Wear and aging associated damage is a severe problem for safety and maintenance of engineering structures. To acquire structural operational state and provide warning about different types of damage, research on damage identification has gained increasing popularity in recent years. Among various damage identification methods, the Lamb wave-based methods have shown promising suitability and potential for damage identification of plate-type structures. In this paper, a comprehensive study was presented to elaborate four remarkable aspects regarding the Lamb wave-based damage identification method for plate-type structures, including wave velocity, signal denoising, image reconstruction, and sensor layout. Conclusions and path forward were summarized and classified serving as a starting point for research and application in this area.
Kang, Taesu;Kim, Min-Seok;Lee, Sa Young;Kim, Young Chol
Journal of Power Electronics
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v.17
no.2
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pp.442-452
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2017
This paper deals with the input-output modeling of a vector controlled PMSM drive system and design of a simple multiple model adaptive control (MMAC) scheme with desired transient responses. We present a discrete-time modeling technique using closed-loop identification that can experimentally identify the equivalent models in the d-q coordinates. A bank of linear models for the equivalent plant of the current loop is first obtained by identifying them at several operating points of the current to account for nonlinearity. Based on these models, we suggest a simple q-axis MMAC combined with a fixed d-axis controller. After the current controller is designed, another equivalent model including the current controller in the speed control loop shall be similarly obtained, and then a fixed speed controller is synthesized. The proposed approach is demonstrated by experiments. The experimental set up consists of a surface mounted PMSM (5 KW, 220V, 8 poles) equipped with a flywheel load of 220kg and a digital controller using DSP (TMS320F28335).
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.24
no.5
s.176
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pp.1175-1182
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2000
Diffraction systematically causes error in acoustic measurements. Most probes are designed to reduce this phenomenon. On the contrary, this paper proposes a spherical probe a] lowing acoustic inten sity measurements in three dimensions to be made, which creates a diffracted field that is well-defined, thanks to analytic solution of diffraction phenomena. Six microphones are distributed on the surface of the sphere along three rectangular axes. Its measurement technique is not based on finite difference approximation, as is the case for the ID probe but on the analytic solution of diffraction phenomena. In fact, the success of sound source identification depends on the inverse models used to estimate inverse diffraction phenomena, which has nonlinear properties. In this paper, we propose the concept of nonlinear inverse diffraction modeling using a neural network and the idea of 3 dimensional sound source identification with better performances. A number of computer simulations are carried out in order to demonstrate the diffraction phenomena under various angles. Simulations for the inverse modeling of diffraction phenomena have been successfully conducted in showing the superiority of the neural network.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.50
no.7
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pp.339-349
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2001
This paper suggests an optimal identification method for complex and nonlinear system modeling that is based on Fuzzy-Neural Networks(FNN). The proposed Hybrid Identification Algorithm is based on Yamakawa's FNN and uses the simplified inference as fuzzy inference method and Error Back Propagation Algorithm as learning rule. In this paper, the FNN modeling implements parameter identification using HCM algorithm and hybrid structure combined with two types of optimization theories for nonlinear systems. We use a HCM(Hard C-Means) clustering algorithm to find initial apexes of membership function. The parameters such as apexes of membership functions, learning rates, and momentum coefficients are adjusted using hybrid algorithm. The proposed hybrid identification algorithm is carried out using both a genetic algorithm and the improved complex method. Also, an aggregated objective function(performance index) with weighting factor is introduced to achieve a sound balance between approximation and generalization abilities of the model. According to the selection and adjustment of a weighting factor of an aggregate objective function which depends on the number of data and a certain degree of nonlinearity(distribution of I/O data), we show that it is available and effective to design an optimal FNN model structure with mutual balance and dependency between approximation and generalization abilities. To evaluate the performance of the proposed model, we use the time series data for gas furnace, the data of sewage treatment process and traffic route choice process.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.5
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pp.157-166
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2021
This study aims to investigate the impact of green corporate identity and employees' green identification on green business performance of international automobile manufacturers in Thailand. It involves 400 employees from the target study area, using questionnaires to collect data from January to February 2021, with purposive and convenient sampling methods. Data analysis employed structural equation modeling (SEM). The results show that green corporate identity has a significant impact on employees' green personal-social identification and green business performance; meanwhile, employees' green social identification has a significant impact on green business performance. However, employees' green personal identification has a significant impact on green business performance only through employees' green social identification. Green corporate identity can increase the corporate' green business performance via economic, environmental and social aspects through employees' green personal-social identification. The findings suggest that green corporate communication through visual identity, employee behaviors, culture, policy products and services in response to environmental forces and drivers to create the green corporate identity is deemed to systematically work. Furthermore, the findings also suggest that employees' green identification on both personal and social levels can be a significant issue that the managers in automobile manufacturers should pay attention as well.
This paper introduces facility operation modeling and simulation based primarily on a discrete event system modeling scheme. Many modern industrial facilities are so complex that their operational status cannot be estimated by simple calculations. In general, a facility can consist of many processes and transfers of material between processes that may be modeled as a discrete event system. This paper introduces the current status of studies on operation modeling and simulation for typical nuclear facilities, along with some examples. In addition, this paper provides insights about how a discrete event system can be applied to a model for a nuclear facility. A headend facility is chosen for operation modeling and the simulation, and detailed procedure is thoroughly described from modeling to an analysis of discrete event results. These kinds of modeling and simulation are very important because they can contribute to facility design and operation in terms of prediction of system behavior, quantification of facility capacity, bottleneck identification and efficient operation scheduling.
The closed loop identification(CLID) is a very useful method for on-line applications since it can identify the plant in the closed-loop system composed of the plant and the controller. There are some literatures on CLID, but they and mainly focused on SISO(Single-Input/Single-Output) problem. In this paper, a CLID method is proposed for MIMO(Multi-Input/Multi-Output) systems. The CLID method is applied to a MIMO benchmark plant, TRMS(Twin-Rotor MIMO System). To illustrate the performance of the closed-loop system identification., unit step responses in the TRMS are represented and compared with the open-loop identification via some simulation.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.10
no.1
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pp.142-146
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1993
The vibrations of the main spindle of the M/C tools are most important in the consideration of the dymamic performance of the M/C tools. In order to resolve and predict the dynamic behaviour of the main syindle it is necessary to have the mathematical model of the system. The system identification is the procedure to provide us with the mathematical model of the procedure of the system identification of the main spindle of the M/C tools to predict the dynamic behaviour of the machine and further to have the basis for the design of M/C tools.
The identification of a nonlinear vibration system based on the time domain parametric model has been widely studied in recent years. In most of the studies, the NARMAX model has been used for the identification of a nonlinear system. However, the computational load for the identification with this model is quite heavy. In this paper, a new modeling procedure for nonlinear system identification in discrete time domain is proposed. The proposed model has less initial nonlinear terms than NARMAX model, and the terms in the proposed model are derived from physically meaningful way. The performance of the proposed method is evaluated through the simulation, and the result shows that the proposed model can identify the nonlinear characteristics of the vibration system very will less computational effort.
Purpose - This study focuses on the effectiveness of the athlete endorsement on the purchase intention of customers and investigates the attributes of the athlete identification. The Athlete Identification is defined by the expertise, trustworthiness, attractiveness, toughness and transgression. Athlete identification and athlete endorsement help marketers with a thorough look at the trend of using famous sports player to promote products. Research design and methodology - 450 questionnaires were delivered to respondents in Ho Chi Minh city and 433 were returned completed. Descriptive statistics, reliability, exploratory factor analysis, confirmatory factor analysis and structural equation modeling were conducted to test the relationship between independent and dependent variables. Results - The expertise, trustworthiness, attractiveness and toughness exert positive impacts on athlete identification. Transgression affects negatively athlete identification and athlete endorsement. This research confirmed results of previous studies. Conclusions - The athlete first needs to create their own Identification from a set of attributes in order to be out-standing in the sport and leisure industry before becoming an endorser for a particular product. From the company's perspectives, decision makers should choose an acclaimed sports player to boost the purchase intention of consumers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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