This paper adopts a new approach in which nonlinear vibrations can be controlled using fuzzy controllers by optimal grey evolutionary algorithm. If the fuzzy controller cannot stabilize the systems, then the high frequency is injected into the system to assist the controller, and the system is asymptotically stabilized by adjusting the parameters. This paper uses the GM (grey model) and the neural network prediction model. The structure of the neural network is improved from a single factor, and multiple data inputs are extended to various factors and numerous data inputs. The improved model expands the applicable range of uncontrolled elements and improves the accuracy of controlled prediction, using the model that has been trained and stabilized by multiple learning. The simulation results show that the improved gray neural network model has higher prediction accuracy and reliability than the traditional GM model, improving controlled management and pre-control ability. In the combined prediction, the time series parameters and the predicted values obtained from the GM (1,1) (Grey Model of first order and one variable) are simultaneously used as the input terms of the neural network, considering the influence of the non-equal spacing of the data, which makes the results of the combined gray neural network model more rationalized. By adjusting the model structure and system parameters to simulate and analyze the controlled elements, the corresponding risk change trend graphs and prediction numerical calculation results are obtained, which also realize the effective prediction of controlled elements. According to the controlled warning principle and objective, the fuzzy evaluation method establishes the corresponding early warning response method. The goals of this paper are towards access to adequate, safe and affordable housing and basic services, promotion of inclusive and sustainable urbanization and participation, implementation of sustainable and disaster-resilient buildings, sustainable human settlement planning and manage.
최근 4차 산업에 대한 관심으로 농업 분야의 벼농사에서 농민의 방제에 대한 요구수준이 증가하고 농업용 방제 드론의 관심과 활용이 증가하고 있다. 따라서 고농도의 농약을 살포하는 농업용 방제 드론 제품의 다양화와 드론 국가자격증 취득으로 인한 방제사의 증가로 인하여 드론 산업 분야에서 농업 분야가 급성장하고 있다. 세부 사업으로 농약 관리, 방제사 관리, 정밀살포, 방제 작업 물량 분류, 정산, 토양관리, 병충해 예찰 및 감시 등으로 방대한 빅데이터를 구축하고 데이터를 처리하기 위한 효과적인 플랫폼을 요구하고 있다. 그러나 데이터 분석알고리즘, 영상 분석 알고리즘, 생육 관리 알고리즘, AI 알고리즘 등 이를 통합하고 빅데이터를 처리하기 위한 모델과 프로그램 개발에 대한 국내외 연구는 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 농업 분야에서의 관리자와 농민 요구도를 만족하고 드론을 활용한 농업용 드론방제 프로세서를 기반으로 정밀 AI 방제를 실현화시키기 위하여 온라인 드론 방제 관리 정보 플랫폼을 제안하고 실증 실험을 통하여 종합 관리 시스템 개발의 토대를 제시하였다.
This study evaluated effects of food additive nutrition education on food additives-related knowledge, subjective awareness, and perception and dietary behaviors of food label use and processed-food intake. The study subjects were 5th grade students attending an elementary school in Seoul. A total of 101 subjects were assigned to either education (N = 50) or control (N = 51) group, and 3 food additive nutrition education classes were implemented to the education group. Self-administered questionnaires were collected from all the participants twice, a week before and after the nutrition education to compare the changes between two groups. The food additives-related knowledge and subjective awareness significantly improved in the education group compared to the control group. The changes in perceived harmfulness and perceived necessity for taste were also detected significantly different between the two groups, with more positive changes in the education group. Dietary behaviors of checking food labels and trying to purchase processed-foods with less food additives improved in the education group at a significant level in comparison with the control group. Additionally changes in intake frequency of several processed-food items were significantly different between the groups, again in a more positive direction in the education group. The study findings showed short-term food-additive nutrition education including hands-on activities could positively modify elementary school children's food additives-related knowledge, perception, and certain dietary behaviors, stressing better settlement of in-class nutrition education within an elementary school's education curriculum.
Uncertainty of the model, system delay and drive dynamics can be considered as normal uncertainties, and the main source of uncertainty in the seismic control system is related to the nature of the simulated seismic error. In this case, optimizing the management strategy for one particular seismic record will not yield the best results for another. In this article, we propose a framework for online management of active structural management systems with seismic uncertainty. For this purpose, the concept of reinforcement learning is used for online optimization of active crowd management software. The controller consists of a differential controller, an unplanned gain ratio, the gain of which is enhanced using an online reinforcement learning algorithm. In addition, the proposed controller includes a dynamic status forecaster to solve the delay problem. To evaluate the performance of the proposed controllers, thousands of ground motion data sets were processed and grouped according to their spectrum using fuzzy clustering techniques with spatial hazard estimation. Finally, the controller is implemented in a laboratory scale configuration and its operation is simulated on a vibration table using cluster location and some actual seismic data. The test results show that the proposed controller effectively withstands strong seismic interference with delay. The goals of this paper are towards access to adequate, safe and affordable housing and basic services, promotion of inclusive and sustainable urbanization and participation, implementation of sustainable and disaster-resilient buildings, sustainable human settlement planning and manage. Simulation results is believed to achieved in the near future by the ongoing development of AI and control theory.
As we see the continuation of the increase in the speed of the High Speed railroad worldwide, there is a concern for a possible problem in the connecting transition zone in the railway infrastructure. Honam High Speed railroad's transition zone in the hub for the rotation structures and other supporting structures such as approach slab, sub slab, approach block, etc. Due to its increase in speed of the design speed, and its important role on the driving stability and credibility of the bearing ground performance, we must seek and fine a prevention plan for a cause of differential settlement, as well as the cause of the derailment. In this dissertation, domestic, as well as international design manuals and the applicability of the control standards are studied. Also through the study target, Honam High Speed railroad zone 4-1, we evaluated the connecting componant of the Yeon-Jeong bridge through the eigenvalue and weight transfer of the train when operated at 300km/h, 350km/h, 400km/h, 450km/h, and were able to achieve detailed assessment by checking track behaviors, looking at various components such as the rotation acceleration according to the inversion of the distance length, displace length, displacement and stress distribution. Through these studied, possibility of operating at 400km/h was evaluated based on the condition of the current design basis.
본 논문에서는 쉴드 TBM 굴진 중 체적손실 산정과 관련한 기존 사례 및 정량적인 산정 방안에 대한 문헌 분석을 수행하여 장비 형상과 운전 중 주요 기계데이터를 활용한 산정 방안을 도출하였다. 도출된 방안은 기존 문헌에 보고된 토압식 및 이수식 TBM 굴진 사례 분석에 적용되었다. 전반적으로 계측 결과와 잘 부합하는 것으로 나타났으며 일부 차이에 대한 분석을 실시하였다.
지표면 침하량, 침하 기울기 그리고 터널주변의 지반변위에 대한 관리와 예측은 도심지 터널 시공에 있어서 주요한 인자가 된다. 본 논문은 도심지 NATM터널의 변형거동에 대한 세밀한 분석을 위하여 사례분석과 수치해석적인 방법을 통하여 굴착에 따른 지반 평가와 거동 예측을 수행하였다. 수치해석적인 방법은 FLAC-2D 변형률 연화모델과 탄소성모델을 이용하였다. 현장계측은 지표면 침하와 지중변위를 수행하였으며, 계측결과는 시공중 설계물성치의 재설정에 이용되어졌다.
This study aims to disclose the dynamics of Daniel Libeskind Museums by the principles of counterbalance. Balance as a dynamic concept is the settlement of instability and tension and to draw overall sense of balance by controlling new perception elements that may cope with the unbalance elements. This is based on balancing compensation and can be explained as a counterbalance. Daniel Libeskind, a representative architect of deconstructivism, creates dynamic space by using oblique lines on the plane. The study was carried out under the assumption that this space would be designed under the certain principles rather than the result of momentary feelings and the analysis was conducted by the counterpoint of music and counterbalance. As a result, Daniel Libeskind balances in a way of forming the mutual right angle by using oblique lines which cancel out the unbalance in plane composition or making the same angle based on vertical / horizontal axis. Counterbalance has been achieved in the section and elevation as well as plane and complex and diverse oblique lines were worked under the constant principle not accidental results. The axes of Daniel Libeskind's architecture have been known to follow contextualism with symbolism and historicity but it was found that a design technique considering counterbalance was used in the overall control.
Precision stages for 6-DOF positioning, actuated by PZT stacks, which are fed back by gap sensors and guided by flexure hinges, have enlarged their application territory in micro/nano manufacturing and measurement area. The precision stages inherently have such limitations as the nonlinearity between input and output in piezoelectric stacks, feedback signal noise in precision capacitive gap sensors and low material damping in precision kinematic linkages of mechanical flexures. To surmount these limitations, the precision stage is modeled with physics-based variables, which are identified by transient response correspondence, and a gain margin calculation algorithm using the Prandtl-Ishlinskii model and describing function is newly developed to assess system performance more precisely than linear controller design schemes. Based on such analyses, a precision positioning controller is designed. Excellent positioning accuracy with rapid settlement accomplished by the controller is shown in step responses of the closed-loop system.
Successful design, construction and maintenance of NATM tunnel demands prediction, control, stability estimation and monitoring of surface settlement, gradient and ground displacement with high accuracy. Back analysis using measured data and forward analysis have been and are indispensable tools to achieve this goal. Sakurai provided the hazard warning levels for assessing the stability of tunnels using the relation of critical strain and apparent Young's modulus. This paper performed the estimation of tunnel stability on construction. Firstly, the apparent Young's modulus concept and back analysis method is introduced for the assessment of tunnel safety during excavation a brief framework. Secondly, this paper deals with case study using "Apparent Young's modulus" and "Back analysis" for the purpose of estimating the stability of NATM tunnel in Korea. Finally, a general method that can be estimated the tunnel stability discussed by a flow chart.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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