This paper was concerned with the risk evaluation of oxidizing substances by burning test method. The samples were prepared the heaped cone-shaped mixtures of solid oxidizing sub-stance with sawdust, and ignition of the sample was made on contact with heating wire inside the combution chamber that the temperature and humidity of atmosphere can be kept at $25^{\circ}C$ and 60% respectively. Accordingly, it were measured the combustivity effect of mixing ratio and amount of sample weight on the burning rate. As a result of burning test of these samples, it could be noticed that the case when the sawdust has so and 30 wt.% in the mixing ratio shows effective combustivity, and as the amount of sample weight was increasing, It showed more rapid burning time. So the average burning time could be obtained by considering the weighting factors to the parameters of the mixing ratio and the amount of sample weight. Finally, it was compared with the effects of cation and anion of oxidizing substances and also applied analytically to the classification and evaluation of oxidizing sub-stances as dangerous goods.
In this paper, a hybrid fuzzy controller using genetic algorithm based on parameter estimation mode to obtain optimal control parameter is presented. First, The control input for the system in the HFC is a convex combination of the FLC's output in transient state and PID's output in steady state by a fuzzy variable, namely, membership function of weighting coefficient. Second, genetic algorithms is presented to automatically improve the performance of hybrid fuzzy controller utilizing the conventional methods for finding PID parameters and estimation mode of scaling factor. The algorithms estimates automatically the optimal values of scaling factors, PID parameters and membership function parameters of fuzzy control rules according to the rate of change and limitation condition of control input. Computer simulations are conducted to evaluate the performance of proposed hybrid fuzzy controller. ITAE, overshoot and rising time are used as a performance index of controller.
A new procedure is proposed for assessing probabilistic condition of structures considering effect of measured data uncertainty. In this procedure, multiple Finite Element (FE) models are identified by using weighting vectors that represent the uncertainty conditions of measured data. The distribution of structural parameters is analysed using a Principal Component Analysis (PCA) in relation to uncertainty conditions, and the identified models are classified into groups according to their similarity by using a K-means method. The condition of a structure is then assessed probabilistically using FE models in the classified groups, each of which represents specific uncertainty condition of measured data. Yeondae bridge, a steel-box girder expressway bridge in Korea, is used as an illustrative example. Probabilistic condition of the bridge is evaluated by the distribution of load rating factors obtained using multiple FE models. The numerical example shows that the proposed method can quantify uncertainty of measured data and subsequently evaluate efficiently the probabilistic condition of bridges.
This paper was concerned with the risk assessment about oxidizing substances as dangerous goods by burning test method. The sample. which was formed with the heaped cone-shape. was composed of solid oxidant and sawdust. The burning time of each sample was measured under the following various conditions circumstance temperature. mixing ratio of oxidizing substance and sawdust. particle size of sawdust and kinds of sawdust. As a results. the effective combustibility was gained when the sawdust content was 20∼30 wt.% in the sample and the lauan with -30+50 mesh was used. But. although the circumstance temperature increased. burning efficiency of the samples wet$.$e not affect by it. Finally. the average burning times were obtained by considering the weighting factors related on the mixing ratio and the circumstance temperature. And then. it were compared with the combustion risk level and the effects of cation and anion of oxidizing substances as dangerous goods.
Active power filters (APF) can be employed for harmonic compensation in power systems. In this paper, a fuzzy based method is proposed for identification of probable APF nodes of a radial distribution system. The modified adaptive particle swarm optimization (MAPSO) technique is used for final selection of the APFs size. A combination of Fuzzy-MAPSO method is implemented to determine the optimal allocation and size of APFs. New fuzzy membership functions are formulated where the harmonic current membership is an exponential function of the nodal injecting harmonic current. Harmonic voltage membership has been formulated as a function of the node harmonic voltage. The product operator shows better performance than the AND operator because all harmonics are considered in computing membership function. For evaluating the proposed method, it has been applied to the 5-bus and 18-bus test systems, respectively, which the results appear satisfactorily. The proposed membership functions are new at the APF placement problem so that weighting factors can be changed proportional to objective function.
The multiobjective optimization is presented for the optimal design of induction motors. The aim of design is to find an optimized induction motor in terms of both the efficiency and the mass. The efficiency and the mass are linearly combined using the weighting factors. Optimization process is performed by using the improved (1+1) evolution strategy (ES). ES is the algorithm that can find the global minimum. To verify the validity of the proposed method. the method is applied to a sample design.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.6
no.1
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pp.111-118
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2002
Currently, the inspection of bridges is conduced for the parts or elements of a bridges and the results of inspection are depicted for those local elements. Therefore, the representative rating of a bridge as a whole bridge system is not presented. The purpose of the present study is to purpose a reasonable method which can yield realistic representative rating for an actual bridge. The purpose method consists of two steps, i.e, visual inspection step and safety assessment step. The importance of members is considered by introducing the weighting factors and the number of spans is also considered to obtain the representative rating of a whole bridge system. The purpose method may be efficiently used to calculate the realistic representative rating bridge structures.
Fitting the projected wire-frame model to the detected edge pixels on images by using least-squares approach, called Least-squares Model-image Fitting (LSMIF), is the key of the Model-based Building Extraction (MBBE). It is implemented by iteratively adjusting the model parameters to minimize the squares sum of distances from the extracted edge pixels to the projected wire-frame. This paper describes a series of experiments and studies on various factors affect the fitting results, including the edge detectors, the weighting rules, the initial value of parameters, and the number of overlapped images. The experimental result is not only helpful to clarify the influences of each factor, but is also able to enhance the robustness of the LSMIF algorithm.
In this study a new arc sensor algorithm for automatic weld seam tracking was proposed, which uses the relative welding current variation according to the tip-to-workpiece distance in GMA welding. Since the new developed arc sensor algorithm is not sensitive to unstable factors of arc signal, the system is expected to get rid of the problems of already existing arc sensor system which include the difficulty of modeling the process for various welding conditions and limitation of application to thick plate welding. Thus the system is applicable not only to thick plate welding but also to thin plate welding. To implement the new arc sensor algorithm the system parameters which include sampling time, averaging range, weighting factor of moving averaging, basic compensation time, and basic compensation distance were determined by experimental analysis. Consequently this system has shown the successful tracking capability for the various welding conditions.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2005.11a
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pp.217-222
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2005
Active vibration control of smart hull structure using Macro Fiber Composite (MFC) actuator is performed. Finite element modeling is used to obtain governing equations of motion and boundary effects of end-capped smart hull structure. Equivalent interdigitated electrode model is developed to obtain piezoelectric couplings of MFC actuator. Modal analysis is conducted to investigate the dynamic characteristics of the hull structure, and compared to the results of experimental investigation. MFC actuators are attached where the maximum control performance can be obtained. Active controller based on Linear Quadratic Gaussian (LQG) theory is designed to suppress vibration of smart hull structure. It is observed that closed loop damping can be improved with suitable weighting factors in the developed LQG controller and structural vibration is controlled effectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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