The classical Kalman filter (KF) provides a practical and efficient way for state estimation. It is, however, not applicable when the external excitations applied to the structures are unknown. Moreover, it is known the classical KF is only suitable for linear systems and can't handle the nonlinear cases. The aim of this paper is to extend the classical KF approach to circumvent the aforementioned limitations for the joint estimation of structural states and the unknown inputs. On the basis of the scheme of the classical KF, analytical recursive solution of an improved KF approach is derived and presented. A revised form of observation equation is obtained basing on a projection matrix. The structural states and the unknown inputs are then simultaneously estimated with limited measurements in linear or nonlinear systems. The efficiency and accuracy of the proposed approach is verified via a five-story shear building, a simply supported beam, and three sorts of nonlinear hysteretic structures. The shaking table tests of a five-story building structure are also employed for the validation of the robustness of the proposed approach. Numerical and experimental results show that the proposed approach can not only satisfactorily estimate structural states, but also identify unknown loadings with acceptable accuracy for both linear and nonlinear systems.
In this research, we propose a dynamic decision making using social context based on ontology. Dynamic adaptation is adopted for the high qualified decision making, which is defined as creation of proper information using contexts depending on decision maker's state of affairs in ubiquitous computing environment. Thereby, the context for the dynamic adaptation is classified as a static, dynamic and social context. Static context contains personal explicit information like demographic data. Dynamic context like weather or traffic information is provided by external information service provider. Finally, social context implies much more implicit knowledge such as social relationship than the other two-type context, but it is not easy to extract any implied tacit knowledge as well as generalized rules from the information. So, it was not easy for the social context to apply into dynamic adaptation. In this light, we tried the social context into the dynamic adaptation to generate context-appropriate personalized information. It is necessary to build modeling methodology to adopt dynamic adaptation using the context. The proposed context modeling used ontology and cases which are best to represent tacit and unstructured knowledge such as social context. Case-based reasoning and constraint satisfaction problem is applied into the dynamic decision making system for the dynamic adaption. Case-based reasoning is used case to represent the context including social, dynamic and static and to extract personalized knowledge from the personalized case-base. Constraint satisfaction problem is used when the selected case through the case-based reasoning needs dynamic adaptation, since it is usual to adapt the selected case because context can be changed timely according to environment status. The case-base reasoning adopts problem context for effective representation of static, dynamic and social context, which use a case structure with index and solution and problem ontology of decision maker. The case is stored in case-base as a repository of a decision maker's personal experience and knowledge. The constraint satisfaction problem use solution ontology which is extracted from collective intelligence which is generalized from solutions of decision makers. The solution ontology is retrieved to find proper solution depending on the decision maker's context when it is necessary. At the same time, dynamic adaptation is applied to adapt the selected case using solution ontology. The decision making process is comprised of following steps. First, whenever the system aware new context, the system converses the context into problem context ontology with case structure. Any context is defined by a case with a formal knowledge representation structure. Thereby, social context as implicit knowledge is also represented a formal form like a case. In addition, for the context modeling, ontology is also adopted. Second, we select a proper case as a decision making solution from decision maker's personal case-base. We convince that the selected case should be the best case depending on context related to decision maker's current status as well as decision maker's requirements. However, it is possible to change the environment and context around the decision maker and it is necessary to adapt the selected case. Third, if the selected case is not available or the decision maker doesn't satisfy according to the newly arrived context, then constraint satisfaction problem and solution ontology is applied to derive new solution for the decision maker. The constraint satisfaction problem uses to the previously selected case to adopt and solution ontology. The verification of the proposed methodology is processed by searching a meeting place according to the decision maker's requirements and context, the extracted solution shows the satisfaction depending on meeting purpose.
Purpose: A soft contact lens was manufactured by adding naringin known as natural anti-bacterial material to resin solution. With solution eluted from manufactured contact lens, we examined its optical properties, physical and chemical states of naringin in the polymer, and elution properties. Methods: The soft contact lens with naringin was synthesized by bulk polymerization method. IR spectrum and HPLC were used to define the bonding type of naringin itself in the soft contact lens contained naringin, elution process of naringin to the saline solution, and the amount of naringin solution eluted from the lens with elapsed time. Results: Naringin was continuously eluted with constant concentration from the soft contact lens for about a month and the structure ofnaringin which is eluted was as same as before it was added to resin solution. Any change in optical properties such as transmittance couldn't be found. Bonding state and the structure of naringin in contact lens were explained with IR spectrum and HPLC results. Conclusions: In the contact lens with naringin, naringin remained in the contact lens bonding with weak hydrogen bonding and/or van der Waals force between naringin and polymer. Naringin was continuously eluted from the contact lens contained naringin during about 1 month. Even after 1 month, it showed that the concentration of the naringin eluted was approximately 10 ppm in a day. From the results, adding naringin to the soft contact lens resin is very effective method for manufacturing the soft contact lens which has anti-bacterial function for a period of time.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.7
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pp.3134-3155
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2020
In this paper, we study the joint radio and computational resource allocation in the ultra-dense mobile-edge computing networks. In which, the scenario which including both computation offloading and communication service is discussed. That is, some mobile users ask for computation offloading, while the others ask for communication with the minimum communication rate requirements. We formulate the problem as a joint channel assignment, power control and computational resource allocation to minimize the offloading cost of computing offloading, with the precondition that the transmission rate of communication nodes are satisfied. Since the formulated problem is a mixed-integer nonlinear programming (MINLP), which is NP-hard. By leveraging the particular mathematical structure of the problem, i.e., the computational resource allocation variable is independent with other variables in the objective function and constraints, and then the original problem is decomposed into a computational resource allocation subproblem and a joint channel assignment and power allocation subproblem. Since the former is a convex programming, the KKT (Karush-Kuhn-Tucker) conditions can be used to find the closed optimal solution. For the latter, which is still NP-hard, is further decomposed into two subproblems, i.e., the power allocation and the channel assignment, to optimize alternatively. Finally, two heuristic algorithms are proposed, i.e., the Co-channel Equal Power allocation algorithm (CEP) and the Enhanced CEP (ECEP) algorithm to obtain the suboptimal solutions. Numerical results are presented at last to verify the performance of the proposed algorithms.
To elucidate the effects of ultraviolet (UV) irradiation on molecular properties of ovalbumin, the molecular weight profile, secondary structure and tertiary structure of proteins were examined after irradiation by UV with 254 nm wavelength for 4, 8, 16 and 32 hrs, respectively. UV irradiation of protein solution caused the disruption on the native state of protein molecules. SDS-PAGE and gel permeation chromatography indicated that radiation caused initial fragmentation of polypeptide chains and as a result subsequent aggregation due to cross-linking of protein molecules. Circular dichroism (CD) study showed that UV irradiation caused the change on the secondary structure resulting in decrease of helical structure or compact denature on structure of protein depending on irradiation period. Fluorescence spectroscopy indicated that irradiation quenched the emission intensity excited at 280 nm. These results suggest that UV irradiation affect the molecular properties of ovalbumin and may have potential as a means to change the antigenicity of protein allergen.
ElBellihi, Abdelhameed Ahmed;Bayoumy, Wafaa Abdallah;Masoud, Emad Mohamed;Mousa, Mahmoud Ahmed
Bulletin of the Korean Chemical Society
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v.33
no.9
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pp.2949-2954
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2012
Nano ZnO with an average size of 8 nm was prepared by thermal decomposition of zinc oxalate at $450^{\circ}C$. A series of based composite polymer electrolyte PEO-$LiClO_4$ and nano ZnO as a filler have been synthesized using solution cast technique, with varying the filler ratio systematically. XRD, DSC and FTIR studies have been conducted to investigate the structure and interaction of different groups in the composite polymer electrolyte. Effect of nano ZnO ceramic filler concentration on the structure of composites and their electrical properties (DC-conductivity, AC-conductivity, dielectric constant, dielectric loss and impedance) at different frequencies and temperatures was studied. Melting temperature ($T_m$) of PEO decreased with the addition of both $LiClO_4$ salt and nano ZnO filler due to increasing the amorphous state of polymer. All composite samples showed an ionic conductivity. The maximum room temperature ionic conductivity is found for $(ZnO)_{0.5}(PEO)_{12}(LiClO_4)$ composite sample. All the results are correlated and discussed.
In this paper optimization of volume fraction distribution in a thick hollow cylinder with finite length made of two-dimensional functionally graded material (2D-FGM) and subjected to steady state thermal and mechanical loadings is considered. The finite element method with graded material properties within each element (graded finite elements) is used to model the structure. Volume fractions of constituent materials on a finite number of design points are taken as design variables and the volume fractions at any arbitrary point in the cylinder are obtained via cubic spline interpolation functions. The objective function selected as having the normalized effective stress equal to one at all points that leads to a uniform stress distribution in the structure. Genetic Algorithm jointed with interior penalty-function method for implementing constraints is effectively employed to find the global solution of the optimization problem. Obtained results indicates that by using the uniform distribution of normalized effective stress as objective function, considerably more efficient usage of materials can be achieved compared with the power law volume fraction distribution. Also considering uniform distribution of safety factor as design criteria instead of minimizing peak effective stress affects remarkably the optimum volume fractions.
Hippuryl-L-histidyl-L-leucine(HHL) is widely used as a substrate of angiotensin converting enzyme(ACE) cleaving the neurotransmitter angiotensin(I) to the octapeptide angiotensin(II). The structure of the substrate molecules should provide information regarding the geometric requirements of the ACE active site. For the purpose of determination of in vivo reaction, metallo(Cu, Zn)-HHL complexes were synthesized and the degree of complex formation were identified by MALDITOF, ESI mass spectrometric analysis. Tn addition, the pH-dependent species distribution curves were obtained by potentiometric titration. Nitrogen atoms of imidazole ring and oxygen atom of caboxylate groups in the peptide chain were observed to be participated in the metal complex formation. After purification of complexes further structural characterization were made by utilizing UV-Vis, electrochemical methods and NMR. Complete NMR signal assignments were carried out by using 2D-spectrum techniques COSY, TOCSY, NOESY, HETCOR. A complex that two imidazole and carboxylate groups are asymmetrically participating to coordination mode was predicted to the solution-state structure of $Cu(II)-HHL_2$ based on $^{13}C-NMR$ signal assignment and NOE information.
NMR spectrometer has been regarded as essential tool for structure elucidation in variable scientific field as like organic synthesis, natural product and macro protein research. Also NMR can be applied for defining dynamic behavior like ligand and receptor binding. One of advantage of research with NMR is that to be great confident to confirm structure and the measured sample could be recovered. Nevertheless NMR also has a weak points than other spectroscopic methods that require a lot of time for interpreting acquired spectrum and running time due to low sensitivity. For last two decade Bruker has developed hardware and software solution for overcome those weak points. In order to overcome low sensitivity Bruker introduced Cryo and Micro diameter probe head technology. And researcher can reduce the time for routine spectrum processing and interpretation works due to lots of introductions in software solutions for quantification, identification and statistics analysis. With four examples, this article describing those new hardware and software solutions in field of recent pharmaceutical research as follows. - New Horizons for NMR in the Biopharmaceutical Industry - The development and application of solid-state NMR spectroscopy (SSNMR) in pharmaceutical analysis - Assisted NMR Data Interpretation in Synthetic Chemistry - Complete Analysis of New Psychoactive Substances Using NMR.
We investigate physical properties of the nearby (∼ 7.5 pc) astrometric binary μ Cas in the context of standard evolutionary theory. Based on the spectroscopically determined relative abundances ([α/Fe] ≳ +0.4 dex, [Fe/H] ∼ −0.7 dex), all physical inputs such as opacities and equation of state are consistently generated. By combining recent spectroscopic analyses with the astrometric observations from the HIPPARCOS parallaxes and the CHARA array, the evolutionary model grids have been constructed. Through the statistical evaluation of the χ2-minimization among alternative models, we find a reliable evolutionary solution (MA, MB, tage) = (0.74 M⊙, 0.19 M⊙, 11 Gyr) which excellently satisfies observational constraints. In particular, we find that the helium abundance of μ Cas is comparable with the primordial helium contents (Yp ∼ 0.245). On the basis of the well-defined stellar parameters of the primary star, the internal structure and the p-mode frequencies have been estimated. From our seismic computation, μ Cas is expected to have a first order spacing ∆ν ∼ 169 μHz. The ultimate goal of this study is to describe physical processes inside a low-mass star through a complete modelling from the spectroscopic observation to the evolutionary computation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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