Shaheen, Yousry B.I.;Mahmoud, Ashraf M.;Refat, Hala M.
Structural Engineering and Mechanics
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v.60
no.4
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pp.567-594
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2016
The main objective of the current research is estimating the flexural behavior of ferrocement Ribbed Plates reinforced with composite material. Experimental investigation was carried out on fifteen plates; their dimensions were kept constant at 1200 mm in length, 600 mm width and 100 mm thick but with different volume fraction of steel reinforcement and number of ribs. Test specimens were tested until failure under three line loadings with simply supported conditions over a span of 1100 mm. Cracking patterns, tensile and compressive strains, deformation characteristics, ductility ratio, and energy absorption properties were observed and measured at all stages of loadings. Experimental results were compared to analytical models using ANSYS 10 program. Parametric study is presented to look at the variables that can mainly affect the mechanical behaviors of the model such as the change of plate length. The results showed that the ultimate strength, ductility ratio and energy absorption properties of the proposed ribbed plates are affected by the volume fraction and the type of reinforcement, and also proved the effectiveness of expanded metal mesh and woven steel mesh in reinforcing the ribbed ferrocement plates. In addition, the developed ribbed ferrocement plates have high strength, ductility ratio and energy absorption properties and are lighter in weight compared to the conventional RC ribbed plates, which could be useful for developed and developing countries alike. The Finite Element (FE) simulations gave good results comparing with the experimental results.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.27
no.5
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pp.1253-1262
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2016
When there exists a change-point in hazard function, it should be estimated for exact parameter or hazard estimation. In this research, we compare the hazard change-point estimators. Matthews and Farewell (1982) parametric change-point estimator is based on the likelihood and Zhang et al. (2014) nonparametric estimator is based on the Nelson-Aalen cumulative hazard estimator. Simulation study is done for the data from exponential distribution with one hazard change-point. The simulated data generated without censoring and the data with right censoring are considered. As real data applications, the change-point estimates are computed for leukemia data and primary biliary cirrhosis data.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.11a
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pp.709-711
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2005
이 논문에서는 CATIA, PRO-E 등의 CAD에서 3D 모델을 생성할 때 사용하는 파라메트릭 솔리드 모델링 기법에서 일반적으로 사용하는 방법보다 모델링 데이터의 용량을 크게 줄일 수 있는 방법에 대하여 고찰한다. 3D 파라메트릭 솔리드 모델링 기법은 기본적인 상세 솔리드들을 생성하여 부울(Boolean) 연산으로 이들을 조합하여 복잡한 형상(geometric object)을 만드는데 이 과정에서 많은 부울 연산이 수행된다. 그런데 각각의 상세 솔리드들의 크기가 필요 이상으로 크게 만들어 짐으로써 생성된 모델의 데이터 용량이 방대하게 되고 생성시간에도 영향을 미친다. 여기에서는 실무 경험을 바탕으로 처음에 생성된 상세 솔리드의 불필요한 부분을 제거하여 부울 연산에 알맞은 크기로 변경하여 모델링 데이터의 용량을 줄이는 방법을 제안한다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2003.09a
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pp.403-406
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2003
This paper presents a robust algorithm for edge detection based on fuzzy fusion, using a novel local edge information measure based on Renyi's a-order entropy. The calculation of the proposed measure is carried out using a parametric classification scheme based on local statistics. By suitably tuning its parameters, the local edge information measure is capable of extracting different types of edges, while exhibiting high immunity to noise. The notions of fuzzy measures and the Choquet fuzzy integral are applied to combine the different sources of information obtained using the local edge information measure with different sets of parameters. The effectiveness and the robustness of the new method are demonstrated by applying our algorithm to various synthetic computer-generated and real-world images.
Park, Chi-Myeon;Lee, Ho;Park, Jae-Hoon;Yoon, Chang-Ki;Hwang, Je-Don
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2009.09a
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pp.863-874
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2009
The engineering characteristics and the reinforcement effect of the elephant foot method were discussed with parametric study. The elephant foot method is adopted to support the loads transferred from tunnel crown and improve bearing capacity of elephant foot in poor ground condition. The evaluation of reinforcement effect, which has the mechanical relationship between ground condition, footing size and reinforcement system, was carried out through the previous research and numerical analysis. In addition, the simple design chart was proposed to estimate the applicability of the elephant foot reinforcement method. It will be practical for the engineer to determine the optimum reinforcement method for safe tunnelling in soft ground condition.
Maximum likelihood (ML) is the best estimator asymptotically as the number of training samples approaches infinity. This paper deduces an adaptive algorithm for blind signal processing problem based on gradient optimization criterion. A parametric density model is introduced through a parameterized generalized distribution family in ML framework. After specifying a limited number of parameters, the density of specific original signal can be approximated automatically by the constructed density function. Consequently, signal separation can be conducted without any prior information about the probability density of the desired original signal. Simulations on classical biomedical signals confirm the performance of the deduced technique.
A linguistic case-based fuzzy reasoning (LCBFR) based on standardized parametric membership functions (SPMF) is proposed. It provides an efficient mechanism for a fuzzy reasoning within linear time complexity. Thus, it can be used to improve the speed of fuzzy reasoning. In the process of LCBFR, linguistic case indexing and retrieval based on SPMF is suggested. It can be processed relatively fast compared to the previous linguistic approximation methods. From the engineering viewpoint, it may be a valuable advantage.
The theory of signal detection has been applied to a wide range of practical situation for a long time, including sonar detection, air traffic control and so on. In general, in this theory, sensitivity parametric index d' and bias parametric index $\beta$ are used to evaluated the performance of vigilance. These indices use observer's response "hit" and "false alarm" to explain and evaluate vigilance, but not considering reaction time. However, the reaction time of detecting should be considered in measuring vigilance in some supervisory tasks such as unlimited monitoring tasks (e.g., supervisors in nuclear plant). There are some researchers have used the segments of reaction time to generate a pair of probabilities of hit and false alarm probabilities and plot the receiver operating characteristic curve. The purpose of this study was to develop a quantitative vigilance-measuring model by fuzzy sets, which combined the concepts of hit, false alarm and reaction time. The model extends two-values logic to multi-values logic by membership functions of fuzzy sets. A simulated experiment of monitoring task in nuclear plant was carried out. Results indicated that the new vigilance-measuring model is more efficient than traditional indices; the characteristics of vigilance would be realized more clearly in unlimited monitoring task.
The present work utilizes system identification technique for health monitoring of shear building, wherein Parametric State Space modeling has been adopted. The method requires input excitation to the structure and also output acceleration responses of both undamaged and damaged structure obtained from numerically simulated model. Modal parameters like eigen frequencies and eigen vectors have been extracted from the State Space model after introducing appropriate transformation. Least square technique has been utilized for the evaluation of the stiffness matrix after having obtained the modal matrix for the entire structure. Highly accurate values of stiffness of the structure could be evaluated corresponding to both the undamaged as well as damaged state of a structure, while considering noise in the simulated output response analogous to real time scenario. The damaged floor could also be located very conveniently and accurately by this adopted strategy. This method of damage detection can be applied in case of output acceleration responses recorded by sensors from the actual structure. Further, in case of even limited availability of sensors along the height of a multi-storeyed building, the methodology could yield very accurate information related to structural stiffness.
In this paper, the incorporation of qualitative(or soft) data, such as outputs of geophysical tests or construction experience which has so far been cumulated, was discussed for rock classsification. Geostatistics wart used for this research since the parameters for the design of tunnels are spatially correlated. In particular, indicator kriging technique, which is one of non -parametric approaches, was used. As a selection criteria for an optimal classification, the cost of errors was adopted and the binary classes were only considered for rock classification. In future, incorporating an appreciable amount of available qualitative data will be necessary in tunnelling projects in which quantitative data are scarce. In this respect, this research is of great significance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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