This research is to optimize Single-Piece Side otr reinforcement using Hot-stamping and to strengthen weak regions on Single-Piece Side otr reinforcement. As a consequence, the weight and the number of parts were reduced and resulting in improvement of impact and stiffness performance when compared to multi-piece construction.
PURPOSES : The objective of this study is to verify the effect of fiber grid reinforcement on the long-term performance of asphalt pavement overlaid on old concrete pavement by performing field investigation, laboratory test, and finite element analysis. METHODS : The reflection cracking, roughness, and rutting of fiber grid reinforced overlay sections and ordinary overlay sections were compared. Cores were obtained from both the fiber grid reinforced and ordinary sections to measure bonding shear strength between the asphalt intermediate and asphalt overlay layers. Fracture energy, displacement after yield, shear stiffnesses of the cores were also obtained by analyzing the test results. Finite element analysis was performed using the test results to validate the effect of the fiber grid reinforcement on long-term performance of asphalt pavement overlaid on the old concrete pavement. The fatigue cracking and reflection-cracking were predicted for three cases: 1) fiber grid was not used; 2) glass fiber grid was used; 3) carbon fiber grid was used. RESULTS : The reflection-cracking ratio of fiber grid reinforced sections was much smaller than that of ordinary sections. The fiber grid reinforcement also showed reduction effect on rutting while that on roughness was not clear. The reflection-cracking was not affected by traffic volume but by slab deformation and joint movement caused by temperature variation. The bonding shear strength of the fiber grid reinforced sections was larger than that of the ordinary sections. The fracture energy, displacement after yield, and shear stiffnesses of the cores of the fiber grid reinforced sections were also larger than those of the ordinary sections. Finite element analysis results showed that fatigue cracking of glass or carbon fiber grid reinforced pavement was much smaller than that of ordinary pavement. Carbon fiber grid reinforcement showed larger effect in elongating the fatigue life of the ordinary overlay pavement compared to glass fiber grid reinforcement. The binder type of the overlay layer also affected the fatigue life. The fiber grid reinforcement resisted reflection-cracking and the carbon fiber grid showed the greater effect. CONCLUSIONS :The results of field investigation, laboratory test, and finite element analysis showed that the fiber grid reinforcement had a better effect on improving long-term performance of asphalt pavement overlaid on the old concrete pavement.
The following paper deals with a control problem of a mobile robot in home network environment. The home network causes the mobile robot to communicate with sensors to get the sensor measurements and to be adapted to the environment changes. To get the improved performance of control of a mobile robot in spite of the change in home network environment, we use the fuzzy inference system with multiple reward reinforcement learning. The multiple reward reinforcement learning enables the mobile robot to consider the multiple control objectives and adapt itself to the change in home network environment. Multiple reward fuzzy Q-learning method is proposed for the multiple reward reinforcement learning. Multiple Q-values are considered and max-min optimization is applied to get the improved fuzzy rule. To show the effectiveness of the proposed method, some simulation results are given, which are performed in home network environment, i.e., LAN, wireless LAN, etc.
In order to control the quadcopter using reinforcement learning, hovering of 1-axial drones prototype is implemented through reinforcement learning. A complementary filter is used to measure the correct angle, and the range of angles is from -180 degrees to +180 degrees using modified complementary filter. The policy gradient method is used together with the REINFORCE algorithm for reinforcement learning. The prototype learned in this way confirmed the difference in performance depending on the length of the episode.
This paper discusses the chloride-induced corrosion of reinforcement in marine concrete structures focusing on the variability in the progress of deterioration. Through tests and analyses of reinforced concrete slabs taken out from existing open-pile structures that have been in service for 30 to 40 years, the following topics were particularly discussed: variation in chloride ion profiles of concrete, variation in corrosion properties of reinforcement embedded in concrete, and influence of the reinforcement corrosion on the load-carrying capacity of the concrete slabs. As a result, their variability was found to be very large even in one reinforced concrete slab with almost the same conditions. It was also discussed how to determine the calculation parameters for prediction of decreasing in load-carrying capacity of concrete members with chloride-induced corrosion of reinforcement.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제6권4호
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pp.271-276
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2006
To implement a generalization of value functions in Adaptive Search Element (ASE)-reinforcement learning, CMAC (Cerebellar Model Articulation Controller) is integrated into ASE controller. ASE-reinforcement learning scheme is briefly studied to discuss how CMAC is integrated into ASE controller. Neighbourhood Sequential Training for CMAC is utilized to establish the look-up table and to produce discrete control outputs. In computer simulation, an ASE controller and a couple of ASE-CMAC neural network are trained to balance the inverted pendulum on a cart. The number of trials until the controllers are established and the learning performance of the controllers are evaluated to find that generalization ability of the CMAC improves the speed of the ASE-reinforcement learning enough to realize the cartpole control system.
Fiber-reinforced polymer reinforcement or polyurea reinforcement techniques are applied to strengthen unreinforced masonry walls (UMWs). The out-of-plane reinforcing effect of sprayed glass fiber-reinforced polyurea (GFRPU), which is a composite elastomer made of polyurea and milled glass fibers on UMW, is experimentally verified. The out-of-plane strengths and ductile behaviors based on various coating shapes are compared in this study. An empirical formula to describe the degree of reinforcement on the out-of-plane strength of the UMW is derived based on the experimental results. It is reported that the peak load-carrying capacity, ductility, and energy absorption capacity gradually improve with an increase in the strengthening degree or area. Compared with the existing masonry wall reinforcement method, the GFRPU technique is a construction method that can help improve the safety performance along with ease of construction and economic efficiency.
최근 몇 년 동안, Large Language Model(LLM)의 발전은 인공 지능 연구 분야에서 주요 도약을 이끌어 왔다. 이러한 모델들은 복잡한 자연어처리 작업에서 뛰어난 성능을 보이고 있다. 특히 Human Alignment를 위해 Supervised Fine Tuning, Reinforcement Learning, Chain-of-Hindsight 등을 적용한 언어모델이 관심 받고 있다. 본 논문에서는 위에 언급한 3가지 지시학습 방법인 Supervised Fine Tuning, Reinforcement Learning, Chain-of-Hindsight 를 Llama, OPT 모델에 적용하여 성능을 측정 및 비교한다.
한국지진공학회 2000년도 춘계 학술발표회 논문집 Proceedings of EESK Conference-Spring
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pp.259-266
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2000
This study was conducted to investigate the seismic behavior assessment of circular reinforcement concrete bridge piers particularly with regard to assessing the displacement ductility curvature ductility response modification factor(R) and plastic hinge region etc, The experimental variables of bridge piers test consisted of transverse steel details amount and spacing different axial load levels etc. The test results indicated that reinforcement concrete bridge piers with confinement steel by the code specification exhibited suffcient ductile behavior and seismic performance. Also it is found that current seismic design code specification of confinement steel requirements may be revised.
이 논문에서는 주철근 단락을 갖는 철근콘크리트 교각의 내진성능평가를 위한 비탄성 해석 기법을 제시하였다. 하중의 단계에 따라 수반하게 되는 콘크리트의 균열 및 철근의 항복, 이로 인한 부착효과와 골재의 맞물림 현상 및 강도의 감소 등과 같은 재료적 비선형성을 고려하였다. 이에 대한 콘크리트의 균열모델로서는 분산균열 모델을 사용하였다. 두께가 서로 다른 부재간의 접합부에서 단면강성이 급변하기 때문에 생기는 국소적인 불연속변형을 고려하기 위한 경계면 요소를 도입하였다. 또한, 횡방향 구속철근으로 인한 강도의 증가 효과를 고려하였다. 이 연구에서는 주철근 단락을 갖는 철근콘크리트 교각의 내진성능평가를 위해 제안한 해석기법을 신뢰성 있는 연구자의 실험결과와 비교하여 그 타당성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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