A more applicable optimization model for extracting flutter derivatives of bridge decks is presented, which is suitable for time-varying weights for fitting errors and different lengths of vertical bending and torsional free vibration data. A stochastic search technique for searching the optimal solution of optimization problem is developed, which is more convenient in understanding and programming than the alternate iteration technique, and testified to be a valid and efficient method using two numerical examples. On the basis of the section model test of Sutong Bridge deck, the flutter derivatives are extracted by the stochastic search technique, and compared with the identification results using the modified least-square method. The Empirical Mode Decomposition method is employed to eliminate noise, trends and zero excursion of the collected free vibration data of vertical bending and torsional motion, by which the identification precision of flutter derivatives is improved.
Structural nonlinearity is a common phenomenon encountered in engineering structures under severe dynamic loading. It is necessary to localize and identify structural nonlinearities using structural dynamic measurements for damage detection and performance evaluation of structures. However, identification of nonlinear structural systems is a difficult task, especially when proper mathematical models for structural nonlinear behaviors are not available. In prior studies on nonparametric identification of nonlinear structures, the locations of structural nonlinearities are usually assumed known and all structural responses are measured. In this paper, an identification algorithm is proposed for locating and identifying model-free structural nonlinearities and systems using incomplete measurements of structural responses. First, equivalent linear structural systems are established and identified by the extended Kalman filter (EKF). The locations of structural nonlinearities are identified. Then, the model-free structural nonlinear restoring forces are approximated by power series polynomial models. The unscented Kalman filter (UKF) is utilized to identify structural nonlinear restoring forces and structural systems. Both numerical simulation examples and experimental test of a multi-story shear building with a MR damper are used to validate the proposed algorithm.
Kim, Y.S.;Park, S.B.;Kim, K.W.;Oh, B.C.;Hossan, M.A.
Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.16
no.3
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pp.38-49
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2008
Recently industries have started to recognize the importance of word-of-mouth marketing and human resource management especially for airline industries who suffer from pilot shortage. Pilots are very important component of airline company and require a lot of money and time to assession, training and maintaining certified license validity. This study is to test the effect of airline pilot's organizational identification, emotional exhaustion and perceived justice on turnover intention and negative word-of-mouth on airline union pilots returned from the strike. This study used both literary method and empirical method. The researcher did literary study based on the previous study, designed the research model and hypothesis, did questionnaire survey to the Union member pilot from year 2005 strike for the subject of study to verify hypothesis and analysed empirically the finding using SPSS12.0 program. The major findings of this study may be summarized as follows, (1) organizational identification has a negative effect on turnover intention and negative word-of-mouth, (2) emotional exhaustion has a positive effect on turnover intention and negative word-of-mouth, (3) perceived justice has a negative effect on turnover intention and negative word-of-mouth.
Park, Jun-Gi;Kim, Tae-Ho;Lee, Heung-Sik;Park, Chansik
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.63
no.3
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pp.376-382
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2014
E-Actuator is an essential part of an eVGT, it receives the command from the main ECU and controls the vane. An e-Actuator failure can cause an abrupt change in engine output and it may induce an accident. Therefore, it is required to detect anomalies in the e-Actuator in real time to prevent accidents. In this paper, an e-Actuator fault detection method using on-line parameter identification is proposed. To implement on-line fault detection algorithm, many constraints are considered. The test input and sampling rate are selected considering the constraints. And new recursive system identification algorithm is proposed which reduces the memory and MCU power dramatically. The relationship between the identified parameters and real elements such as gears, spring and motor are derived. The fault detection method using the relationship is proposed. The experiments with the real broken gears show the effectiveness of the proposed algorithm. It is expected that the real time fault detection is possible and it can improve the safety of eVGT system.
Joint time-frequency images of the broadband acoustic echoes of six fish species were obtained using the smoothed pseudo-Wigner-Ville distribution (SPWVD). The acoustic features were extracted by changing the sliced window widths and dividing the time window by a 0.02-ms interval and the frequency window by a 20-kHz bandwidth. The 22 spectrum amplitudes obtained in the time and frequency domains of the SPWVD images were fed as input parameters into an artificial neural network (ANN) to verify the effectiveness for species-dependent features related to fish species identification. The results showed that the time-frequency approach improves the extraction of species-specific features for species identification from broadband echoes, compare with time-only or frequency-only features. The ANN classifier based on these acoustic feature components was correct in approximately 74.5% of the test cases. In the future, the identification rate will be improved using time-frequency images with reduced dimensions of the broadband acoustic echoes as input for the ANN classifier.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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1998.04a
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pp.291-300
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1998
This paper demonstrates how ambient vibration measurements at a limited number of locations can be effectively utilized to estimate parameters of a finite element model of a large-scale structural system involving a large number of elements. System identification using ambient vibration measurements presents a challenge requiring the use of special identification techniques, which ran deal with very small magnitudes of ambient vibration contaminated by noise without the knowledge of input farces. In the present study, the modal parameters such as natural frequencies, damping ratios, and mode shapes of the structural system were estimated by means of appropriate system identification techniques including the random decrement method. Moreover, estimation of parameters such as the stiffness matrix of the finite element model from the system response measured by a limited number of sensors is another challenge. In this study, the system stiffness matrix was estimated by using the quadratic optimization involving the computed and measured modal strain energy of the system, with the aid of a sensitivity relationship between each element stiffness and the modal parameters established by the second order inverse modal perturbation theory. The finite element models thus identified represent the actual structural system very well, as their calculated dynamic characteristics satisfactorily matched the observed ones from the ambient vibration test performed on a large-scale structural system subjected primarily to ambient wind excitations. The dynamic models identified by this study will be used for design of an active mass damper system to be installed on this structure fer suppressing its wind vibration.
In recent years, genome-wide association (GWA) studies have successfully led to many discoveries of genetic variants affecting common complex traits, including height, blood pressure, and diabetes. Although GWA studies have made much progress in finding single nucleotide polymorphisms (SNPs) associated with many complex traits, such SNPs have been shown to explain only a very small proportion of the underlying genetic variance of complex traits. This is partly due to that fact that most current GWA studies have relied on single-marker approaches that identify single genetic factors individually and have limitations in considering the joint effects of multiple genetic factors on complex traits. Joint identification of multiple genetic factors would be more powerful and provide a better prediction of complex traits, since it utilizes combined information across variants. Recently, a new statistical method for joint identification of genetic variants for common complex traits via the elastic-net regularization method was proposed. In this study, we applied this joint identification approach to a large-scale GWA dataset (i.e., 8842 samples and 327,872 SNPs) in order to identify genetic variants of obesity for the Korean population. In addition, in order to test for the biological significance of the jointly identified SNPs, gene ontology and pathway enrichment analyses were further conducted.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.21
no.11
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pp.209-218
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2004
The purpose of this paper is to suggest a practical and simple method for the identification of the joint mechanical properties and to apply it to human knee joints. The passive moment at a joint was modeled by three mechanical parts, that is, a gravity term, a linear damper term and a nonlinear spring term. Passive pendulum tests were performed in 5 fat and 5 thin men. The data of pendulum test were used to identify the mechanical properties of joints through sequential quadratic programming (SQP) with random initial values. The identification was successful where the normalized root-mean-squared (RMS) errors between the simulated and experimental joint angle trajectories were less than 10%. The parameter values of mechanical properties obtained in this study agreed with literature. The inertia, gravity and the damping constant were greater at fat men, which indicates more resistance to body movement and more energy consumption fer fat men. The suggested method is noninvasive and requires simple setup and short measurement time. It is expected to be useful in the evaluation of joint pathologies.
A Multilinear LDA Method of Tensor Representation for ECG Signal Based Individual Identification Electrocardiogram signals, included in the cardiac electrical activity, are often analyzed and used for various purposes such as heart rate measurement, heartbeat rhythm test, heart abnormality diagnosis, emotion recognition and biometrics. The objective of this paper is to perform individual identification operation based on Multilinear Linear Discriminant Analysis (MLDA) with the tensor feature. The MLDA can solve dimensional aspects of classification problems in high-dimensional tensor, and correlated subspaces can be used to distinguish between different classes. In order to evaluate the performance, we used MPhysionet's MIT-BIH database. The experimental results on this database showed that the individual identification by MLDA outperformed that by PCA and LDA.
The purpose of this case report is to describe the effect of Korean medicine therapy on patient with migraine. We treated migraine for 2 months using a Korean medical treatment and six-meridian pattern identification, including herbal medicine (Soshiho-tang), acupuncture, cupping, chuna, and pharmacopuncture. The measurements included a numerical rating scale (NRS), migraine disability assessment (MIDAS), headache impact test-6 (HIT-6), and migraine specific quality of life questionnaire (MSQoL) to confirm the effectiveness of the herbal medicine treatment. After treatment, the patient's complaints decreased, as shown by the results of the NRS, MIDAS, HIT-6, and MSQoL. For migraines, Korean medical treatment and six-meridian pattern identification, such as herbal medicine (Soshiho-tang), has beneficial effects for the control of migraine and improvement in the quality of life.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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