KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.6
no.2
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pp.580-592
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2012
In this paper, a new compressive feedback (CF) scheme based on distributed compressed sensing (DCS) for time-corrected MIMO channel is proposed. First, the channel state information (CSI) is approximated by using a subspace matrix, then, the approximated CSI is compressed using a compressive matrix. At the base station, the approximated CSI can be robust recovered with simultaneous orthogonal matching pursuit (SOMP) algorithm by using forgone CSIs. Simulation results show our proposed DCS-CF method can improve the reliability of system without creating a large performance loss.
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2006.11a
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pp.107-110
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2006
The purpose of this study is to suggest a reference data for the development of high workable and normal strength concrete using Polycarboxylate superplasticizer and granulated blast furnace slag as concrete admixtures. So in this study, it is quantitatively evaluated the workability, compressive strength, the heat of hydration and dry shrinkage of high workable concrete on normal compressive strength($21{\sim}27MPa$) for the practical use in construction field. As a result of this study, it is appeared that the performance of high workable and normal strength concrete is superior than that of ready-mixed concrete of the same strength through the B/P tests in the plants.
It is widely accepted that single carrier frequency division multiple access (SC-FDMA) is an excellent candidate for broadband wireless systems. Channel estimation is one of the key challenges in SC-FDMA, since accurate channel estimation can significantly improve equalization at the receiver and, consequently, enhance the communication performances. In this paper, we study the application of compressive sensing for sparse channel estimation in a SC-FDMA system. By skillfully designing pilots, their patterns, and taking advantages of the sparsity of the channel impulse response, the proposed system realizes channel estimation at a low cost. Simulation results show that it can achieve significantly improved performance in a frequency selective fading sparse channel with fewer pilots.
Nano-particle-reinforced cement mortars have been the basis of research in recent years and a significant growth is expected in the future. Therefore, optimization and quantification of the effect of processing parameters and mixture ingredients on the performance of cement mortars are quite important. In this work, the effects of nano-silica, water/binder ratio, sand/binder ratio and aging (curing) time on the compressive strength of cement mortars were modeled by means of artificial neural network (ANN). The developed model can be conveniently used as a rough estimate at the stage of mix design in order to produce high quality and economical cement mortars.
This paper presents an experimental study, investigating the compressive behavior of glass-fibre reinforced and unreinforced cementitious material-filled square steel tubular (GFCMFST and CMFST) columns. The specimens were manufactured by using high performance cementitious materials without using coarse aggregate. The influence of adding glass-fibres to the mix on the behavior of both axially and eccentrically loaded columns is considered. It was found that adding glass fibre improvesthe confinement behavior, the axial compressive strength, the stiffness and the toughness of both axially and eccentrically loaded columns. The compressive strength of axially loaded columns is compared with strength predictions according to EC4 and the AISC specification. It was found that the design predictions according to EC4 and the AISC codes provide conservative results for CMFST and GFCMFST columns. Alternatively, the axial load-bending moment interaction diagrams specified in theEC4 are conservative for the eccentrically tubular CMFST and GFCMFST tested columns.
The complex phenomenon of the bond formation in geopolymer is not well understood and therefore, difficult to model. This paper present applied statistical models for evaluating the compressive strength of geopolymer. The applied statistical models studied are divided into three different categories - linear regression [least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) and elastic net], tree regression [decision and bagging tree] and kernel methods (support vector regression (SVR), kernel ridge regression (KRR), Gaussian process regression (GPR), relevance vector machine (RVM)]. The performance of the methods is compared in terms of error indices, computational effort, convergence and residuals. Based on the present study, kernel based methods (GPR and KRR) are recommended for evaluating compressive strength of Geopolymer concrete.
Journal of Korean Association for Spatial Structures
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v.20
no.4
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pp.111-121
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2020
There has been increasing interest in UHPC (Ultra-High Performance Concrete) materials in recent years. Owing to the superior mechanical properties and durability, the UHPC has been widely used for the design of various types of structures. In this paper, machine learning based compressive strength prediction methods of the UHPC are proposed. Various regression-based machine learning models were built to train dataset. For train and validation, 110 data samples collected from the literatures were used. Because the proportion between the compressive strength and its composition is a highly nonlinear, more advanced regression models are demanded to obtain better results. The complex relationship between mixture proportion and concrete compressive strength can be predicted by using the selected regression method.
In northern China, abundant summer rainfall and a higher water table can weaken the soil due to salt heave, collapsibility, and increased moisture absorption, thus the chlorine saline soil (silty clay) needs to be stabilized prior to use in road embankments. To optimize chlorine saline soil stabilizing programs, unconfined compressive strength tests were conducted on soil treated with five different stabilizers before and after soaking, followed by field compaction test and unconfined compressive strength test on a trial road embankment. In situ testing were performed with the stabilized soils in an expressway embankment, and the results demonstrated that the stabilized soil with lime and SH agent (an organic stabilizer composed of modified polyvinyl alcohol and water) is suitable for road embankments. The appropriate addition ratio of stabilized soil is 10% lime and 0.9% SH agent. SH agent wrapped soil particles, filled soil pores, and generated a silk-like web to improve the moisture stability, strength, and stress-strain performance of stabilized soil.
Journal of the Korea Institute of Building Construction
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v.3
no.1
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pp.115-122
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2003
In order to analyze liquidity change according to increasing the charge of superplasticizer, we inputted charges by dividing into six steps, 0% through 1.25%; at the same time, to observe liquidity change according to the change of charge-time, we carried out the experiment applying 30-minute intervals, i.e. at beginning of mixing, 30, 60 and 90 minutes. The results are below. 1) According to increasing the charge of superplasticizer, the liquidity of concrete was enhanced, however, when inputted 1.25%, a little segregation was occurred, which allowed us to make a conclusion that concrete performance would be deteriorated due to this segregation. 2) When we inputted 1.25% of superplsticizer, steady liquidity features were shown regardless of the charge-time of concrete, which allowed us to make a conclusion that this input would be the best for liquidity performance considering only liquidity features. 3) After analyzing the dynamical features of liquid concrete, the result showed that there was not significant effect on revelation of compressive strength. We concluded form this result that there was no influence on the stripping-time of a mold form. 4) When we charge superplasticizer in concrete more than 1%, we, in advance, should clearly judge the concrete performance required during constructing in site, as it were, the compressive strength or liquidity etc.; furthermore, we had better decide a charge and input-time of superplasticizer to meet the required performance.
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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2010.05a
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pp.345-346
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2010
The overall quality of underwater concrete will ultimately be affected by factors such as performance of antiwashout admixture and mix proportions of concrete. Of these, performance of antiwashout admixture may significantly influence quality of underwater concrete. Thus, objectives of this experimental research are to evaluate the performance such as slump flow, setting time, compressive strength, and water segregation of the concrete containing antiwashout admixture. It was observed from the test results that concrete containing antiwashout admixture was found to improve quality of concrete such as fluidity, compressive strength, and antiwashout compared to plain concrete.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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