Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2000.06a
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pp.1627-1632
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2000
Recently, piezoelectric materials have attracted considerable attention because of its self-sensing and actuating properties. To model smart structures, numerical modeling of structures with piezoelectric devices is essential. As many factors affect the performance of smart structures, optimization of these parameters is necessary. In this paper, the shape design sensitivity analysis of the 3D piezoelectric and structural elements is developed and shape optimization is performed. For the evaluation of the sensitivity, the finite element method is used. For the shape sensitivity, the domain velocity field is calculated. An acoustic cavity model is presented as a numerical example to study the feasibility of the formulation. The continuum sensitivity is compared with the results of the finite difference method by ANSYS. And the sequential linear programming (SLP) algorithm is used as the optimization algorithm.
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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1998.10b
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pp.656-661
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1998
This paper presents a method of statistical analysis and sensitivity analysis of creep and shrinkage effects in PSC box girder bridges. The statistical and sensitivity analyses are performed by using the numerical simulation of Latin Hypercube sampling. For each sample, the time-dependent structural analysis is performed to produce response data, which are then statistically analyzed. The probabilistic prediction of the confidence limits on long-term effects of creep and shrinkage is then expressed. Three measures are examined to quantify the sensitivity of the outputs to each of the input variables. These are rank correlation coefficient(RCC), partial rank correlation coefficient(PRCC) and standardized rank regression coefficient(SRRC) computed on the ranks of the observations. Probability band widens with time, which indicates an increase of prediction uncertainty with time. The creep model uncertainty factor and the relative humidity appear as the most dominant factors with regard to the model output uncertainty.
A new method for both local damage(s) identification and input excitation force identification of beam structures is presented using the dynamic response sensitivity-based finite element model updating method. The state-space approach is used to calculate both the structural dynamic responses and the responses sensitivities with respect to structural physical parameters such as elemental flexural rigidity and with respect to the force parameters as well. The sensitivities of displacement and acceleration responses with respect to structural physical parameters are calculated in time domain and compared to those by using Newmark method in the forward analysis. In the inverse analysis, both the input excitation force and the local damage are identified from only several acceleration measurements. Local damages and the input excitation force are identified in a gradient-based model updating method based on dynamic response sensitivity. Both computation simulations and the laboratory work illustrate the effectiveness and robustness of the proposed method.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.26
no.10
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pp.1953-1960
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2002
The viscoplasticity theory based on overstress, one of the unified state variable theories, is generalized to model zero (no influence of loading rate) and negative (flow stress decreases with loading rate) as well as positive (flow stress increases with loading rate) rate sensitivity in a consistent way. On the basis of the long-time asymptotic solution the different types of rate sensitivity are classified with respect to an augmentation function that is introduced in the evolution law fur a state variable equilibrium stress. The theory predicts normal relaxation and creep behaviors even if unusual rate sensitivity is modeled. The constitutive model fir the behavior of a modified 9Cr-1 Mo steel at various temperatures is then compared with experimental data found in the literature.
Korean EFL learners' stylistic sensitivity was examined through the two types of letter writing, professional and personal. The base of comparison with the English native speakers' stylistic sensitivity was the linguistic style markers that were statistically found by Biber's (1988) multi-dimensional model of variation of English language. The main finding was that Korean university students were sensitive to stylistic difference in the correct direction, though their linguistic repertoire was limited to the easy and simple linguistic features. Also, the learners were skewed in the involved style in both types of the letters unlike the native speakers and it was interpreted as due to the general developmental direction from informal to formal linguistic style. Learners were also skewed in the explicit style in both types of letters unlike the native speakers and it was interpreted as due to the learners' heavy reliance on one particular linguistic feature. As a whole, the learners' stylistic sensitivity heavily relied on the small number of linguistic features that they have already acquired, which happen to be simple and basic linguistic features.
Azqandi, Mojtaba Sheikhi;Hassanzadeh, Mahdi;Arjmand, Mohammad
Advances in Computational Design
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v.4
no.1
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pp.15-32
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2019
One of the efficient and useful tools to achieve the optimal design of structures is employing the sensitivity analysis in the finite element model. In the numerical optimization process, often the semi-analytical method is used for estimation of derivatives of the objective function with respect to design variables. Numerical methods for calculation of sensitivities are susceptible to the step size in design parameters perturbation and this is one of the great disadvantages of these methods. This article uses complex variables method to calculate the sensitivity analysis and combine it with discrete sensitivity analysis. Finally, it provides a new method to obtain the sensitivity analysis for linear structures. The use of complex variables method for sensitivity analysis has several advantages compared to other numerical methods. Implementing the finite element to calculate first derivatives of sensitivity using this method has no complexity and only requires the change in finite element meshing in the imaginary axis. This means that the real value of coordinates does not change. Second, this method has the lower dependency on the step size. In this research, the process of sensitivity analysis calculation using a finite element model based on complex variables is explained for linear problems, and some examples that have known analytical solution are solved. Results obtained by using the presented method in comparison with exact solution and also finite difference method indicate the excellent efficiency of the proposed method, and it can predict the sustainable and accurate results with the several different step sizes, despite low dependence on step size.
Proceedings of the Korean Society for Technology of Plasticity Conference
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1998.03a
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pp.113-116
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1998
A derivative based approach to process optimal design in powder forging is presented. The process model, the formulation for process optimal design, and the schemes for the evaluation of the design sensitivity, and an iterative procedure for the optimization are described in detail. The validity of the schemes for the evaluation of the design sensitivity is examined by performing numerical tests. The capability of the proposed approach to deal with diverse process parameters and objective functions is demonstrated through applications to some selected process design problems.
We deal with a sensitivity analysis of an optimal shape control problem for the stationary Navier-Stokes system. A two-dimensional channel flow of an incompressible, viscous fluid is examined to determine the shape of a bump on a part of the boundary that minimizes the viscous drag. By using the material derivative method and adjoint variables for a shape sensitivity analysis, we derive the shape gradient of the design functional for the model problem.
Many researches have been done to define the physical parameters for the wave generation and transformation over a coastal region. However, most of these have been limited to the application of particular conditions, as they are generally too empirical. To yield more reasonable wave estimation using a spectral wave model, it is important to understand how they work for the wave estimation. This study involved a comprehensive sensitivity test against the spectral resolution and the physical source/sink terms of the spectral wave model using SWAN and TOMAWAC, which have the same physical background with several different empirical/theoretical formulations. The tests were conducted for the East Anglian coast, UK, which is characterized by a complex bathymetry due to several shoals and offshore sandbanks. For the quantitative and qualitative evaluation of the models' performance with different input conditions, the wave elements and spectrums predicted at representative sites the East Anglia coast were compared/analyzed. The spectral resolution had no significant effect on the model results, but the lowest resolution on the frequency and direction induced underestimations of the wave height and period. The bottom friction and depth-induced breaking terms produced relatively high variations in the wave prediction, depending on which formulation was applied. The terms for the quadruplet and whitecapping had little effect on the wave estimation, whereas the triads tended to predict shorter and higher waves by energy transferring to higher frequencies.
Purpose: This study developed a convolutional neural network (CNN) model to diagnose maxillary sinusitis on panoramic radiographs(PRs) and cone-beam computed tomographic (CBCT) images and evaluated its performance. Materials and Methods: A CNN model, which is an artificial intelligence method, was utilized. The model was trained and tested by applying 5-fold cross-validation to a dataset of 148 healthy and 148 inflamed sinus images. The CNN model was implemented using the PyTorch library of the Python programming language. A receiver operating characteristic curve was plotted, and the area under the curve, accuracy, sensitivity, specificity, positive predictive value, and negative predictive values for both imaging techniques were calculated to evaluate the model. Results: The average accuracy, sensitivity, and specificity of the model in diagnosing sinusitis from PRs were 75.7%, 75.7%, and 75.7%, respectively. The accuracy, sensitivity, and specificity of the deep-learning system in diagnosing sinusitis from CBCT images were 99.7%, 100%, and 99.3%, respectively. Conclusion: The diagnostic performance of the CNN for maxillary sinusitis from PRs was moderately high, whereas it was clearly higher with CBCT images. Three-dimensional images are accepted as the "gold standard" for diagnosis; therefore, this was not an unexpected result. Based on these results, deep-learning systems could be used as an effective guide in assisting with diagnoses, especially for less experienced practitioners.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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