In this paper, an iterative multiple symbol differential detection for turbo coded differential unitary space-time modulation using a posteriori probability (APP) demodulator is investigated. Two approaches of different complexity based on linear prediction are presented to utilize the temporal correlation of fading for the APP demodulator. The first approach intends to take account of all possible previous symbols for linear prediction, thus requiring an increase of the number of trellis states of the APP demodulator. In contrast, the second approach applies Viterbi algorithm to assist the APP demodulator in estimating the previous symbols, hence allowing much reduced decoding complexity. These two approaches are found to provide a trade-off between performance and complexity. It is shown through simulation that both approaches can offer significant BER performance improvement over the conventional differential detection under both correlated slow and fast Rayleigh flat-fading channels. In addition, when comparing the first approach to a modified bit-interleaved turbo coded differential space-time modulation counterpart of comparable decoding complexity, the proposed decoding structure can offer performance gain over 3 dB at BER of $10^{-5}$.
This paper presents a time domain approach for predicting buffeting response of long suspension bridges under skew winds. The buffeting forces on an oblique strip of the bridge deck in the mean wind direction are derived in terms of aerodynamic coefficients measured under skew winds and equivalent fluctuating wind velocities with aerodynamic impulse functions included. The time histories of equivalent fluctuating wind velocities and then buffeting forces along the bridge deck are simulated using the spectral representation method based on the Gaussian distribution assumption. The self-excited forces on an oblique strip of the bridge deck are represented by the convolution integrals involving aerodynamic impulse functions and structural motions. The aerodynamic impulse functions of self-excited forces are derived from experimentally measured flutter derivatives under skew winds using rational function approximations. The governing equation of motion of a long suspension bridge under skew winds is established using the finite element method and solved using the Newmark numerical method. The proposed time domain approach is finally applied to the Tsing Ma suspension bridge in Hong Kong. The computed buffeting responses of the bridge under skew winds during Typhoon Sam are compared with those obtained from the frequency domain approach and the field measurement. The comparisons are found satisfactory for the bridge response in the main span.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2005.10a
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pp.748-753
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2005
Among processes to manufacture parts from footwear materials like upper leathers, one of the most essential processes is the cutting one optimally arranging lots of parts on raw footwear materials and cutting. A new nesting strategy was proposed for the 2-dimensional part layout by using a two-stage approach, where which can be effectively used for water jet cutting. In the initial layout stage, a SOAL(Self-Organization Assisted Layout) based on the combination of FCM(Fuzzy C-Means) and SOM was adopted. In the layout improvement stage, SA(Simulated Annealing) based approach was adopted for a finer layout. The proposed approach saves much CPU time through a two-stage approach scheme, while other annealing-based algorithm so far reported fur a nesting problem are computationally expensive. The proposed nesting approach uses the stochastic process, and has a much higher possibility to obtain a global solution than the deterministic searching technique. We developed the automatic nesting software of NST(ver.1.1) software for footwear industry by implementing of these proposed algorithms. The NST software was applied by the optimized automatic arrangement algorithm to cut without the loss of leathers. if possible, after detecting damage areas. Also, NST software can consider about several features in not only natural loathers but artificial ones. Lastly, the NST software can reduce a required time to implement generation of NC code. cutting time, and waste of raw materials because the NST software automatically performs parts arrangement, cutting paths generation and finally NC code generation, which are needed much effect and time to generate them manually.
An energy-based approach for determining earthquake safety of reinforced concrete frame structures is presented. The developed approach is based on comparison of plastic energy capacities of the structures with plastic energy demands obtained for selected earthquake records. Plastic energy capacities of the selected reinforced concrete frames are determined graphically by analyzing plastic hinge regions with the developed equations. Seven earthquake records are chosen to perform the nonlinear time history analyses. Earthquake plastic energy demands are determined from nonlinear time history analyses and hysteretic behavior of earthquakes is converted to monotonic behavior by using nonlinear moment-rotation relations of plastic hinges and plastic axial deformations in columns. Earthquake safety of selected reinforced concrete frames is assessed by using plastic energy capacity graphs and earthquake plastic energy demands. The plastic energy dissipation capacities of the frame structures are examined whether these capacities can withstand the plastic energy demands for selected earthquakes or not. The displacements correspond to the mean plastic energy demands are obtained quite close to the displacements determined by using the procedures given in different seismic design codes.
The objective of this study was to evaluate the effectiveness of the minimally invasive plate osteosynthesis (MIPO) method for treatment of tibial shaft fractures in dogs by comparing MIPO radiographic and fracture healing time results with those from the popular open reduction and internal fixation (ORIF) technique. In this clinical study at the Royal Animal Medical Center, five consecutive dogs with diagnoses of comminuted tibial shaft fractures were treated with the MIPO surgical approach. For comparison, an additional five breed-, age-, and weight-matched dogs with comminuted tibial shaft fractures were treated with the ORIF technique. Mean healing time was $75.6{\pm}12.5$ days in the MIPO group and $131.8{\pm}18.6$ days in the ORIF group (p < 0.01). The mean surgery time in the MIPO group ($36.4{\pm}3.5$ minutes) was significantly shorter (p < 0.01) than that for the ORIF group ($47.0{\pm}2.2$ minutes). Based on the short surgical and healing times, the MIPO approach is clinically superior to the ORIF approach and should be the preferred approach in tibial fracture cases.
This study presents a new approach of surrogate modeling for time-consuming finite element analysis. A surrogate model is widely used to reduce the computational cost under an iterative computational analysis. Although a variety of the methods have been widely investigated, there are still difficulties in surrogate modeling from a practical point of view: (1) How to derive optimal design of experiments (i.e., the number of training samples and their locations); and (2) diagnostics of the surrogate model. To overcome these difficulties, we propose a sequential surrogate modeling based on Gaussian process model (GPM) with self-adaptive sampling. The proposed approach not only enables further sampling to make GPM more accurate, but also evaluates the model adequacy within a sequential framework. The applicability of the proposed approach is first demonstrated by using mathematical test functions. Then, it is applied as a substitute of the iterative finite element analysis to Monte Carlo simulation for a response uncertainty analysis under correlated input uncertainties. In all numerical studies, it is successful to build GPM automatically with the minimal user intervention. The proposed approach can be customized for the various response surfaces and help a less experienced user save his/her efforts.
The classical Kalman filter (KF) provides a practical and efficient state estimation approach for structural identification and vibration control. However, the classical KF approach is applicable only when external inputs are assumed known. Over the years, some approaches based on Kalman filter with unknown inputs (KF-UI) have been presented. However, these approaches based solely on acceleration measurements are inherently unstable which leads poor tracking and so-called drifts in the estimated unknown inputs and structural displacement in the presence of measurement noises. Either on-line regularization schemes or post signal processing is required to treat the drifts in the identification results, which prohibits the real-time identification of joint structural state and unknown inputs. In this paper, it is aimed to extend the classical KF approach to circumvent the above limitation for real time joint estimation of structural states and the unknown inputs. Based on the scheme of the classical KF, analytical recursive solutions of an improved Kalman filter with unknown excitations (KF-UI) are derived and presented. Moreover, data fusion of partially measured displacement and acceleration responses is used to prevent in real time the so-called drifts in the estimated structural state vector and unknown external inputs. The effectiveness and performance of the proposed approach are demonstrated by some numerical examples.
Vibration control and health monitoring of building structures have been actively investigated in recent years but treated separately according to the primary objective pursued. This paper presents a general approach in the time domain for integrating vibration control and health monitoring of a building structure to accommodate various types of control devices and on-line damage detection. The concept of the time-domain approach for integrated vibration control and health monitoring is first introduced. A parameter identification scheme is then developed to identify structural stiffness parameters and update the structural analytical model. Based on the updated analytical model, vibration control of the building using semi-active friction dampers against earthquake excitation is carried out. By assuming that the building suffers certain damage after extreme event or long service and by using the previously identified original structural parameters, a damage detection scheme is finally proposed and used for damage detection. The feasibility of the proposed approach is demonstrated through detailed numerical examples and extensive parameter studies.
Studies of earthquakes over the last 50 years and the examination of dynamic soil behavior reveal that soil behavior is highly nonlinear and hysteretic even at small strains. Nonlinear behavior of soils during a seismic event has a predominant role in current site response analysis approaches. Common approaches to ground response analysis include linear, equivalent linear and nonlinear methods. These methods of ground response analysis may also be categorized into time domain and frequency domain concepts. Simplicity in developing analytical relations and accuracy in considering soils' dynamic properties dependency to loading frequency are benefits of frequency domain analysis. On the other hand, nonlinear methods are complicated and time consuming mainly because of their step by step integrations in time intervals. In part Ι of this paper, governing equations for seismic response analysis of surcharged and layered soils were developed using fundamental of wave propagation theory based on transfer function and boundary conditions. In this part, nonlinear seismic ground response is analyzed using extended HFTD method. The extended HFTD method benefits Newton-Raphson procedure which applies regular iterations and follows soils' fundamental stress-strain curve until convergence is achieved. The nonlinear HFTD approach developed here are applied to some examples presented in this part of the paper. Case studies are carried in which effects of some influencing parameters on the response are investigated. Results show that the current approach is sufficiently accurate, efficient, and fast converging. Discussions on the results obtained are presented throughout this part of the paper.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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v.1
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pp.491-494
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2006
Kalman filtering (KF) is hard to be applied to the SINS (Strap-down Inertial Navigation System)/RDSS (Radio Determination Satellite Service) integrated navigation system directly because the time delay of RDSS positioning in active mode is random. BP (Back-Propagation) Neuron computing as a powerful technology of Artificial Neural Network (ANN), is appropriate to solve nonlinear problems such as the random time delay of RDSS without prior knowledge about the mathematical process involved. The new algorithm betakes a BP neural network (BPNN) and velocity feedback to aid KF in order to overcome the time delay of RDSS positioning. Once the BP neural network was trained and converged, the new approach will work well for SINS/RDSS integrated navigation. Dynamic vehicle experiments were performed to evaluate the performance of the system. The experiment results demonstrate that the horizontal positioning accuracy of the new approach is 40.62 m (1 ${\sigma}$), which is better than velocity-feedback-based KF. The experimental results also show that the horizontal positioning error of the navigation system is almost linear to the positioning interval of RDSS within 5 minutes. The approach and its anti-jamming analysis will be helpful to the applications of SINS/RDSS integrated systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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