Castelli, Mauro;Trujillo, Leonardo;Goncalves, Ivo;Popovic, Ales
Computers and Concrete
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제19권6호
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pp.651-658
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2017
High-performance concrete, besides aggregate, cement, and water, incorporates supplementary cementitious materials, such as fly ash and blast furnace slag, and chemical admixture, such as superplasticizer. Hence, it is a highly complex material and modeling its behavior represents a difficult task. This paper presents an evolutionary system for the prediction of high performance concrete strength. The proposed framework blends a recently developed version of genetic programming with a local search method. The resulting system enables us to build a model that produces an accurate estimation of the considered parameter. Experimental results show the suitability of the proposed system for the prediction of concrete strength. The proposed method produces a lower error with respect to the state-of-the art technique. The paper provides two contributions: from the point of view of the high performance concrete strength prediction, a system able to outperform existing state-of-the-art techniques is defined; from the machine learning perspective, this case study shows that including a local searcher in the geometric semantic genetic programming system can speed up the convergence of the search process.
The purpose of this paper is to improve the hysteresis characteristics of a stack type piezoelectric actuator using system identification and tracking control. Recently, several printing methods that cost less and are faster than previous semiconductor processes have been developed for the production of electric paper and RFID. The system proposed in this study prints by spraying the molten metal, and consists of a nozzle, heating furnace, operating actuator, and an XYZ 3-axis stage, As an operating system, the piezoelectric(PZT) method has very valuable uses. However, the PZT actuator has a very big hysteresis characteristic due to the ferroelectric characteristics of the PZT element. This causes problems in the system position control characteristics and deteriorates the performance of the system. In this study, an investigation was conducted to improve the hysteresis characteristics of the PZT actuator that has an output displacement for the input voltage. The study proposed a inverse hysteresis model, a mathematic modeling method that can express the geometric relationship between voltage and displacement, in order to reduce the hysteresis of the PZT actuator. In addition, system identification and PID control methods were examined. Also, it was confirmed that the proposed control strategy gives good precision position control performance.
A modern optical fiber manufacturing process requires the sufficient cooling of glass fibers freshly drawn from the heated and softened silica preform in the furnace, since the inadequately cooled glass fibers are known to cause improper polymer resin coating on the fiber surface and to adversely affect the product quality of optical fibers. In order to greatly enhance the fiber cooling effectiveness at increasingly high fiber drawing speed, it is necessary to use a dedicated glass fiber cooling unit with helium gas injection between glass fiber drawing and coating processes. The present numerical study features a series of three-dimensional flow and heat transfer computations on the cooling gas and the fast moving glass fiber to analyze the cooling performance of glass fiber cooling unit, in which the helium is supplied through the discretely located rectangular injection holes. The air entrainment into the cooling unit at the fiber inlet is also included in the computational model and it is found to be critical in determining the helium purity in the cooling gas and the cooling effectiveness on glass fiber. The effects of fiber drawing speed and helium injection rate on the helium purity decrease by air entrainment and the glass fiber cooling are also investigated and discussed.
RC (Reinforced Concrete) members are always subjected to loading conditions and have construction joints when constructed on a big scale. Service life for RC structure exposed to chloride attack is usually estimated through chloride diffusion test in sound concrete, however the test is performed without consideration of effect of loading and joint. In the present work, chloride diffusion coefficient is measured in concrete cured for 1 year. In order to evaluate the effect of applied load, cold joint, and mineral admixtures, OPC (Ordinary Portland Cement) and 40%-replaced GGBFS (Ground Granulated Blast Furnace Slag) concrete are prepared. The diffusion test is performed under loading conditions for concrete containing cold joint. Investigating the previous test results for 91 days-cured condition and the present work, changing diffusion coefficients with applied stress are normalized considering material type and cold joint. For evaluation of service life in RC continuous beam with 2 spans, non-linear analytical model is adopted, and service life in each location is evaluated considering the effects of applied stress, cold joint, and GGBFS. From the work, varying service life is simulated under various loading conditions, and the reduced results due to cold joint and tensile zone are quantitatively evaluated. The effect of various conditions on diffusion can provide more quantitative evaluation of chloride behavior and the related service life.
Most of the roads are paved with impermeable materials such as asphalt concrete and cement concrete, and in the event of heavy rainfall, rainwater directly flows into river through a drainage hole on the pavement surface. This large quantity of rainwater directly spilled into the river frequently leads to the flooding of urban streams, damaging lowlands and the lower reaches of a river. In recent years there has been a great deal of ongoing research concerning water permeability and drainage in pavements. Accordingly, in this research, a porous polymer concrete was developed for permeable pavement by using unsaturated polyester resin as a binder, recycled aggregate as coarse aggregate, fly ash and blast furnace slag as filler, and its physical and mechanical properties were investigated. Also, 3 types of permeable polymer block by optimum mix design were developed and rainfall runoff reduction effects by permeability pavement using permeable polymer block were analyzed based on hydraulic experimental model. The infiltration volume, infiltration ratio, runoff initial time and runoff volume in permeability pavement with permeable polymer block of $300{\times}300{\times}80$ mm were evaluated for 50, 100 and 200mm/hr rainfall intensity.
In the iron and steel manufacturing, sintering process precedes blast furnace to prepare feed materials by agglomerating powdered iron ore to form larger particles. There are several techniques which have devised to improve sintering production and productivity including flue gas recirculation(FGR) and additive gas enriched operation. The application of those techniques incurs variations of process configurations as well as inlet and outlet gas conditions such as temperature, composition, and flow rate which exert direct influence on reactions in the bed or the operation of the entire plant. In this study, an approach of sintering bed modeling using flowsheet process simulator was devised in consideration of FGR and the change of incoming and outgoing gas conditions. Results of modeling for both normal and FGR sintering process were compared in terms of outgoing gas temperature, concentration, and moisture distribution pattern as well as incoming gas conditions. It is expected to expand the model for various process configurations with FGR, which may provide the usefulness for design and operation of sintering plant with FGR.
In this paper, we propose a new architecture of Self-Organizing Fuzzy Polynomial Neural Networks(SOFPNN) by means of genetically optimized fuzzy polynomial neuron(FPN) and discuss its comprehensive design methodology involving mechanisms of genetic optimization, especially genetic algorithms(GAs). The conventional SOFPNNs hinges on an extended Group Method of Data Handling(GMDH) and exploits a fixed fuzzy inference type in each FPN of the SOFPNN as well as considers a fixed number of input nodes located in each layer. The design procedure applied in the construction of each layer of a SOFPNN deals with its structural optimization involving the selection of preferred nodes (or FPNs) with specific local characteristics (such as the number of input variables, the order of the polynomial of the consequent part of fuzzy rules, a collection of the specific subset of input variables, and the number of membership function) and addresses specific aspects of parametric optimization. Therefore, the proposed SOFPNN gives rise to a structurally optimized structure and comes with a substantial level of flexibility in comparison to the one we encounter in conventional SOFPNNs. To evaluate the performance of the genetically optimized SOFPNN, the model is experimented with using two time series data(gas furnace and chaotic time series).
Thermal cracking is commonly modeled as plug flow reaction, neglecting the lateral gradients present. In this paper, 2-dimensional computational fluid dynamics including turbulence model and molecular reaction scheme are carried out. This simulation is solved by means of coupled implicit scheme for stable convergence of solution. The reactor is modeled as an isothermal tube, whose length is 1.2 m and radius is 0.01 m, respectively. At first, The radial profile of velocity and temperature at each point are predicted in its condition. Then the bulk temperature and conversion curve along the axial direction are compared with other published data to identify the reason why discussed variations of properties are important to product yield. Finally, defining a new non-dimensional number, Effect of interaction with turbulence, heat transfer and chemical reaction are discussed for design of thermal cracking furnace.
In the present study, soft computing i.e., machine learning techniques and regression models algorithms have earned much importance for the prediction of the various parameters in different fields of science and engineering. This paper depicts that how regression models can be implemented for the prediction of compressive strength of concrete. Three models are taken into consideration for this; they are Gaussian Process for Regression (GPR), Multi Adaptive Regression Spline (MARS) and Minimax Probability Machine Regression (MPMR). Contents of cement, blast furnace slag, fly ash, water, superplasticizer, coarse aggregate, fine aggregate and age in days have been taken as inputs and compressive strength as output for GPR, MARS and MPMR models. A comparatively large set of data including 1030 normalized previously published results which were obtained from experiments were utilized. Here, a comparison is made between the results obtained from all the above mentioned models and the model which provides the best fit is established. The experimental results manifest that proposed models are robust for determination of compressive strength of concrete.
The purpose of this paper is to improve the hysteresis characteristics of a stack type piezoelectric actuator using system identification and tracking control. Recently, several printing methods that are cost less and faster than previous semiconductor processes have been developed for the production of electric paper and RFID(Radio Frequency IDentification). The system proposed in this study prints by spraying the molten metal. And this system consist of a nozzle, heating furnace, operating actuator and an XYZ 3-axis stage. As an operating system, the piezoelectric(PZT) actuator is a very useful tool for position control of the metal printing system. However, the PZT actuator has a hysteresis nonlinearity due to the ferroelectric characteristics of the PZT element. This hysteresis causes problem position control characteristics in the system and deteriorates the performance of the system. In this study, an investigation was conducted to improve the hysteresis characteristics of the PZT actuator that has an output displacement for the input voltage. In order to reduce the hysteresis nonlinearity of the PZT actuator, this proposed a inverse hysteresis model and a mathematic modeling method that can express the geometric relationship between voltage and displacement. In addition, system identification and PID control methods were examined. Also, it was confirmed that the proposed control strategy gives good tracking performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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