Curved beams are more efficient in transfer of loads than straight beams because the transfer is effected by bending, shear and membrane action. The finite element method is a versatile method for solving structural mechanics problems and curved beam problems have been solved using this method by many author. In this study, a new three-noded hybrid-mixed curved beam element is proposed to investigate the in-plane flexural vibration behavior of arches depending on the curvature, aspect ratio and boundary conditions, etc. The proposed element including the effect of shear deformation is based on the Hellinger-Reissner variational principle, and employs the quadratic displacement functions and consistent linear stress functions. The stress parameters are then eliminated from the stationary condition of the variational principle so that the standard stiffness equations are obtained. Several numerical examples confirm the accuracy of the proposed finite element and also show the dynamic behavior of arches with various shapes.
퍼지모델링은 일반적으로 주어진 데이터를 이용하고 퍼지규칙은 입력변수를 선정하고 각 입력변수에 대한 입력공간을 분할함으로써 입력변수 및 공간분할에 의해 확립된다. 퍼지규칙의 전반부는 입력변수, 공간분할 수 및 소속 함수를 선정하고 본 논문에서 후반부는 선형추론 및 변형된 이차식에 의해 다항식함수의 형태로 나타낸다. 전반부 파라미터의 동정은 입출력 데이터의 최소값과 최대값을 이용하는 최소-최대 방법 및 입출력 데이터를 군집으로 형성하는 C-Means 클러스터링 알고리즘을 사용하여 입력공간을 분할한다. 각 규칙의 후반부 파라미터들, 즉 다항식의 계수들의 동정은 표준최소자승법에 의해 수행된다. 본 논문에서 전반부 소속 함수는 사다리꼴형 멤버쉽 함수를 사용하여 입력공간을 분할하고 비선형공정에서 널리 이용되는 가스로데이터를 사용하여 성능을 평가한다.
Recently, most classrooms in Korea are fully equipped with multimedia environments such as a powerful pentium pc, a 43″large sized TV, and so on through the third renovation of classroom environments. However, there is not much software teachers can use directly in their teaching. Even with existing software such as GSP, and Mathematica, it turns out that it doesn####t fit well in a large number of students in classrooms and with all written in English. The study is to analyze the characteristics of problem-solving process and to develop a computer program which integrates the instruction of problem solving into a regular math program in areas of quadratic functions and ellipses. Problem Solving in this study included two sessions: 1) Learning of basic facts, concepts, and principles; 2) problem solving with problem contexts. In the former, the program was constructed based on the definitions of concepts so that students can explore, conjecture, and discover such mathematical ideas as basic facts, concepts, and principles. In the latter, the Polya#s 4 phases of problem-solving process contributed to designing of the program. In understanding of a problem, the program enhanced students#### understanding with multiple, dynamic representations of the problem using visualization. The strategies used in making a plan were collecting data, using pictures, inductive, and deductive reasoning, and creative reasoning to develop abstract thinking. In carrying out the plan, students can solve the problem according to their strategies they planned in the previous phase. In looking back, the program is very useful to provide students an opportunity to reflect problem-solving process, generalize their solution and create a new in-depth problem. This program was well matched with the dynamic and oscillation Polya#s problem-solving process. Moreover, students can facilitate their motivation to solve a problem with dynamic, multiple representations of the problem and become a powerful problem solve with confidence within an interactive computer environment. As a follow-up study, it is recommended to research the effect of the program in classrooms.
In this study, we introduce a new architecture of fuzzy inference system. In the fuzzy inference system, we use Fuzzy C-Means clustering algorithm to form the premise part of the rules. The membership functions standing in the premise part of fuzzy rules do not assume any explicit functional forms, but for any input the resulting activation levels of such radial basis functions directly depend upon the distance between data points by means of the Fuzzy C-Means clustering. As the consequent part of fuzzy rules of the fuzzy inference system (being the local model representing input output relation in the corresponding sub-space), four types of polynomial are considered, namely constant, linear, quadratic and modified quadratic. This offers a significant level of design flexibility as each rule could come with a different type of the local model in its consequence. Either the Least Square Estimator (LSE) or the weighted Least Square Estimator (WLSE)-based learning is exploited to estimate the coefficients of the consequent polynomial of fuzzy rules. In fuzzy modeling, complexity and interpretability (or simplicity) as well as accuracy of the obtained model are essential design criteria. The performance of the fuzzy inference system is directly affected by some parameters such as e.g., the fuzzification coefficient used in the FCM, the number of rules(clusters) and the order of polynomial in the consequent part of the rules. Accordingly we can obtain preferred model structure through an adjustment of such parameters of the fuzzy inference system. Moreover the comparative experimental study between WLSE and LSE is analyzed according to the change of the number of clusters(rules) as well as polynomial type. The superiority of the proposed model is illustrated and also demonstrated with the use of Automobile Miles per Gallon(MPG), Boston housing called Machine Learning dataset, and Mackey-glass time series dataset.
이 연구에서는 한국의 일반 고등학교와는 다르게 이중언어로 수학을 가르치고 있는 한국의 경인지역에 있는 A 국제학교에서 학생들이 이차함수와 그래프 단원을 중심으로 한국어와 영어로 학습하였을 때의 실태와 성향에 어떤 특징이 보이는지 조사하였다. 특별히 고등학교 1학년 학생들을 대상으로 국내 고1 교육과정을 따른 수학 I 수업을 한국어로 진행하였고 미국 Common Core State Standard을 따른 Algebra II 수업을 영어로 진행하였다. 본 연구의 결과로는 이중 언어를 활용한 수학 학습이 한국 학생들의 수학 학습능력 향상과 수학 학습 태도변화에 긍정적인 영향을 주고 있는 것으로 나타났다. 첫째는 학생들의 학습참여도와 동기부여가 잘 되었고 대학 진학을 위한 준비 단계로서도 유익한 과정이었다. 둘째로는 본 연구 결과로서 얻게 되는 시사점으로서 소수이기는 하지만 한국에서의 이중언어로서의 수학교육에서는 학생들의 필요와 다루게 되는 교재들의 국가 간의 차이에 의한 영향들을 고려하여 이중언어 수학수업에 보다 효율적인 지도방법의 연구가 지속되어야 할 것으로 기대된다.
Ozturk, Nurcan;Senturk, Hasan Basri;Gundogdu, Ali;Duran, Celal
Membrane and Water Treatment
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제9권5호
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pp.363-371
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2018
In this work, it was investigated the usability of artificial bee colony (ABC) and genetic algorithm (GA) in modeling adsorption of Co(II) onto drinking water treatment sludge (DWTS). DWTS, obtained as inevitable byproduct at the end of drinking water treatment stages, was used as an adsorbent without any physical or chemical pre-treatment in the adsorption experiments. Firstly, DWTS was characterized employing various analytical procedures such as elemental, FT-IR, SEM-EDS, XRD, XRF and TGA/DTA analysis. Then, adsorption experiments were carried out in a batch system and DWTS's Co(II) removal potential was modelled via ABC and GA methods considering the effects of certain experimental parameters (initial pH, contact time, initial Co(II) concentration, DWTS dosage) called as the input parameters. The accuracy of ABC and GA method was determined and these methods were applied to four different functions: quadratic, exponential, linear and power. Some statistical indices (sum square error, root mean square error, mean absolute error, average relative error, and determination coefficient) were used to evaluate the performance of these models. The ABC and GA method with quadratic forms obtained better prediction. As a result, it was shown ABC and GA can be used optimization of the regression function coefficients in modeling adsorption experiments.
기하학적 형상과 유동의 해를 B-스플라인으로 표현하는 3차원 고차 패널법은 프로펠러 주위의 유동을 해석하기 위해 개발되었다. 제어점이 패널내에 놓이는 경우, 고차의 다이폴과 쏘오스에 의해 유기되는 자기 유기 포텐셜의 특이 거동은 2차 변환(quadratic transformation)을 통하여 제거하였으며, 특이 부분은 해석적인 적분으로 비특이 부분은 정도 높은 Gauss 구적법으로 계산함으로써 유기 포텐셜을 정도 높게 구할 수 있음을 보였다. 또한, 날개 뒷날에서의 압력 점프의 값이 명시적으로 영이 되도록하는 동역학적 Kutta 조건식을 도입하고, 이의 적용이 안정된 해를 보장함을 확인하였다. 수치 실험을 통하여, 제안된 수치해석 기법이 안정적이고 정확한 해를 줌을 확인하였으며, 특히 저차 패널법과 비교하여 적은 수의 패널로 동일한 정도의 해를 유지할 수 있음을 보였다.
In this paper, as a new category of fuzzy-neural networks architecture, we propose Fuzzy Polynomial Neural Networks (FPNN) and discuss a comprehensive design methodology related to its architecture. FPNN dwells on the ideas of fuzzy rule-based computing and neural networks. The FPNN architecture consists of layers with activation nodes based on fuzzy inference rules. Here each activation node is presented as Fuzzy Polynomial Neuron(FPN). The conclusion part of the rules, especially the regression polynomial, uses several types of high-order polynomials such as linear, quadratic and modified quadratic. As the premise part of the rules, both triangular and Gaussian-like membership functions are studied. It is worth stressing that the number of the layers and the nods in each layer of the FPNN are not predetermined, unlike in the case of the popular multilayer perceptron structure, but these are generated in a dynamic manner. With the aid of two representative time series process data, a detailed design procedure is discussed, and the stability is introduced as a measure of stability of the model for the comparative analysis of various architectures.
The paper concerns Fuzzy C-Means clustering based Radial Basis Function neural networks (FCM-RBFNN) and the optimization of the network is carried out by means of Particle Swarm Optimization(PSO). FCM-RBFNN is the extended architecture of Radial Basis Function Neural Network(RBFNN). In the proposed network, the membership functions of the premise part of fuzzy rules do not assume any explicit functional forms such as Gaussian, ellipsoidal, triangular, etc., so its resulting fitness values directly rely on the computation of the relevant distance between data points by means of FCM. Also, as the consequent part of fuzzy rules extracted by the FCM - RBFNN model, the order of four types of polynomials can be considered such as constant, linear, quadratic and modified quadratic. Weighted Least Square Estimator(WLSE) are used to estimates the coefficients of polynomial. Since the performance of FCM-RBFNN is affected by some parameters of FCM-RBFNN such as a specific subset of input variables, fuzzification coefficient of FCM, the number of rules and the order of polynomials of consequent part of fuzzy rule, we need the structural as well as parametric optimization of the network. In this study, the PSO is exploited to carry out the structural as well as parametric optimization of FCM-RBFNN. Moreover The proposed model is demonstrated with the use of numerical example and gas furnace data set.
The check valves are mechanical valves that permit fluids to flow in only one direction, preventing flow from reversing. It is classified as one way directional valves. There are various types of check valves that used in a marine application. A lift type check valve uses the disc to open and close the passage of fluid. The disc lift up from seat as pressure below the disc increases, while drop in pressure on the inlet side or a build up of pressure on the outlet side causes the valve to close. An important concept in check valves is the cracking pressure which is the minimum upstream pressure at which the valve will operate. On the other hand, optimization is a process of finding the best set of parameters to reach a goal while not violating certain constraints. The AMESim software provides NLPQL(Nonlinear Programming by Quadratic Lagrangian) and genetic algorithm(GA) for optimization. NLPQL is the implementation of a SQP(sequential quadratic programming) algorithm. SQP is a standard method, based on the use of a gradient of objective functions and constraints to solve a non-linear optimization problem. A characteristic of the NLPQL is that it stops as soon as it finds a local minimum. Thus, the simulation results may be highly dependent on the starting point which user give to the algorithm. In this paper, we carried out optimization design of the check valve with NLPQL algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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