파하중과 해류하중을 받는 단일 자유도계를 동적 해석하여 비선형 거동을 나타냄을 보이고 고차의 비선형 전이함수를 포함한 모델을 적용하여 그 비선형 차수를 알아낸다. 먼저 구조물에 단일 정현파, 두 파의 합성파 그리고 불규칙파 하중을 차례로 가하면서 각 하중조건마다 세가지 비선형 요인의 효과를 조사한다. 이로부터 단일 자유도계의 공진주파수에서 파의 에너지는 존재하지 않지만 비선형 요인에 의해 응답 성분이 나타남을 보인다. 다음으로 Volterra 급수에 근거한 고차 전이함수(higher order transfer function)모델을 적용하여 유연한 단일 자유도계의 비선형 거동이 성공적으로 모델화됨을 보이며 또한 비선형성이 2차나 3차로 명백히 나타남을 보인다.
Objective: Astragalus membranaceus root is a well-known traditional Chinese herbal medicine with many biological active constituents. This study was conducted to examine the effects of Astragalus membranaceus root powder (AMP) on growth performance, serum antioxidant and immune response in finishing lambs. Methods: A total of thirty-six Guangling fat-tailed ram lambs (body weight = 19±2 kg, mean±standard deviation) were randomly assigned to one of six treatments for a 40 d feeding period, with the first 10 d for adaptation. Treatments consisted of the lambs' basal diets with addition of 0, 5, 10, 15, 20, and 30 g/kg of diet of AMP. Results: Response to supplementation level of AMP was quadratic (p≤0.032) for final weight and ADG with the greatest at 10 g/kg of diet, but dry matter intake was not affected (p≥0.227) by treatments. The increase of AMP supplementation resulted in a quadratic response in contents of triglyceride and creatinine (p<0.05), with the lowest values for 10 and 20 g/kg of diet, respectively. A linear and quadratic decrease was observed in activity of alkaline phosphatase in serum of lambs. As the AMP supplementation increased, the activities of total superoxide dismutase and total antioxidant capacity increased linearly (p≤0.018) and hydroxyl radical (OH-) decreased linearly (p = 0.002). For catalase (CAT) and malondialdehyde (MDA), quadratic (p≤0.001) effects were observed among treatments, with the greatest CAT and lowest MDA values at 10 g/kg AMP. Additionally, supplementing AMP up to a level of 10 or 15 g/kg of diet quadratically increased immunoglobulin and interleukin contents in the serum. Conclusion: The results indicated that AMP can be used as natural feed additive in the ration of lambs to improve ADG, antioxidant status, and immune functions, and the optimal dose was 10 g/kg of diet under the condition of this experiment.
응답면기법(RSM, Response surface method)은 복잡한 구조물의 매우 작은 발생확률이나 신뢰성해 석에서 폭넓게 사용된다. MCS(Monte-Carlo Simulation)방법은 어떤 시스템의 평가에서도 사용될 수 있으나 해석시간이 파괴확률의 역수에 비례하게 되어 발생확률이 매우 희박한 시스템의 평가에 불리하다. 확률유한요소해석법은 이러한 MCS의 한계점을 해결해 줄 수 있는 대안이 될 수 있다. 그러나 이 방법은 평균과 표준편차 등이 모델링 (내부 프로그래밍)된 특별한 프로그램에서만 적용 가능하며 임의의 범용소프트웨어의 응답을 모델링하거나 임의의 프로그램의 특성을 이용할 수가 없다. RSM방법은 복잡한 구조시스템에서 응답에 대한 회귀모델을 구성하여 효율적인 해석단계를 통해 시간과 노력을 획기적으로 절감시킬 수 있다. 그러나 RSM의 정확도는 한계상태방정식의 선형성과 축점간의 거리에 영향을 받게 된다. 이런 단점을 해결하기 위해 한계상태방정식의 선형성과 무관하게 정확한 수렴해를 구하기 위한 개선된 적응적 응답면기법을 개발하고 선형과 2차형식의 응답면방정식에 대한 2가지 예를 들어 검증하였다. 검증결과 가장 효율적인 RSM기법을 결정하였다. 개발된 선형적응적가중응답 면기법 (linear adaptive weighted response surface method, LAW-RSM)은 비적응적이거나 비가중형식의 2차 RSM기법에 비해서 정해의 신뢰성지수에 가장 근접한 정확성과 수렴성을 나타낸다.
Basaga, Hasan Basri;Bayraktar, Alemdar;Kaymaz, Irfan
Structural Engineering and Mechanics
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제42권2호
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pp.175-189
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2012
This paper presents an algorithm for structural reliability with the response surface method. For this aim, an approach with three stages is proposed named as improved response surface method. In the algorithm, firstly, a quadratic approximate function is formed and design point is determined with First Order Reliability Method. Secondly, a point close to the exact limit state function is searched using the design point. Lastly, vector projected method is used to generate the sample points and Second Order Reliability Method is performed to obtain reliability index and probability of failure. Five numerical examples are selected to illustrate the proposed algorithm. The limit state functions of three examples (cantilever beam, highly nonlinear limit state function and dynamic response of an oscillator) are defined explicitly and the others (frame and truss structures) are defined implicitly. ANSYS finite element program is utilized to obtain the response of the structures which are needed in the reliability analysis of implicit limit state functions. The results (reliability index, probability of failure and limit state function evaluations) obtained from the improved response surface are compared with those of Monte Carlo Simulation, First Order Reliability Method, Second Order Reliability Method and Classical Response Surface Method. According to the results, proposed algorithm gives better results for both reliability index and limit state function evaluations.
Recently, extruded aluminium-alloy panels have been used in the car bodies for the purpose of the light-weight of railway vehicles and FSW(Friction Stir Welding), which is superior to the arc weldings, has been applied in the railway vehicles. This paper presents the optimum design of the FSW process on A6005 extruded alloy for railway vehicles to improve its mechanical properties. Rotational speed, welding speed and tilting angle of the tool tip were chosen as design parameters. Three objective functions were determined; maximizing the tensile strength, minimizing the hardness and maximizing the difference between the normalized tensile strength and hardness. The tensile tests and the hardness tests for fifteen FSW experiments were carried out according to the central composite design table. Recursive model functions on three characteristic values, such as the tensile strength, the hardness difference(${\Delta}Hv$) and the difference of normalized tensile strength and ${\Delta}Hv$, were estimated according to the classical response surface analysis methodology. The reliability of each recursive function was verified by F-test using the analysis of variance table. Sensitivity analysis on each characteristic value was done. Finally, the optimum values of three design parameters were found using Sequential Quadratic Programming algorithm.
In the practical design, it is important to extract the design space information of a complex system in order to optimize the design because the design contains huge amount of design conflicts in general. In this research FEA (finite element analysis) has been successfully implemented and integrated with a statistical approach such as DOE (design of experiments) based RSM (response surface model) to optimize the thermal deformation of an automotive disk brake. The DOE is used for exploring the engineer's design space and for building the RSM in order to facilitate the effective solution of multi-objective optimization problems. The RSM is utilized as an efficient means to rapidly model the trade-off among many conflicting goals existed in the FEA applications. To reduce the computational burden associated with the FEA, the second-order regression models are generated to derive the objective functions and constraints. In this approach, the multiple objective functions and constraints represented by RSM are solved using the sequential quadratic programming to archive the optimal design of disk brake.
Purpose: The ratio of straw to grain mass as a function of cutting height affects combine efficiency and power consumption and is an important input parameter to combine simulation models. An equation was developed to predict straw to grain ratios for wheat as a function of cutting height. Methods: Two mass functions, one for straw and one for grain, were developed using regression techniques and measured data collected in west Texas during the summer, and used to predict the straw to grain ratio. Results: Three equations were developed to facilitate the simulation of a combine during wheat harvest. Two mass functions, one for straw and one for grain, were also developed; a quadratic equation describes the straw mass with an $R^2$ of 0.992. An S-shaped curve describes the mass function for grain with an $R^2$ of 0.957. An equation for straw to grain ratio of wheat was developed as a function of cutting height. The straw to grain ratio has an $R^2$ value of 0.947. Conclusions: In all cases, the equations had $R^2$ values above 0.94 and were significant at the 99.9 percent probability level (alpha = 0.001). Although all three equations are useful, the grain mass and straw to grain ratio equations will have direct application in combine simulation models.
In this paper, we introduce an design of fuzzy relation-based fuzzy neural networks with multi-output. Fuzzy relation-based fuzzy neural networks comprise the network structure generated by dividing the entire input space. The premise part of the fuzzy rules of the network reflects the relation of the division space for the entire input space and the consequent part of the fuzzy rules expresses three types of polynomial functions such as constant, linear, and modified quadratic. For the multi-output structure the neurons in the output layer were connected with connection weights. The learning of fuzzy neural networks is realized by adjusting connections of the neurons both in the consequent part of the fuzzy rules and in the output layer, and it follows a back-propagation algorithm. In addition, in order to optimize the network, the parameters of the network such as apexes of membership functions, learning rate and momentum coefficient are automatically optimized by using real-coded genetic algorithm. Two examples are included to evaluate the performance of the proposed network.
In this paper, we introduce an design of multi-output fuzzy neural networks based on Interval Type-2 fuzzy set. The proposed Interval Type-2 fuzzy set-based fuzzy neural networks with multi-output (IT2FS-based FNNm) comprise the network structure generated by dividing the input space individually. The premise part of the fuzzy rules of the network reflects the individuality of the division space for the entire input space and the consequent part of the fuzzy rules expresses three types of polynomial functions with interval sets such as constant, linear, and modified quadratic inference for pattern recognition. The learning of fuzzy neural networks is realized by adjusting connections of the neurons in the consequent part of the fuzzy rules, and it follows a back-propagation algorithm. In addition, in order to optimize the network, the parameters of the network such as apexes of membership functions, uncertainty factor, learning rate and momentum coefficient were automatically optimized by using real-coded genetic algorithm. The proposed model is evaluated with the use of numerical experimentation.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권1호
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pp.89-96
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2009
이 논문에서 우리는 1961년부터 2008년 사이의 서울지역 온도변화를 스펙트럴 이분산성 모델을 이용하여 연구하였다. 제안한 모델에서 평균 함수는 계절효과를 주기함수를 이용하여 설명하였고, 온도의 전체적인 상승을 이차 회귀 스플라인 곡선을 이용하여 설명하였다. 분산함수 또한 분산의 계절성을 설명하기 위하여 주기함수를 사용하였다. 우리는 연평균온도가 과거 48년 동안 약 1.5도 가량 증가했음을 알 수 있었다. 연평균온도의 상승은 겨울 온도가 상승하는 것에 기인하는 것이었고, 이는 연중 온도변화의 진폭이 줄어들게 만들었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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