Extended Kalman Filter (EKF) has been widely used for structural identification and damage detection. However, conventional EKF approaches require that external excitations are measured. Also, in the conventional EKF, unknown structural parameters are included as an augmented vector in forming the extended state vector. Hence the sizes of extended state vector and state equation are quite large, which suffers from not only large computational effort but also convergence problem for the identification of a large number of unknown parameters. Moreover, such approaches are not suitable for intelligent structural damage detection due to the limited computational power and storage capacities of smart sensors. In this paper, a two-stage and two-step algorithm is proposed for the identification of structural damage as well as unknown external excitations. In stage-one, structural state vector and unknown structural parameters are recursively estimated in a two-step Kalman estimator approach. Then, the unknown external excitations are estimated sequentially by least-squares estimation in stage-two. Therefore, the number of unknown variables to be estimated in each step is reduced and the identification of structural system and unknown excitation are conducted sequentially, which simplify the identification problem and reduces computational efforts significantly. Both numerical simulation examples and lab experimental tests are used to validate the proposed algorithm for the identification of structural damage as well as unknown excitations for structural health monitoring.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권5호
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pp.127-134
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2022
Generally developed for medical testing, electrocardiogram (ECG) recordings seizure the cardiac electrical signals from the surface of the body. ECG study can consequently be a vital first step to support analyze, comprehend, and expect cardiac ailments accountable for 31% of deaths globally. Different tools are used to analyze ECG signals based on computational methods, and explicitly machine learning method. In all abovementioned computational simulations are prevailing tools for cataloging and clustering. This review demonstrates the different effective methods for heart disease based on computational methods for ECG analysis. The accuracy in machine learning and three-dimensional computer simulations, among medical inferences and contributions to medical developments. In the first part the classification and the methods developed to get data and cataloging between standard and abnormal cardiac activity. The second part emphases on patient analysis from entire ECG recordings due to different kind of diseases present. The last part represents the application of wearable devices and interpretation of computer simulated results. Conclusively, the discussion part plans the challenges of ECG investigation and offers a serious valuation of the approaches offered. Different approaches described in this review are a sturdy asset for medicinal encounters and their transformation to the medical world can lead to auspicious developments.
It is well known that robust compensators designed by the block-diagonal Lyapunov function approaches are conservative while they are popular in practice because of their computational easiness. In this note, we develop a systematized version of conventional block-diagonal Lyapunov function approaches by deriving two separated optimizations based on the guaranteed cost control method. The proposed method generates reasonable robust compensators in practice.
In this paper, orthogonal projection of a point onto a 2D planar curve is discussed. The problem is formulated as finding a point on a curve where the tangent of the curve is perpendicular to the vector connecting the point on the curve and a point in the space. Existing methods are compared and novel approaches to solve the problem are presented. The proposed methods are tested with examples.
Methods for identification of modal properties of linear structures are presented. The extended Kalman filtering technique is empolyed. The state equation is formulated by two different ways, namely by the time domain and frequency domain approaches. Verifications are carried out by using simulated records of ground acceleration and structural response. Then the techniques are applied to the estimation of modal parameters of a scaled model for a 3-story building which is installed on a shaking table.
In this paper we will be interested in characterizing and computing matrices $X\;{\in}\;C^{n{\times}n}$ that satisfy $e^X$ = A, that is logarithms of A. The study in this work goes through two lines. The first is concerned with a theoretical study of the solution set, S(A), of $e^X$ = A. Along the second line computational approaches are considered to compute the principal logarithm of A, LogA.
Unsteady natural convection of an enclosed fluid has been one of the fundamental thermo-fluid problems, of which dynamic relevance is found in many engineering applications. Together with the inherent coupling between the boundary layers and the interior core, and strong interaction between flow and temperature fields, the unsteadiness poses serious hurdles for analytical and experimental approaches. With the recent development of computers and solution algorithms, computational fluid dynamics has become the prevailing tool to tackle the underlying problems. In this presentation, a few examples of numerical studies are introduced. The usefulness and potential of numerical simulations in investigating unsteady natural convection are elaborated.
A practical damage identification scheme for PS concrete bridges via modal testing and system identification (SID) procedures is presented. The potential damage types are classified and the possible approaches which can be implemented into each damage type are designed. Damage identification algorithms are developed on the basis of the SID and modal analysis. The feasibility of the algorithms is verified from experimental tests to detect damage in PS concrete beam structures.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권11호
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pp.312-320
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2021
Increase in computational cost and exhaustive search can lead to more complexity and computational energy. Thus, there is need for effective and efficient scheme to reduce the complexity to achieve optimal energy utilization. This will improve the energy efficiency and enhance the proficiency in terms of the resources needed to achieve convergence. This paper primarily focuses on the development of hybrid swarm intelligence scheme for reducing the computational complexity in binary optimization. In order to reduce the complexity, both artificial bee colony (ABC) and particle swarm optimization (PSO) have been employed to effectively minimize the exhaustive search and increase convergence. First, a new approach using ABC and PSO has been proposed and developed to solve the binary optimization problem. Second, the scout for good quality food sources is accomplished through the deployment of PSO in order to optimally search and explore the best source. Extensive experimental simulations conducted have demonstrate that the proposed scheme outperforms the ABC approaches for reducing complexity and energy consumption in terms of convergence, search and error minimization performance measures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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