A wireless sensing system is designed for application to structural monitoring and damage detection applications. Embedded in the wireless monitoring module is a two-tier prediction model, the auto-regressive (AR) and the autoregressive model with exogenous inputs (ARX), used to obtain damage sensitive features of a structure. To validate the performance of the proposed wireless monitoring and damage detection system, two near full scale single-story RC-frames, with and without brick wall system, are instrumented with the wireless monitoring system for real time damage detection during shaking table tests. White noise and seismic ground motion records are applied to the base of the structure using a shaking table. Pattern classification methods are then adopted to classify the structure as damaged or undamaged using time series coefficients as entities of a damage-sensitive feature vector. The demonstration of the damage detection methodology is shown to be capable of identifying damage using a wireless structural monitoring system. The accuracy and sensitivity of the MEMS-based wireless sensors employed are also verified through comparison to data recorded using a traditional wired monitoring system.
Objectives : The purpose of this study was to test fitness of the structured model of SNS activities for health information. Methods : A structured questionnaire were administered to 500 subjects. A structural equation model was applied to collected data. Results : The response rate was 73.9%. The respondents mostly used Facebook and KakaoStory. They spent 70 minutes per day and 21~30% of this usage was taken by health information. In the variances, those who has religion more actively exchanged information about diseases and medical institutions. The goodness-of-fit of the model was .81(GFI) and .90(CFI). The main path was bridging capital -> bonding capital -> credibility -> SNS activities for health information. The path from quality of sharing information to SNS activities was not significant. It could be explained by the restriction of digital literacy. Conclusions : SNS activities for health information were determined by credibility, currency and bonding social capital. Bridging social capital, indirectly, influenced SNS activities through bonding social capital. Thus building bonding social capital would be a critical success factor for SNS.
This paper presents a theoretical study of a model predictive control (MPC) strategy employed in semi-active control system with magnetorheological (MR) dampers to reduce the responses of seismically excited structures. The MPC scheme is based on a prediction model of the system response to obtain the control actions by minimizing an objective function, which can compensate for the effect of time delay that occurred in real application. As an example, a 5-story building frame equipped with two 20 kN MR dampers is presented to demonstrate the performance of the proposed MPC scheme for addressing time delay and reducing the structural responses under different earthquakes, in which the predictive length l = 5 and the delayed time step d = 10, 20, 40, 60, 100 are considered. Comparison with passive-off, passive-on, and linear quadratic Gaussian (LQG) control strategy indicates that MPC scheme exhibits good control performance similar to the LQG control strategy, both have better control effectiveness than two passive control methods for most cases, and the MPC scheme used in semi-active control system show more effectiveness and robustness for addressing time delay and protecting structures during earthquakes.
Structural control systems have uncertainties in their structural parameters and control devices which by using reliability analysis, uncertainty can be modeled. In this paper, reliability of controlled structures equipped with semi-active Magneto-Rheological (MR) dampers is investigated. For this purpose, at first, the effect of the structural parameters and damper parameters on the reliability of the seismic responses are evaluated. Then, the reliability of MR damper force is considered for expected levels of performance. For sensitivity analysis of the parameters exist in Bouc- Wen model for predicting the damper force, the importance vector is utilized. The improved first-order reliability method (FORM), is used to reliability analysis. As a case study, an 11-story shear building equipped with 3 MR dampers is selected and numerically obtained experimental data of a 1000 kN MR damper is assumed to study the reliability of the MR damper performance for expected levels. The results show that the standard deviation of random variables affects structural reliability as an uncertainty factor. Thus, the effect of uncertainty existed in the structural model parameters on the reliability of the structure is more than the uncertainty in the damper parameters. Also, the reliability analysis of the MR damper performance show that to achieve the highest levels of nominal capacity of the damper, the probability of failure is greatly increased. Furthermore, by using sensitivity analysis, the Bouc-Wen model parameters which have great importance in predicting damper force can be identified.
Control performance of a smart tuned mass damper (TMD) mainly depends on control algorithms. A lot of control strategies have been proposed for semi-active control devices. Recently, machine learning begins to be applied to development of vibration control algorithm. In this study, a reinforcement learning among machine learning techniques was employed to develop a semi-active control algorithm for a smart TMD. The smart TMD was composed of magnetorheological damper in this study. For this purpose, an 11-story building structure with a smart TMD was selected to construct a reinforcement learning environment. A time history analysis of the example structure subject to earthquake excitation was conducted in the reinforcement learning procedure. Deep Q-network (DQN) among various reinforcement learning algorithms was used to make a learning agent. The command voltage sent to the MR damper is determined by the action produced by the DQN. Parametric studies on hyper-parameters of DQN were performed by numerical simulations. After appropriate training iteration of the DQN model with proper hyper-parameters, the DQN model for control of seismic responses of the example structure with smart TMD was developed. The developed DQN model can effectively control smart TMD to reduce seismic responses of the example structure.
Purpose The purpose of this study is to analize a psychological and behavioral mechanism for using profile picture management in digital service such as social network service. Profile picture management falls under metadata management and is performed only by those who want it. This means that it, is one of the typical makeup-type digital shadow works (DSWs) which have not been studied yet. Design/methodology/approach This study adopts ground theory method(GTM) as research methodology. GTM, which is one of qualitative methodologies, is for developing theories while most survey based methodologies, which are well adopted in much research for information systems, are for validation of theories. By interviewing ten users, the data are collected and analyzed by open coding, axis coding with paradigm model, and selective coding. Findings In result, 39 codes are found and classified into 29 sub classes and 15 classes. These 15 classes are organized by paradigm model which derives core code of profile picture management as 'voluntary management tasks to experience small pleasures with intermittent attention'. Finally, based on the paradigm model and the core code, the story line, which can explain profile picture management, is suggested.
In this paper, a novel multi-feature model predictive control (MPC) framework with real-time and adaptive performances is proposed for intelligent structural control in which some drawbacks of the algorithm including, complex control rule and non-optimality, are alleviated. Hence, Linear Programming (LP) is utilized to simplify the resulted control rule. Afterward, the Whale Optimization Algorithm (WOA) is applied to the optimal and adaptive tuning of the LP weights independently at each time step. The stochastic control rule is also achieved using Kalman Filter (KF) to handle noisy measurements. The Extreme Learning Machine (ELM) is then adopted to develop a data-driven and real-time control algorithm. The efficiency of the developed algorithm is then demonstrated by numerical simulation of a twenty-story high-rise benchmark building subjected to earthquake excitations. The competency of the proposed method is proven from the aspects of optimality, stochasticity, and adaptivity compared to the KF-based MPC (KMPC) and constrained MPC (CMPC) algorithms in vibration suppression of building structures. The average value for performance indices in the near-field and far-field (El earthquakes demonstrates a reduction up to 38.3% and 32.5% compared with KMPC and CMPC, respectively.
A probabilistic assessment of the seismic-excited buildings with a multiple-tuned-mass-damper (MTMD) system is carried out in the presence of uncertainties of the structural model, MTMD system, and the stochastic model of the seismic excitations. A free search optimization procedure of the individual mass, stiffness and, damping parameters of the MTMD system based on the snap-drift cuckoo search (SDCS) optimization algorithm is proposed for the optimal design of the MTMD system. Considering a 10-story structure in three cases equipped with single tuned mass damper (STMS), 5-TMD and 10-TMD, sensitivity analyses are carried out using Sobol' indices based on the Monte Carlo simulation (MCS) method. Considering different seismic performance levels, the reliability analyses are done using MCS and kriging-based MCS methods. The results show the maximum structural responses are more affected by changes in the PGA and the stiffness coefficients of the structural floors and TMDs. The results indicate the kriging-based MCS method can estimate the accurate amount of failure probability by spending less time than the MCS. The results also show the MTMD gives a significant reduction in the structural failure probability. The effect of the MTMD on the reduction of the failure probability is remarkable in the performance levels of life safety and collapse prevention. The maximum drift of floors may be reduced for the nominal structural system by increasing the TMDs, however, the complexity of the MTMD model and increasing its corresponding uncertainty sources can be caused a slight increase in the failure probability of the structure.
During an earthquake, steel frame columns can be subjected to high axial forces combined with inelastic rotation demand resulting from story drift. Generally, the whole beam or component can be represented with one element. In elasto-plastic analysis, subdivision is necessary if the plastic deformation occurs within two ends of beams. If effects of the joint panel are necessarily considered in the analysis, the joint panel should be represented with an independent element. It is a special element to represent the shear deformation of the joint panel in the beam-column connection zone. Several analytical models for panel zone (PZ) behavior exist, in terms of shear force-shear distortion relationships. Among these models, the Krawinkler PZ model is the most popular one which is used in the AISC code. Some studies have pointed out that Krawinkler's model gives good results for the range of thin to medium column flanges thickness. This paper, introduces a new model to estimate the response of shear force-shear distortion for the PZ including column axial force. The model is applicable to both thin and thick column flange. To achieve an appropriate PZ mathematical model first, the effects of PZ strength and stiffness on connection response are parametrically studied using finite element models. More than one thousand and four-hundred beam-column connections are included in the parametric study, with varied parameters; then based on analytical results a simple mathematical model is presented. A comparison between the results of proposed method herein with FE analyses shows the average error especially in thick column flange is significantly reduced which demonstrates the accuracy, efficiency, and simplicity of the proposed model.
시대적 흐름에 따라 고층 건물은 정형적인 형태에서 벗어나 비정형적인 형태로 변화하고 있고 최근에는 외주골조에 기하학적 그리드 패턴으로 부재를 배치하고 있다. 본 연구에서는 헥사그리드구조의 부재선정을 위한 소요단면2차모멘트 산정식을 제안하였다. 헥사그리드 고층건물의 외주골조에 동일한 단면을 사용한 기존연구와는 다르게 수평 대각 부재와 모듈의 위치에 따라 부재사이즈를 변경하였다. 헥사그리드 유닛사이즈가 구조성능에 미치는 영향을 검토하기 위해 모듈의 높이를 1개층, 2개층, 4개층 높이로 한 60층 건물을 설계하여 해석하였다. 15개 건물에 대한 최대 횡변위, 철골량, 중력하중과 횡하중에 대한 외주골조의 횡력 분담비율, 부재의 조합 강도비를 비교하였다. 헥사그리드 구조의 횡력분담 능력이 다이아그리드 구조에 비해 작아서 헥사그리드 구조에서는 코어골조에 적절한 횡강성을 배분해야 한다. 휨변형 대 전단변형의 비는 4가 가장 적합하였고 부재간 접합에 따른 시공비용 및 구조적 효율성으로 판단할 때 헥사그리드 유닛이 큰 것이 유리하다고 판단된다. 건물의 최대 횡변위가 제한치의 84%~108%로 나와 헥사그리드 건물의 예비설계에 적용 가능한 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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