Present investigation deals with the free vibration characteristics of nanoscale-beams resting on elastic Pasternak's foundation based on nonlocal strain-gradient theory and a higher order hyperbolic beam model which captures shear deformation effect without using any shear correction factor. The nanobeam is lying on two-parameters elastic foundation consist of lower spring layers as well as a shear layer. Nonlocal strain gradient theory takes into account two scale parameters for modeling the small size effects of nanostructures more accurately. Hamilton's principal is utilized to derive the governing equations of embedded strain gradient nanobeam and, after that, analytical solutions are provided for simply supported conditions to solve the governing equations. The obtained results are compared with those predicted by the previous articles available in literature. Finally, the impacts of nonlocal parameter, length scale parameter, slenderness ratio, elastic medium, on vibration frequencies of nanosize beams are all evaluated.
This paper describes efficient flight control algorithms for building a reconfigurable ad-hoc wireless sensor networks between nodes on the ground and airborne nodes mounted on autonomous vehicles to increase the operational range of an aerial robot or the communication connectivity. Two autonomous flight control algorithms based on adaptive gradient climbing approach are developed to steer the aerial vehicles to reach optimal locations for the maximum communication throughputs in the airborne sensor networks. The first autonomous vehicle control algorithm is presented for seeking the source of a scalar signal by directly using the extremum-seeking based forward surge control approach with no position information of the aerial vehicle. The second flight control algorithm is developed with the angular rate command by integrating an adaptive gradient climbing technique which uses an on-line gradient estimator to identify the derivative of a performance cost function. They incorporate the network performance into the feedback path to mitigate interference and noise. A communication propagation model is used to predict the link quality of the communication connectivity between distributed nodes. Simulation study is conducted to evaluate the effectiveness of the proposed reconfigurable airborne wireless networking control algorithms.
In the present article, functionally graded small-scaled plates based on modified strain gradient theory (MSGT) are studied for analyzing the nonlinear bending and post-buckling responses. Von-Karman's assumptions are applied to incorporate geometric nonlinearity and the first-order shear deformation theory is used to model the plates. Modified strain gradient theory includes three length scale parameters and is reduced to the modified couple stress theory (MCST) and the classical theory (CT) if two or all three length scale parameters become zero, respectively. The Ritz method with Legendre polynomials are used to approximate the unknown displacement fields. The solution is found by the minimization of the total potential energy and the well-known Newton-Raphson technique is used to solve the nonlinear system of equations. In addition, numerical results for the functionally graded small-scaled plates are obtained and the effects of different boundary conditions, material gradient index, thickness to length scale parameter and length to thickness ratio of the plates on nonlinear bending and post-buckling responses are investigated and discussed.
This paper presents an efficient method for updating the structural finite element model. Model updating is performed through minimizing the difference between the recorded acceleration of a real damaged structure and a hypothetical damaged one. This is performed by updating physical parameters (module of elasticity in this study) in each step using iterative process of modified nonlinear conjugate gradient (M-NCG) and modified Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno algorithm (M-BFGS) separately. These algorithms are based on sensitivity analysis and provide a solution for nonlinear damage detection problem. Three illustrative test examples are considered to assess the performance of the proposed method. Finally, it is demonstrated that the proposed method is satisfactory for detecting the location and ratio of structural damage in presence of noise.
A temperature gradient focusing (TGF) via Joule heating phenomenon was numerically studied. The governing transport equations are implemented into a quasi-1D numerical model to predict the resulting temperature, velocity, and concentration profiles along a microchannel of varying width under an applied electric field. The model is used to analyze the effects of varying certain geometrical parameters of a microchannel on the focusing performance of the device. We show the effects of varying width of the microchannel having a fixed length, and propose the optimal geometry of the device. This method can be easily implemented into lab-on-a-chip (LOC) applications where focusing is required based on its simple design.
Rapid advances in the engineering applications can bring further areas to provide the opportunity to manipulate anisotropic structures for direct productivity in design of micro/nano-structures. For the first time, magnetic affected wave characteristics of nanosize plates made of anisotropic material is investigated via the three-dimensional bi-Helmholtz nonlocal strain gradient theory. Three small scale parameters are used to predict the size-dependent behavior of the nanoplates more accurately. After owing governing equations of wave motion, an analytical approach based harmonic series is utilized to fine the wave frequency as well as phase velocity. It is observed that the small scale parameters, magnetic field and wave number have considerable influence on the wave characteristics of anisotropic nanoplates. Due to the lack of any study on the mechanics of three-dimensional bi-Helmholtz gradient plates made of anisotropic materials, it is hoped that the present exact model may be used as a benchmark for future works of such nanostructures.
This paper derives joint and conditional Lagrange multiplier tests based on Double-Length Artificial Regression(DLR) for testing functional form and/or the presence of individual(time) effect in a panel regression model. Small sample properties of these tests are assessed by Monte Carlo study, and comparisons are made with LM tests based on Outer Product Gradient(OPG). The results show that the proposed DLR based LM tests have the most appropriate finite sample performance.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.15
no.6
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pp.1123-1130
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2020
This study aims to classify the severity in car crashes using five classification learning models. The dataset used in this study contains 21,013 vehicle crashes, obtained from Korea Expressway Corporation, between the year of 2015-2017 and the LightGBM(Light Gradient Boosting Model) performed well with the highest accuracy. LightGBM, the number of involved vehicles, type of accident, incident location, incident lane type, types of accidents, types of vehicles involved in accidents were shown as priority factors. Based on the results of this model, the establishment of a management strategy for response of highway traffic accident should be presented through a consistent prediction process of accident severity level. This study identifies applicability of Machine Learning Models for Predicting of the Severity of Car Traffic Accidents on a Highway and suggests that various machine learning techniques based on big data that can be used in the future.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.8
no.1
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pp.67-73
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2002
This paper presents the development of development of stabilization and tracking algorithms for a shipboard satellite antenna system. In order to stabilize the satellite antenna system designed in the previous work, a model for each control axis is derived and its parameters are estimated using a genetic algorithm, and the state feedback controller is designed based on the linearized model. Then a tracking algorithm is derived to overcome some drawbacks of the step tracking. The proposed algorithm searches for the best position using gradient-based formulae and signal intensities measured according to a search pattern. The effectiveness of both the stabilization and tracking algorithms is demonstrated through experiment using real-world data.
This paper presents six novel hybrid machine learning (ML) models that combine support vector machines (SVM), Decision Tree (DT), Random Forest (RF), Gradient Boosting (GB), extreme gradient boosting (XGB), and categorical gradient boosting (CGB) with the Harris Hawks Optimization (HHO) algorithm. These models, namely HHO-SVM, HHO-DT, HHO-RF, HHO-GB, HHO-XGB, and HHO-CGB, are designed to predict the ultimate strength of both rectangular and circular reinforced concrete (RC) columns. The prediction models are established using a comprehensive database consisting of 325 experimental data for rectangular columns and 172 experimental data for circular columns. The ML model hyperparameters are optimized through a combination of cross-validation technique and the HHO. The performance of the hybrid ML models is evaluated and compared using various metrics, ultimately identifying the HHO-CGB model as the top-performing model for predicting the ultimate shear strength of both rectangular and circular RC columns. The mean R-value and mean a20-index are relatively high, reaching 0.991 and 0.959, respectively, while the mean absolute error and root mean square error are low (10.302 kN and 27.954 kN, respectively). Another comparison is conducted with four existing formulas to further validate the efficiency of the proposed HHO-CGB model. The Shapely Additive Explanations method is applied to analyze the contribution of each variable to the output within the HHO-CGB model, providing insights into the local and global influence of variables. The analysis reveals that the depth of the column, length of the column, and axial loading exert the most significant influence on the ultimate shear strength of RC columns. A user-friendly graphical interface tool is then developed based on the HHO-CGB to facilitate practical and cost-effective usage.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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