This research concentrates on the effects of distributions and volume fractions of carbon nanotubes (CNT) on the nonlinear bending behavior of deep cylindrical panels reinforced by functionally graded carbon nanotubes under thermo-mechanical loading, hitherto not reported in the literature. Assuming the effects of shear deformation and moderately high value of the radius-to-side ratio (R/a), based on the first-order shear deformation theory (FSDT) and von Karman type of geometric nonlinearity, the governing system of equations is obtained. The analytical solution of field equations is carried out using the Ritz method together with the Newton-Raphson iterative scheme. The effects of radius-to-side ratio, temperature change, and boundary conditions on the nonlinear response of the functionally graded carbon nanotubes reinforced composite deep cylindrical panel (FG-CNTRC) are investigated. It is concluded that, among the five possible distribution patterns of CNT, FG-V CNTRC deep cylindrical panel is strongest with the highest bending moment and followed by UD, X, O, and Ʌ-ones. Also, considering the present deep cylindrical panel formulation increases the accuracy of the results. Hence, according to the noticeable amount of R/a in FG-CNTRC cylindrical panels, it is mandatory to apply strain-displacement relations of deep cylindrical panels for bending analysis of FG-CNTRC which certainly is desirable for industrial application.
The size-dependent nonlinear thermomechanical vibration analysis of pre- and post-buckled tapered two-directional functionally graded (2D-FG) microbeams is presented in this study. In the context of the modified couple stress theory, the formulations are derived based on the parabolic shear deformation beam theory and von Karman nonlinear strains. Different thermomechanical material properties are assumed to be temperature-dependent and smoothly vary in both length and thickness directions using the power law and the physical neutral axis concept is employed. The nonlinear governing equations are derived using the Hamilton principle and the resulting variable coefficient equations of motion are solved using the differential quadrature method (DQM) and iterative Newton's method for clamped-clamped and simply supported boundary conditions. Comparison studies are presented to validate the derived model and solution procedure. The impacts of induced thermal moments, temperature power index, two gradient indices, nonuniform cross-section, and microstructure length scale parameter on the frequency-temperature configurations are explored for both clamped and simply supported microbeams.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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v.13
no.1
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pp.833-847
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2021
The horizontal porous baffle and its effect as an anti-slosh device have been investigated intensively in a swaying and rolling rectangular tank. To accurately assess the level at which porous baffles reduce liquid sloshing, the Matched Eigenfunction Expansion Method (MEEM) has been utilized as an analytical tool. The velocity potentials in the horizontal baffle-covered fluid region are expressed by the sum of the homogeneous and particular solutions to avoid solving the complex dispersion equation. By applying an equivalent linearized quadratic loss model, the nonlinear algebraic equation is derived and solved by implementing the Newton-Raphson iterative scheme. To prove the validity of the present theoretical model, a series of experiments have been conducted with different centered horizontal porous baffles with varying porosities and submerged depths in a swaying and rolling rectangular tank. Reasonably good agreements are obtained regarding the analytical solutions and the experiment's findings. The influence of porosity, submerged depth, and length of a centered horizontal porous baffle on anti-slosh performance have been analyzed, especially at resonance modes. The developed predictive tool can potentially provide guidelines for optimal design of the horizontal porous baffle.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.12
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pp.4567-4583
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2021
This study proposes an analytical approximation algorithm based on extreme value theory (EVT) for the inverse of the power of the incomplete Gamma function. First, the Gumbel function is used to approximate the power of the incomplete Gamma function, and the corresponding inverse problem is transformed into the inversion of an exponential function. Then, using the tail equivalence theorem, the normalized coefficient of the general Weibull distribution function is employed to replace the normalized coefficient of the random variable following a Gamma distribution, and the approximate closed form solution is obtained. The effects of equation parameters on the algorithm performance are evaluated through simulation analysis under various conditions, and the performance of this algorithm is compared to those of the Newton iterative algorithm and other existing approximate analytical algorithms. The proposed algorithm exhibits good approximation performance under appropriate parameter settings. Finally, the performance of this method is evaluated by calculating the thresholds of space-time block coding and space-frequency block coding pattern recognition in multiple-input and multiple-output orthogonal frequency division multiplexing. The analytical approximation method can be applied to other related situations involving the maximum statistics of independent and identically distributed random variables following Gamma distributions.
The Newton-Raphson iterative algorithm for finding a floating point reciprocal square mot calculates it by performing a fixed number of multiplications. In this paper, a variable latency Newton-Raphson's reciprocal square root algorithm is proposed that performs multiplications a variable number of times until the error becomes smaller than a given value. To find the rediprocal square root of a floating point number F, the algorithm repeats the following operations: '$X_{i+1}=\frac{{X_i}(3-e_r-{FX_i}^2)}{2}$, $i\in{0,1,2,{\ldots}n-1}$' with the initial value is '$X_0=\frac{1}{\sqrt{F}}{\pm}e_0$'. The bits to the right of p fractional bits in intermediate multiplication results are truncated and this truncation error is less than '$e_r=2^{-p}$'. The value of p is 28 for the single precision floating point, and 58 for the double precision floating point. Let '$X_i=\frac{1}{\sqrt{F}}{\pm}e_i$, there is '$X_{i+1}=\frac{1}{\sqrt{F}}-e_{i+1}$, where '$e_{i+1}{<}\frac{3{\sqrt{F}}{{e_i}^2}}{2}{\mp}\frac{{Fe_i}^3}{2}+2e_r$'. If '$|\frac{\sqrt{3-e_r-{FX_i}^2}}{2}-1|<2^{\frac{\sqrt{-p}{2}}}$' is true, '$e_{i+1}<8e_r$' is less than the smallest number which is representable by floating point number. So, $X_{i+1}$ is approximate to '$\frac{1}{\sqrt{F}}$. Since the number of multiplications performed by the proposed algorithm is dependent on the input values, the average number of multiplications Per an operation is derived from many reciprocal square root tables ($X_0=\frac{1}{\sqrt{F}}{\pm}e_0$) with varying sizes. The superiority of this algorithm is proved by comparing this average number with the fixed number of multiplications of the conventional algorithm. Since the proposed algorithm only performs the multiplications until the error gets smaller than a given value, it can be used to improve the performance of a reciprocal square root unit. Also, it can be used to construct optimized approximate reciprocal square root tables. The results of this paper can be applied to many areas that utilize floating point numbers, such as digital signal processing, computer graphics, multimedia, scientific computing, etc.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.25
no.2
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pp.110-116
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2005
It is very important to reduce the computational processing time for the application of the vision system in real time such as inspection, the determination of object's dimension and welding etc, because the vision system model involves a lot of measurement data acquired by CCD camera. Also, a lot of computation time is required in estimating the parameters in the vision system model if the iterative batch estimation method such as Newton Raphson is used. Thus, the effective computation method such as the Extended Kalman Filtering(EKF) is required to solve the above problems. The EKF has much advantages in that it takes explicitly into account the measurement uncertainties, and is a simple and efficient recursive procedures. Thus, this study is to develop the EKF algorithm to compute the parameters in the vision system model in real time. This vision system model involves the six parameters to account for the cameras inner and outer parameters. Also the EKF is applied to estimate the object's dimension. Finally, practicality of the estimation scheme of the vision system based on the EKF is verified experimently by performing the estimation of object's dimension.
This is an explicit-Implicit, finite element analysis for linear as well as nonlinear hygrothermal stress problems. Additional features, such as moisture diffusion equation, crack element and virtual crack extension(VCE ) method for evaluating J-integral are implemented in this program. The Linear Elastic Fracture Mechanics(LEFM) Theory is employed to estimate the crack driving force under the transient condition for and existing crack. Pores in materials are assumed to be saturated with moisture in the liquid form at the room temperature, which may vaporize as the temperature increases. The vaporization effects on the crack driving force are also studied. The Ideal gas equation is employed to estimate the thermodynamic pressure due to vaporization at each time step after solving basic nodal values. A set of field equations governing the time dependent response of porous media are derived from balance laws based on the mixture theory Darcy's law Is assumed for the fluid flow through the porous media. Perzyna's viscoplastic model incorporating the Von-Mises yield criterion are implemented. The Green-Naghdi stress rate is used for the invariant of stress tensor under superposed rigid body motion. Isotropic elements are used for the spatial discretization and an iterative scheme based on the full newton-Raphson method is used for solving the nonlinear governing equations.
We propose a multi-state model for analyzing semi-competing risks data with interval-censored or missing intermediate events. This model is an extension of the 'illness-death model', which composes three states, such as 'healthy', 'diseased', and 'dead'. The state of 'diseased' can be considered as an intermediate event. Two more states are added into the illness-death model to describe missing events caused by a loss of follow-up before the end of the study. One of them is a state of 'LTF', representing a lost-to-follow-up, and the other is an unobservable state that represents the intermediate event experienced after LTF occurred. Given covariates, we employ the Cox proportional hazards model with a normal frailty and construct a full likelihood to estimate transition intensities between states in the multi-state model. Marginalization of the full likelihood is completed using the adaptive Gaussian quadrature, and the optimal solution of the regression parameters is achieved through the iterative Newton-Raphson algorithm. Simulation studies are carried out to investigate the finite-sample performance of the proposed estimation procedure in terms of the empirical coverage probability of the true regression parameter. Our proposed method is also illustrated with the dataset adapted from Helmer et al. (2001).
A terminal event such as death may censor an intermediate event such as relapse, but not vice versa in semi-competing risks data, which is often seen in medicine, public health, and epidemiology. We propose a Weibull regression model with a normal frailty to analyze semi-competing risks data when all three transition times of the illness-death model are possibly interval-censored. We construct the conditional likelihood separately depending on the types of subjects: still alive with or without the intermediate event, dead with or without the intermediate event, and dead with the intermediate event missing. Optimal parameter estimates are obtained from the iterative quasi-Newton algorithm after the marginalization of the full likelihood using the adaptive importance sampling. We illustrate the proposed method with extensive simulation studies and PAQUID (Personnes Agées Quid) data.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.54
no.8
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pp.99-106
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2017
Electrical impedance tomography is a nondestructive imaging modality in which the internal resistivity distribution is reconstructed based on the injected currents and measured voltages inside a domain of interest. In this paper, an adaptive threshold value based region of interest (ROI) method is proposed to improve the spatial resolution of reconstructed images as well as to reduce the computational time of the inverse problem. Adaptive threshold value is calculated by INTERMODES method and ROI is determined from the domain based on this value. Moreover, the computational domain of image reconstruction is restricted within a ROI and iterative Gauss-Newton method is employed to estimate the resistivity distribution. To evaluate the performance of the proposed method, numerical experiments have been performed and the results are analyzed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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