Ghayesh, Mergen H.;Ghazavi, Mohammad R.;Khadem, Siamak E.
Structural Engineering and Mechanics
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제34권4호
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pp.507-523
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2010
Parametric and forced non-linear vibrations of an axially moving rotor both in non-resonance and near-resonance cases have been investigated analytically in this paper. The axial speed is assumed to involve a mean value along with small harmonic fluctuations. Hamilton's principle is employed for this gyroscopic system to derive three coupled non-linear equations of motion. Longitudinal inertia is neglected under the quasi-static stretch assumption and two integro-partial-differential equations are obtained. With introducing a complex variable, the equations of motion is presented in the form of a single, complex equation. The method of multiple scales is applied directly to the resulting equation and the approximate closed-form solution is obtained. Stability boundaries for the steady-state response are formulated and the frequency-response curves are drawn. A number of case studies are considered and the numerical simulations are presented to highlight the effects of system parameters on the linear and nonlinear natural frequencies, mode shapes, limit cycles and the frequency-response curves of the system.
The energy cost is resulted from the energy use. Its sources are divided into some types and depended on the building use or energy-use type. The energy cost should be affected by the amount of the energy use. The cost could be calculated to consider various factors such as the insulation, heating type, building shape and others. But it can not consider all of the affect factors to the energy cost and need to categorize the factors to the condition for estimating the cost. In this paper, it aimed at providing the estimation model in linear equation and multiple linear regression, utilizing the building exterior condition and management characteristics in apartment housing. Its survey are conducted in two parts of management characteristics and building exterior condition. The correlation analysis is conducted to get rid of the multicolinearity among the inputted factors. The number of linear equation model is 11 and includes the 1st, 2nd and 3rd equation function, power function and others. Among these, it suggested the 2nd and 3rd function and power function in terms of the statistics. In multiple linear regression model, the building volume and management area are inputted to the estimation.
This paper presents a R&D investment model for Information and telecommunications (I&T) technology, which can be used by group decision makers, using multiple objective linear programming (MOLP). The MOLP model involves the simultaneous maximization of three linear objective functions associated with three criteria, which are social, technological, and economic criterion. This model is different from the traditional one which only involves the maximization of economic criterion. The presented problem in this model can be formulated as a problem of optimizing a linear function over an efficient set of MOLP. Its application to the National R&D Project in I&T Industry is also presented. In this application, the Analytic Hierarchy Process (AHP) is proposed to estimate the weights, which are used as the coefficients in each objective function of the MOLP model and in a linear decision function. By solving this problem, it yields a suitable R&D investment ratio to each technology field. It is showed that the MOLP model can be useful decision aid in formulating R&D investment plan in I&T industry which needs to be decided by group decision makers, not by an individual. It is expected that the MOLP model works as the basis for planning R&D investment strategy in I&T industry.
Data on age and body weight at breeding, parity, previous litter size, days open and some descriptive body linear traits from 389 meat-type, prolific Black Bengal goats in Tripura State of India, were collected for 3 and 1/2 years (2007 to 2010) and analyzed using logistic regression model. The objectives of the study were i) to evaluate the effect of age and body weight at breeding, parity, previous litter size and days open on litter size of does; and ii) to investigate if body linear type traits influenced litter size in meat-type, prolific goats. The incidence of 68.39% multiple births with a prolificacy rate of 175.07% was recorded. Higher age (>2.69 year), higher parity order (>2.31), more body weight at breeding (>20.5 kg) and larger previous litter size (>1.65) showed an increase likelihood of multiple litter size when compared to single litter size. There was a strong, positive relationship between litter size and various body linear type traits like neck length (>22.78 cm), body length (>54.86 cm), withers height (>48.85 cm), croup height (>50.67 cm), distance between tuber coxae bones (>11.38 cm) and distance between tuber ischii bones (>4.56 cm) for discriminating the goats bearing multiple fetuses from those bearing a single fetus.
In order to maintain constant residual chlorine in sedimentation basin, It is necessary to develop real time prediction model of residual chlorine considering water treatment plant data such as water qualities, weather, and plant operation conditions. Based on the operation data acquired from K water treatment plant, prediction models of residual chlorine in sediment basin were accomplished. The input parameters applied in the models were water temperature, turbidity, pH, conductivity, flow rate, alkalinity and pre-chlorination dosage. The multiple regression models were established with linear and non-linear model with 5,448 data set. The corelation coefficient (R) for the linear and non-linear model were 0.39 and 0.374, respectively. It shows low correlation coefficient, that is, these multiple regression models can not represent the residual chlorine with the input parameters which varies independently with time changes related to weather condition. Artificial neural network models are applied with three different conditions. Input parameters are consisted of water quality data observed in water treatment process based on the structure of auto-regressive model type, considering a time lag. The artificial neural network models have better ability to predict residual chlorine at sediment basin than conventional linear and nonlinear multi-regression models. The determination coefficients of each model in verification process were shown as 0.742, 0.754, and 0.869, respectively. Consequently, comparing the results of each model, neural network can simulate the residual chlorine in sedimentation basin better than mathematical regression models in terms of prediction performance. This results are expected to contribute into automation control of water treatment processes.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권10호
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pp.2464-2478
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2013
Image stitching techniques produce an image with a wide field-of-view by aligning multiple images with a narrow field-of-view. While conventional algorithms successfully stitch images with a small parallax, structure misalignment may occur when input images contain a large parallax. This paper presents an image stitching algorithm that aligns images with a large parallax by regional linear warping. To this end, input images are first approximated as multiple planar surfaces, and different linear warping is applied to each planar surface. For approximating input images as multiple planar surfaces, the concept of dominant edges is introduced. Dominant edges are defined as conspicuous edges of lines in input images, and extracted dominant edges identify the boundaries of each planar surface. Dominant edge extraction is conducted by detecting distinct changes of local characteristics around strong edge pixels. Experimental results show that the proposed algorithm successfully stitches images with a large parallax without structure misalignment.
A convenient algorithm for optimizing wavelength selection in multiple linear regression (MLR) has been developed. MOP (MLP Optimization Program) has been developed to test all possible MLR calibration models in a given spectral range and finally find an optimal MLR model with external validation capability. MOP generates all calibration models from all possible combinations of wavelength, and simultaneously calculates SEC (Standard Error of Calibration) and SEV (Standard Error of Validation) by predicting samples in a validation data set. Finally, with determined SEC and SEV, it calculates another parameter called SAD (Sum of SEC, SEV, and Absolute Difference between SEC and SEV: sum(SEC+SEV+Abs(SEC-SEV)). SAD is an useful parameter to find an optimal calibration model without over-fitting by simultaneously evaluating SEC, SEV, and difference of error between calibration and validation. The calibration model corresponding to the smallest SAD value is chosen as an optimum because the errors in both calibration and validation are minimal as well as similar in scale. To evaluate the capability of MOP, the determination of benzene content in unleaded gasoline has been examined. MOP successfully found the optimal calibration model and showed the better calibration and independent prediction performance compared to conventional MLR calibration.
의사난수열은 코드 분할 다중접속과 같은 무선통신에서 중요한 역할을 한다. 여러 사용자가 동시에 시스템에 접속할 때 충돌이 발생 할 수 있는데, 의사난수열의 낮은 상관관계는 그런 통신시스템에서 다중 접속 간섭을 최소화 할 수 있다. 본 논문에서는 Welch bound의 관점에서 최적의 상호 상관관계 함숫값을 갖는 $m$-수열, GMW 수열, Kasami 수열, No 수열 등을 모두 포함하는 낮은 상호 상관관계를 갖는 비선형 확장 이진 수열군을 제안한다. 그리고 제안한 수열의 상호상관관계를 분석한다.
Cui, Yunpeng;Liu, Jun;Wang, Licheng;Liu, Runqing;Pang, Bo
Computers and Concrete
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제26권2호
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pp.175-183
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2020
Fly ash has become an important component of concrete as supplementary cementitious material with the development of concrete technology. To make use of fly ash efficiently, four types of fly ash with particle size distributions that are in conformity with four functions, namely, S.Tsivilis, Andersen, Normal and F distribution, respectively, were prepared. The four particle size distributions as functions of the strength and pore structure of concrete were thereafter constructed and investigated. The results showed that the compressive and flexural strength of concrete with the fly ash that conforming to S.Tsivilis, Normal, F distribution increased by 5-10 MPa and 1-2 MPa, respectively, compared to the reference sample at 28 d. The pore structure of the concrete was improved, in which the total porosity of concrete decreased by 2-5% at 28 d. With regarding to the fly ash with Andersen distribution, it was however not conducive to the strength development of concrete. Regression model based on the grey multiple linear regression theory was proved to be efficient to predict the strength of concrete, according to the characteristic parameters of particle size and pore structure of the fly ash.
The purpose of this paper is to utilize the numerical assembly method (NAM) to determine the exact natural frequencies and mode shapes of a multi-step beam carrying multiple rigid bars, with each of the rigid bars possessing its own mass and rotary inertia, fixed to the beam at one point and supported by a translational spring and/or a rotational spring at another point. Where the fixed point of each rigid bar with the beam does not coincide with the center of gravity the rigid bar or the supporting point of the springs. The effects of the distance between the "fixed point" of each rigid bar and its center of gravity (i.e., eccentricity), and the distance between the "fixed point" and each linear spring (i.e., offset) are studied. For a beam carrying multiple various concentrated elements, the magnitude of each lumped mass and stiffness of each linear spring are the well-known key parameters affecting the free vibration characteristics of the (loaded) beam in the existing literature, however, the numerical results of this paper reveal that the eccentricity of each rigid bar and the offset of each linear spring are also the predominant parameters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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