Kang Cai;Mingfeng Huang;Xiao Li;Haiwei Xu;Binbin Li;Chen Yang
Wind and Structures
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v.37
no.6
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pp.445-460
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2023
Accurate estimation of modal parameters (i.e., natural frequency, damping ratio) of tall buildings is of great importance to their structural design, structural health monitoring, vibration control, and state assessment. Based on the combination of variational mode decomposition, smoothed discrete energy separation algorithm-1, and Half-cycle energy operator (VMD-SH), this paper presents a method for structural modal parameter estimation. The variational mode decomposition is proved to be effective and reliable for decomposing the mixed-signal with low frequencies and damping ratios, and the validity of both smoothed discrete energy separation algorithm-1 and Half-cycle energy operator in the modal identification of a single modal system is verified. By incorporating these techniques, the VMD-SH method is able to accurately identify and extract the various modes present in a signal, providing improved insights into its underlying structure and behavior. Subsequently, a numerical study of a four-story frame structure is conducted using the Newmark-β method, and it is found that the relative errors of natural frequency and damping ratio estimated by the presented method are much smaller than those by traditional methods, validating the effectiveness and accuracy of the combined method for the modal identification of the multi-modal system. Furthermore, the presented method is employed to estimate modal parameters of a full-scale tall building utilizing acceleration responses. The identified results verify the applicability and accuracy of the presented VMD-SH method in field measurements. The study demonstrates the effectiveness and robustness of the proposed VMD-SH method in accurately estimating modal parameters of tall buildings from acceleration response data.
One of the major objectives of a transportation study is to provide the transportation networks for future years in order to accommodate the projected transport demand for the movement of passengers and goods utilizing the optimum "mix" of modes. To achieve this goal, the planning process starts with collection and analysis of data to determine the existing traffic demand and travel pattern, and to assign the future trip interchanges on th existing and planned networks to determine areas of improvements so that it can cope with increasing future traval demand. The purpose of this paper attempts to explain the public transport network formulation techniques which can be easily applied to the large urban area multi modal public transport system.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2014.10a
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pp.402-403
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2014
Damping of multi-span tube with loose supports according to the finite support clearances is investigated through the experimental modal analysis. Loose intermediate support leads to strong nonlinearity in tube dynamics, provides statistical nature, and increases tube damping through impacting and friction at the supports. Fraction of critical damping was estimated by the modal curve fitting to parameter estimation from the measured frequency response functions. Magnitude of random excitation force, which can reproduce the in-situ excitation in operating environment, was maintained as constant value with a fine tolerance during vibration testing. Range of input force was carefully selected to cover from the low magnitude excitation for linearly behaved tube motion to high magnitude of force for nonlinearly-behaved tube motion. Estimated critical damping ratio shows scatters in data and tends to increase as the magnitude of rising force and decrease with upward frequency variation. Larger size of support gap increases multi-span tube damping for high magnitude of excitation.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2000.05a
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pp.1016-1020
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2000
In this study, a structural characteristics analysis system for motor-integrated high-speed spindle systems, “SpindleX”, is developed based on the Timoshenko theory and the multi-layered finite element method. Since “SpindleX” has the various analysis modules related to static deflection analysis, modal analysis, frequency response analysis, unbalance response analysis and so on, it is useful in performing systematically and quantitatively the design and evaluation processes of spindle system under the windows GUI environment. Also, to enhance the user-friendliness, “SpindleX” possesses the various additional functions such as the DXF file interface for auto-importing the shape and geometric data of spindle system from the DXF file, the bearing database for auto-importing the mechanical properties and geometric data of bearing by the bearing number, and the graphical visualization for certificating the imported and analysed data of spindle system.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2008.11a
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pp.61-68
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2008
A set of modal parameters of a stay-cable have been extracted from a moving picture captured by a digital camera supported by shaking hands. It is hard to identify the center of targets attached on the cable surface from the blurred cable motion image, because of the high speed motion of cable, low sampling frequency of camera, and the shaking effect of camera. This study proposes a multi-template matching algorithm to resolve such difficulties. In addition, a sensitivity-based system identification algorithm is introduced to extract the natural frequencies and damping ratios from the ambient cable vibration data. Three sets of vibration tests are conducted to examine the validity of the proposed algorithms. The results show that the proposed technique is pretty feasible for extracting modal parameters from the severely shaking motion pictures.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.18
no.12
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pp.1229-1236
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2008
A set of modal parameters of a stay-cable have been extracted fi:on a moving picture captured by a digital camera supported by shaking hands. It is hard to identify the center of targets attached on the cable surface from the blurred cable motion image, because of the high speed motion of cable, low sampling frequency of camera, and the shaking effect of camera. This study proposes a multi-template matching algorithm to resolve such difficulties. In addition, a sensitivity-based system identification algorithm is introduced to extract the natural frequencies and damping ratios from the ambient cable vibration data. Three sets of vibration tests are conducted to examine the validity of the proposed algorithms. The results show that the proposed technique is pretty feasible for extracting modal parameters from the severely shaking motion pictures.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.17
no.7
s.124
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pp.596-604
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2007
This article investigates the effects of geometric configuration on the vibro-acoustic characteristics of in-plane vibration of a thick annular disc. Disc thickness and outer radius for a given inner radius are selected as independent variables having reasonable ranges. Variations in structural eigensolutions for radial modes are investigated using pre-developed analytical method. Based on these data, far-field sound pressure distributions due to the modal vibrations for a given geometry are also calculated using an analytical solution. Modal sound powers and radiation efficiencies are calculated from the far-field sound pressure distributions and vibratory velocity distributions on the radial surfaces. Based on the results explained above, the geometric configuration that minimizes modal sound radiations in a given frequency range is determined. Finally sound power and radiation efficiency spectra for a unit harmonic force from the selected geometric configuration are obtained from structural and acoustic modal data using the modal expansion technique. Multi-modal sound radiations of the optimized disc that are obtained using proposed analytical methods are confirmed with numerical results. Using the procedure introduced in this article, sound radiation due to in-plane modes within a specific frequency range can be minimized by the disc geometry modifications in a comprehensive and convenient manner.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.11
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pp.29-38
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2022
This paper proposes a system for classifying gait types using an ensemble deep learning network for gait data measured by a smart insole equipped with multi-sensors. The gait type classification system consists of a part for normalizing the data measured by the insole, a part for extracting gait features using a deep learning network, and a part for classifying the gait type by inputting the extracted features. Two kinds of gait feature maps were extracted by independently learning networks based on CNNs and LSTMs with different characteristics. The final ensemble network classification results were obtained by combining the classification results. For the seven types of gait for adults in their 20s and 30s: walking, running, fast walking, going up and down stairs, and going up and down hills, multi-sensor data was classified into a proposed ensemble network. As a result, it was confirmed that the classification rate was higher than 90%.
Multi-modal generation is the process of generating results based on a variety of information, such as text, images, and audio. With the rapid development of AI technology, there is a growing number of multi-modal based systems that synthesize different types of data to produce results. In this paper, we present an AI system that uses speech and text recognition to describe a person and generate a montage image. While the existing montage generation technology is based on the appearance of Westerners, the montage generation system developed in this paper learns a model based on Korean facial features. Therefore, it is possible to create more accurate and effective Korean montage images based on multi-modal voice and text specific to Korean. Since the developed montage generation app can be utilized as a draft montage, it can dramatically reduce the manual labor of existing montage production personnel. For this purpose, we utilized persona-based virtual person montage data provided by the AI-Hub of the National Information Society Agency. AI-Hub is an AI integration platform aimed at providing a one-stop service by building artificial intelligence learning data necessary for the development of AI technology and services. The image generation system was implemented using VQGAN, a deep learning model used to generate high-resolution images, and the KoDALLE model, a Korean-based image generation model. It can be confirmed that the learned AI model creates a montage image of a face that is very similar to what was described using voice and text. To verify the practicality of the developed montage generation app, 10 testers used it and more than 70% responded that they were satisfied. The montage generator can be used in various fields, such as criminal detection, to describe and image facial features.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.14
no.3
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pp.517-530
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2007
We studied a modelling process for unimodal and multimodal circular data by using von Mises and its mixture distribution. In particular we suggested EM algorithm to find ML estimates of the mixture model. Simulation results showed the suggested methods are very accurate. Applications to two kinds of real data sets are also included.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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