이 논문에서는 공용중인 구조물의 상시 계측 자료를 사용한 온라인 유한요소 모델 업데이트 방법을 제안한다. 일반적인 최적화 방법에 기반한 기존의 방법은 최적해를 찾기까지 반복적으로 고유치 해석을 수행해야 하므로 상시 업데이트에 사용하기에는 효과적이지 못하다. 제안하는 방법은 별도의 오프라인 작업이나 사용자의 개입이 없이 자동화된 과정으로 계측과 동시에 온라인 유한요소모델 업데이트를 수행할 수 있는 새로운 방법이다. 자동화된 Cov-SSI 알고리즘을 통해 구조물의 진동 계측 신호로부터 고유진동수 및 모드 형상을 식별하고, 이를 다시 역 고유치 신경망에 입력하여 최종적으로 업데이트된 유한요소 모델의 파라미터를 추정한다. 풍하중을 받는 20층 전단 빌딩 구조 모형에 대한 수치예제를 통해 제시한 방법이 자동으로 연속적인 유한요소모델 업데이트를 할 수 있었음을 확인하였다. 또한, 계측 도중 구조물의 특성이 변화하는 시나리오에 대한 예제에서 구조물의 변화가 일어나는 시점과 변화 후 변동된 구조 모델 파라미터 값을 성공적으로 추정할 수 있음을 확인하였다.
KIEE International Transaction on Electrical Machinery and Energy Conversion Systems
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제4B권4호
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pp.206-210
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2004
This paper deals with a parameter estimation of the DC-DC converter system for its diagnosis. Especially, we present the results of parameter estimation for the DC-DC converter model by the system identification method. The parameter estimation for the DC-DC converter system aims at the diagnosis of its operating status. For the operating status diagnosis of the DC-DC converter system, we assume that the DC-DC converter system is an equivalent model of the Buck converter and estimate the main parameter for on-line diagnosis. In addition, for verification of an estimated parameter, we compare a bode plot of the estimated system transfer function and measurement results of the HP4194 instrument. It is a control system analyzer for system transfer function measurement. Our results confirm that the main parameter for diagnosis of the DC-DC converter system can be estimated by the system identification method and that the aging status of the system can be predicted by these results on operating status.
여을멸과에 속하는 Albula sp. 1개체를 제주도 연안의 정치망에서 채집하여 형태적 특징을 기술하였다. 이 개체는 73개의 측선공과 72개의 척추골, 그리고 뺨에 무늬가 없는 특징으로 형태적으로 Albula argentea로 동정되었다. 보다 명확한 종 동정을 위해서 표본조직으로부터 미토콘드리아 사이토크롬 b 염기서열을 얻은 후 기존에 보고된 10종의 Albula spp.와 비교 분석한 결과, 분자생물학적으로도 A. argentea와 동일종으로 나타났다.
The presence of crack-like defects in mechanical and structural elements produces failures during their service life that in some cases can be catastrophic. So, the early detection of the fatigue cracks is particularly important because they grow rapidly, with a propagation velocity that increases exponentially, and may lead to long out-of-service periods, heavy damages of machines and severe economic consequences. In this work, a non-destructive method for the detection and identification of elliptical cracks in shafts based on stress wave propagation is proposed. The propagation of a stress wave in a cracked shaft has been numerically analyzed and numerical results have been used to detect and identify the crack through the genetic algorithm optimization method. The results obtained in this work allow the development of an on-line method for damage detection and identification for cracked shaft-like components using an easy and portable dynamic testing device.
In this paper, we construct the on-line model structure for the nonlinear process systems using the adaptive fuzzy-neural network. Adaptive fuzzy-neural network usually consists of two distinct modifiable structure, with both, the premise and the consequent part. These two parts can be adapted by different optimization methods, which are the hybrid learning procedure combining gradient descent method and least square method. To achieve the on-line model structure, we use the recursive least square method for the consequent parameter identification of nonlinear process. We design the interface between PLC and main computer, and construct the monitoring and control simulator for the nonlinear process. The proposed on-line modeling to real process is carried out to obtain the effective and accurate results.
Hopfield networks have been applied to the problem of linear system identification. In this paper, Hopfield network based parameter identification scheme of non-linear dynamic systems is proposed. Simulation results demonstrate that Hopfield network can be used effectively for the identification of non-linear systems assuming that the system states and their time derivatives are available. Therefore, the proposed scheme can be applied in fault detection and isolation(FDI) and adaptive control of non-linear systems where the Hopfield networks perform on-line identification of system parameters.
Journal of electromagnetic engineering and science
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제18권1호
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pp.7-12
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2018
This article proposes an ultrahigh frequency band radio frequency identification (RFID) tag antenna for drug runout management that can be used in hospitals. The RFID tag antenna is designed to function as a sensor that alerts drug runout when a drug inside a drip chamber is completely consumed but does not work when a drug remains inside a drop chamber. A previously proposed 915 MHz dipole antenna, is too large to be attached to the drip chamber of a feeding bag. Moreover, the length of the dipole (L) should be increased for conjugate matching with an RFID chip. Therefore, the dipole antenna is downsized so that it can be attached to the drip chamber through a fine meander line structure coupling with a corrugate meander line. A transparent cover is added to enhance the grip force between the designed antenna and the drip chamber and to enable detachment. The dimensions of the completed antenna structure attachable to a drip chamber are 32.59 mm (height) and 13.5 mm (width). The gain reduction due to the decreased antenna length is enhanced. The fabricated antenna shows an average omni-directional read range of 10.65 m on a horizontal plane and has the function of sensing the presence of a drug.
A phenomena identification and ranking table(PIRT) was developed for a main steam line break (MSLB) event for the Advanced Power Reactor-1400 (APR-1400). The selectee event was a double-ended steam line break at full power, with the reactor coolant pump running. The developmental panel selected the fuel performance as the primary safety criterion during the ranking process. The plant design data, the results of the APR-1400 safety analysis, and the results of an additional best-estimate analysis by the MARS computer code were used in the development of the PIRT. The period of the transient was composed of three phases: pre-trip, rapid cool-down, and safety injection. Based on the relative importance to the primary evaluation criterion, the ranking of each system, component, and phenomenon/process was performed for each time phase. Finally, the knowledge-level for each important process for certain components was ranked in terms of existing knowledge. The PIRT can be used as a guide for planning cost-effective experimental programs and for code development efforts, especially for the quantification of those processes and/or phenomena that are highly important, but not well understood.
In this paper, a new modified conjugate gradient (MCG) method is presented which is based on a new gradient regularizer, and this method is used to identify the dynamic load on airfoil structure without and with considering random structure parameters. First of all, the newly proposed algorithm is proved to be efficient and convergent through the rigorous mathematics theory and the numerical results of determinate dynamic load identification. Secondly, using the perturbation method, we transform uncertain inverse problem about force reconstruction into determinate load identification problem. Lastly, the statistical characteristics of identified load are evaluated by statistical methods. Especially, this newly proposed approach has successfully solved determinate and uncertain inverse problems about dynamic load identification. Numerical simulations validate that the newly developed method in this paper is feasible and stable in solving load identification problems without and with considering random structure parameters. Additionally, it also shows that most of the observation error of the proposed algorithm in solving dynamic load identification of deterministic and random structure is respectively within 11.13%, 20%.
This paper presents two ART-based neural networks for the identification of gas mixtures subject to the drift. A fuzzy ARTMAP neural network is used for classifying $H_2S$, $NH_3$ and their mixture gases including a reference gas. The other fuzzy ART neural network is utilized to detect the drift of a tin oxide gas sensor by tracking a cluster center of the reference gas. After detecting the drift, the previous cluster center of each gas is updated as much as the drift of the reference gas. By the simulations, the proposed method is shown to compensate the drift on-line without making many categories of target gases compared with the previous studies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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