are used to automatically find the optimal model parameters. The other is that the combination of different machine learning methods is proposed by finite mixture (FM) method. Specifically, CV-GRNN, GA-BPNN, PSO-ELM belong to optimization algorithm-assisted machine learning approaches, and FM is a hybrid machine learning approach consisting of GRNN, BPNN, and ELM. The effectiveness of these machine learning methods in wind speed forecasting are fully investigated by one-year field monitoring data, and their performance is comprehensively compared.
For the mobile edge computing (MEC) system supporting dense network, a joint allocation algorithm of computing and communication resources based on reinforcement learning is proposed. The energy consumption of task execution is defined as the maximum energy consumption of each user's task execution in the system. Considering the constraints of task unloading, power allocation, transmission rate and calculation resource allocation, the problem of joint task unloading and resource allocation is modeled as a problem of maximum task execution energy consumption minimization. As a mixed integer nonlinear programming problem, it is difficult to be directly solve by traditional optimization methods. This paper uses reinforcement learning algorithm to solve this problem. Then, the Markov decision-making process and the theoretical basis of reinforcement learning are introduced to provide a theoretical basis for the algorithm simulation experiment. Based on the algorithm of reinforcement learning and joint allocation of communication resources, the joint optimization of data task unloading and power control strategy is carried out for each terminal device, and the local computing model and task unloading model are built. The simulation results show that the total task computation cost of the proposed algorithm is 5%-10% less than that of the two comparison algorithms under the same task input. At the same time, the total task computation cost of the proposed algorithm is more than 5% less than that of the two new comparison algorithms.
In this study, various application schemes of seismic isolation system which can be applied to Hanok have been studied by analyzing its structural characteristics under seismic load. Structural stability of Hanok is more required against seismic load as Hanok becomes long-spanned and multi-storied. To meet this goal, it becomes necessary to study more advanced technology such as seismic isolation design as well as seismic control design and seismic resistant design suitable to Hanok. Seismic isolation systems have been successfully applied to RC and steel structures to improve structural performance during earthquakes. Based on these previous study, we proposed four application schemes of seismic isolation design suitable for Hanok and analyzed their structural characteristics and applicability to Hanok in conceptual level based on its structural characteristics. The proposed four schemes are base isolation method, ground isolation method, roof isolation method and intermediate-story isolation method. The applicability of the proposed method was evaluated by performing boundary nonlinear dynamic analysis to the typical Hanok for the two types of isolation method, that is, ground isolation method and roof isolation method, and the results showed that the proposed methods produced good performance enough to be applied to Hanok.
Ahmed Abdelraheem Farghaly;Denise-Penelope N. Kontoni
Coupled systems mechanics
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제12권3호
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pp.277-295
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2023
Unsymmetrical high-rise buildings (HRBs) subjected to earthquake represent a difficult challenge to structural engineering, especially taking into consideration the effect of soil-structure interaction (SSI). L-shape in plan HRBs suffer from big straining actions when are subjected to an earthquake (in x- or y-direction, or both x- and y- directions). Additionally, the disastrous effect of seismic pounding may appear between two adjacent unsymmetrical HRBs. For two unsymmetrical L-shape in plan HRBs subjected to earthquake in three different direction cases (x, y, or both), including the SSI effect, different methods are investigated to mitigate the seismic pounding and thus protect these types of structures under the earthquake effect. The most effective technique to mitigate the seismic pounding and help in seismically protecting these adjacent HRBs is found herein to be the use of a combination of pounding tuned mass dampers (PTMDs) all over the height (at the connection points) together with tuned mass dampers (TMDs) on the top of both buildings.
본 논문에서는 2차원 입력 형상에 대하여 계층 메쉬를 이용한 빠르고, 품질 저하가 적은 평면 형상변형 기법을 제시한다. 입력으로 주어진 2차원형상의 내부와 경계를 조밀하게 샘플링한 정점의 집합으로 구성된 형상 메쉬와, 입력 형상을 근사적으로 둘러싸는 형상 메쉬의 일부 정점으로 구성된 제어 메쉬를 구성한다. 이때, 형상 메쉬 정점은 제어 메쉬의 정점에 대한 평균값 좌표로 표현한다. 사용자의 형상 변형 입력에 대하여 기존의 비선형 최소자승법을 사용한 메쉬 최적화문제를 풀어 제어 메쉬 정점의 변형될 위치를 구하고, 형상 메쉬는 변형된 제어 메쉬의 정점으로부터 평균값 좌표를 이용하여 최종적인 형상의 변형을 빠르게 계산한다. 형상 메쉬는 입력 형상을 정확히 표현하기 위해 많은 수의 정점으로 구성되는 반면에 제어 메쉬는 상대적으로 적은 수의 정점으로 구성된다. 계산양이 많은 최적화 방법은 제어 메쉬에만 적용되기 때문에 전체 수행시간은 매우 빠르지만, 제어 메쉬의 품질저하에 따라 형상변형의 품질 또한 저하된다. 본 논문에서는 형상 변형의 결과를 조절하고 품질 저하를 보정하기 위해서 사용자 제한에 방위 제어를 포함시켜 형상변형의 강성도를 조절하는 방법을 제시한다. 실험적인 결과에 의하면 본 논문에서 제시한 방법은 비교적 적은 수의 정점을 사용하여 형상 변형의 수행속도가 빠르면서, 변형의 시각적인 품질은 부드럽게 유지된다. 본 논문의 결과는 휴대폰이나 타블렛 PC와 같이 계산속도가 느린 임베디드 시스템에서 형상 변형을 이용한 2차원 애니메이션 제작과 같은 응용문제에 효과적으로 사용될 수 있다.
최근에는 초탄성 형상기억합금을 구조물 일부에 설치하여 지진과 같은 외부 충격하중으로 인해 발생되는 영구적인 소성 변형을 줄이고 자동치유가 가능한 변위제어 시스템을 개발하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 초탄성 형상 기억합금은 상당량의 변위를 가하더라도 별도의 열처리 없이도 상온에서 단지 하중만을 제거하여도 원형으로 복원이 가능한 독특한 합성 금속재료이다. 뼈대 구조물에서 변형이 집중이 되는 부위에 기존에 사용된 강재를 대신하여 초탄성 형상기억합금을 사용한다면 시스템의 복원 효과를 극대화 시킬 수 있다. 따라서 본 연구는 내진성능이 우수한 좌굴방지 가새프레임에 초탄성 형상기억합금 소재를 접목시킨 새로운 구조 시스템을 제안하고 자 한다. 본 연구에서 제안된 구조시스템의 성능을 검증하기 위하여 현재 사용되는 설계코드를 참고하여 6층의 가새프레임 빌딩을 설계를 하고 2차원적인 유한요소 프레임 모델에 각각의 지진 위험도 레벨의 가속도 데이터를 사용하여 비선형 동적 해석을 실시하였다. 해석결과를 바탕으로 초탄성 형상기억합금 가새시스템을 사용한 프레임 구조물과 기존의 가새시스템을 성능적인 측면에서 서로 비교하였다. 해석결과는 지진하중 이후에 초탄성 형상기억합금 가새시스템은 구조물에 잔류 처짐을 감소하는데 매우 효율적임을 보여주고 있다.
일반적으로 비선형 시스템은 1차와 2차 시스템의 곱의 형태로 선형화되며, 시스템의 근은 1차 시스템의 근과 2차 시스템의 중근, 서로 다른 두 실근, 복소근으로 구성된다. 그리고 LQ(Linear Quadratic) 제어는 성능지수함수를 최소화하는 제어법칙을 설계하는 방법으로 시스템의 안정성을 보장하는 장점과 가중행렬 조정으로 시스템의 근의 위치를 조정하는 극배치 기능이 있다. 가중행렬에 의해 LQ 제어는 시스템의 근의 위치를 임의로 이동시킬 수 있지만 시행착오 방법으로 가중행렬을 설정하는 어려움이 있다. 이것은 해밀토니안(Hamiltonian) 시스템의 특성방정식을 이용하여 해결 할 수 있다. 또한 제어가중행렬이 상수의 대칭행렬이면 제어법칙을 반복적으로 적용하여 시스템의 여러 근을 원하는 폐루프 근으로 이동시킬 수 있다. 이 논문은 해밀토니안 시스템의 특성방정식을 이용하여 조단 블록을 갖는 시스템의 중근을 두 실근으로 이동시키는 상태가중행렬과 제어법칙을 계산하는 방법을 제시한다. 삼각함수로 표현된 상태가중행렬로 해밀토니안 시스템의 특성방정식을 구한다. 그리고 이동된 두 실근이 특성방정식의 근이라는 조건에서 중근과 상태가중행렬의 관계식(${\rho},\;{\theta}$)을 유도한다. 상태가중행렬이 양의 반한정행렬이 될 조건에서 중근의 이동범위를 구한다. 그리하여 이동범위에서 선택한 두 실근을 관계식에 대입하여 상태가중행렬과 제어법칙을 계산한다. 제안한 방법을 간단한 3차 시스템의 예제에 적용해본다.
Ramezani, Meysam;Bathaei, Akbar;Zahrai, Seyed Mehdi
Smart Structures and Systems
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제20권1호
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pp.61-74
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2017
One of the most reliable and simplest tools for structural vibration control in civil engineering is Tuned Mass Damper, TMD. Provided that the frequency and damping parameters of these dampers are tuned appropriately, they can reduce the vibrations of the structure through their generated inertia forces, as they vibrate continuously. To achieve the optimal parameters of TMD, many different methods have been provided so far. In old approaches, some formulas have been offered based on simplifying models and their applied loadings while novel procedures need to model structures completely in order to obtain TMD parameters. In this paper, with regard to the nonlinear decision-making of fuzzy systems and their enough ability to cope with different unreliability, a method is proposed. Furthermore, by taking advantage of both old and new methods a fuzzy system is designed to be operational and reduce uncertainties related to models and applied loads. To design fuzzy system, it is required to gain data on structures and optimum parameters of TMDs corresponding to these structures. This information is obtained through modeling MDOF systems with various numbers of stories subjected to far and near field earthquakes. The design of the fuzzy systems is performed by three methods: look-up table, the data space grid-partitioning, and clustering. After that, rule weights of Mamdani fuzzy system using the look-up table are optimized through genetic algorithm and rule weights of Sugeno fuzzy system designed based on grid-partitioning methods and clustering data are optimized through ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System). By comparing these methods, it is observed that the fuzzy system technique based on data clustering has an efficient function to predict the optimal parameters of TMDs. In this method, average of errors in estimating frequency and damping ratio is close to zero. Also, standard deviation of frequency errors and damping ratio errors decrease by 78% and 4.1% respectively in comparison with the look-up table method. While, this reductions compared to the grid partitioning method are 2.2% and 1.8% respectively. In this research, TMD parameters are estimated for a 15-degree of freedom structure based on designed fuzzy system and are compared to parameters obtained from the genetic algorithm and empirical relations. The progress up to 1.9% and 2% under far-field earthquakes and 0.4% and 2.2% under near-field earthquakes is obtained in decreasing respectively roof maximum displacement and its RMS ratio through fuzzy system method compared to those obtained by empirical relations.
본 논문에서는 낮은 위상잡음과 고신뢰성을 갖는 전압제어 발진기를 비선형 설계하였으며 그 위상잡음을 Lesson식과 비교하여 잘 일치함을 확인하였다. 전압제어 발진기의 위상잡음을 개선하기 위하여 유전체 공진기와 결합하는 마이크로 스트립 라인을 고임피던스 변환기를 이용함으로써 공진회로의 Q값이 그대로 능동소자에 전달되도록 하였다. 또한 worst case 해석 및 part stress 해석을 수행함으로써 전압제어 발진기의 신뢰도를 높였다. 제작된 전압제어 발진기는 0$\~$12 V의 제어전압에서 0.56 MHz/V의 튜닝대역을 가지고 있으며 160 mW의 DC 전력을 소모한다. 또한 -116.5 dBc/Hz @100KHz와 -96.51 dBc/Hz @10KHz의 우수한 위상잡음 특성과 7.33 dBm의 출력을 얻었다.
본논문은 릴레이 제어기구의 안정도해석과 종합성능판별의 기초가 되는 리미트사이클진동의 주기해를 정확하고도 신속하게 얻을 수 있는 방법을 개발한 것으로서 특히 궤적법은 동종의 릴레이에 대해서는 특서정수의 변화에 대해서 직각대응시킬 수 있고, 주기해를 정확하게, 그리고 신속하게 직속할 수 있는 장점을 지닌다. 이제까지 다루워 왔던 describing 함수해석법과도 비교하여 그의 부정확성과 불편성 동종릴레이 특성정수변화에 대한 비적응성도 검토하여 궤적법의 우월을 명시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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