A finite element model development of a 50th percentile male cervical spine is presented in this paper. The model consists of rigid, geometrically accurate vertebrae held together with deformable intervertibral disks, facet joints, and ligaments modeled as a series of nonlinear springs. These deformable structures were rigorously tuned, through failure, to mimic existing experimental data; first as functional unit characterizations at three cervical levels and then as a fully assembled c-spine using the experimental data from Duke University and other data in the NHTSA database. After obtaining satisfactory validation of the performance of the assembled ligamentous cervical spine against available experimental data, 22 cervical muscle pairs, representing the majority of the neck's musculature, were added to the model. Hill's muscle model was utilized to generate muscle forces within the assembled cervical model. The muscle activation level was assumed to be the same for all modeled muscles and the degree of activation was set to correctly predict available human volunteer experimental data from NBDL. The validated model is intended for use as a post processor of dummy measurement within the simulated injury monitor (SIMon) concept being developed by NHTSA where measured kinematics and kinetic data obtained from a dummy during a crash test will serve as the boundary conditions to "drive" the finite element model of the neck. The post-processor will then interrogate the model to determine whether any ligament have exceeded its known failure limit. The model will allow a direct assessment of potential injury, its degree and location thus eliminating the need for global correlates such as Nij.
For the frequency-domain spectral fatigue analysis, the probability density function of stress range needs to be estimated based on the stress spectrum only, which is a frequency domain representation of the response. The probability distribution of the stress range of the narrow-band spectrum is known to follow the Rayleigh distribution, however the PDF of wide-band spectrum is difficult to define with clarity due to the complicated fluctuation pattern of spectrum. In this paper, efforts have been made to figure out the links between the probability density function of stress range to the structural response of wide-band Gaussian random process. An artificial neural network scheme, known as one of the most powerful system identification methods, was used to identify the multivariate functional relationship between the idealized wide-band spectrums and resulting probability density functions. To achieve this, the spectrums were idealized as a superposition of two triangles with arbitrary location, height and width, targeting to comprise wide-band spectrum, and the probability density functions were represented by the linear combination of equally spaced Gaussian basis functions. To train the network under supervision, varieties of different wide-band spectrums were assumed and the converged probability density function of the stress range was derived using the rainflow counting method and all these data sets were fed into the three layer perceptron model. This nonlinear least square problem was solved using Levenberg-Marquardt algorithm with regularization term included. It was proven that the network trained using the given data set could reproduce the probability density function of arbitrary wide-band spectrum of two triangles with great success.
본 연구는 친환경 병원을 실현하는데 도움이 되는 연구로서 병원의 전력사용량에 미치는 기상요인의 영향을 실증적으로 검증하고자 한다. 이를 위해 2009년부터 2013년까지 일별 자료를 기준으로 2개 종합병원을 대상으로 기상조건에 따른 전력 사용 패턴과 그 영향을 분석하였다. 분석결과, 병원 건물의 전력사용량에 가장 큰 영향을 미치는 기상요인은 '기온'으로 나타났고, 병원의 규모에 상관없이 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 병원의 전력소비 패턴은 병원의 규모에 따라 차이가 있었다. 큰 규모의 병원에서는 선형의 전력소비 패턴이 나타났지만 작은 규모의 병원에서는 2차 곡선의 비선형 패턴으로 나타났다. 더운 여름과 추운 겨울에 병원 건물의 전력사용량이 증가하는 전형적인 전력소비 패턴을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구결과는 에너지 절약과 친환경 건물 개선을 위하여, 병원 건물의 기능적 특수성뿐만 아니라 기상요소를 반드시 고려해야 한다는 것을 시사한다.
In this study, Polynomial Radial Basis Function Neural Network(pRBFNN) based on Fuzzy Inference System is designed and its parameters such as learning rate, momentum coefficient, and distributed weight (width of RBF) are optimized by means of Particle Swarm Optimization. The proposed model can be expressed as three functional module that consists of condition part, conclusion part, and inference part in the viewpoint of fuzzy rule formed in 'If-then'. In the condition part of pRBFNN as a fuzzy rule, input space is partitioned by defining kernel functions (RBFs). Here, the structure of kernel functions, namely, RBF is generated from HCM clustering algorithm. We use Gaussian type and Inverse multiquadratic type as a RBF. Besides these types of RBF, Conic RBF is also proposed and used as a kernel function. Also, in order to reflect the characteristic of dataset when partitioning input space, we consider the width of RBF defined by standard deviation of dataset. In the conclusion part, the connection weights of pRBFNN are represented as a polynomial which is the extended structure of the general RBF neural network with constant as a connection weights. Finally, the output of model is decided by the fuzzy inference of the inference part of pRBFNN. In order to evaluate the proposed model, nonlinear function with 2 inputs, waster water dataset and gas furnace time series dataset are used and the results of pRBFNN are compared with some previous models. Approximation as well as generalization abilities are discussed with these results.
설계단계에서 시스템의 불확실성을 반영하려는 노력이 다양하게 이루어지고 있으며, 강건 최적설계 혹은 신뢰도 기반 최적설계는 이에 대한 대표적인 설계 방법론이다. 이러한 최적화 수식에는 성능함수의 평균, 표준편차와 확률제한조건이 목적함수와 제한조건으로 주로 활용된다. 그러므로, 이러한 통계적 특성치를 효과적으로 계산하는 것은 필수적이며, 더 나아가 최적화 과정에서 비선형 계획법이 일반적으로 활용되므로 민감도가 반드시 필요하다. 본 연구에서는 통계적 모멘트와 확률제한조건에 대해 적분 형태로 정의되는 민감도 수식을 비정규 분포로 확장하고자 한다. 얻어진 민감도 해석 결과는 통계적 모멘트와 손상확률이 설계점에서 계산된 경우, 민감도를 얻기 위해 추가로 성능함수를 계산할 필요가 없음을 보여주므로 효율성 측면에서 우수하다. 그러나, 민감도 수식이 성능함수와 확률밀도함수의 미분과정에서 얻어지는 함수의 곱으로 정의되므로, 동일한 수치적분 방법이 적용되는 경우 민감도 해석 결과는 통계적 모멘트 결과의 정확도에 미치지 못할 가능성이 있다.
본 논문에서는 Mountain clustering 알고리즘을 이용한 Fuzzy Radial Basis Function Neural Network(FRBFNN)의 규칙 수를 자동생성 방법을 제시한다. FRBFNN은 기존 RBFNN에서 가우시안이나 타원형 형태의 특정 RBF를 사용하는 구조와 달리 클러스터의 중심값과의 거리에 기반을 둔 멤버쉽함수를 사용하여 전반부의 공간 분할 및 활성화 레벨을 결정한다. 또한 분할된 로컬영역에서의 입출력 특성을 나타내는 퍼지규칙의 후반부로서 고차 다항식을 고려하였다. 본 논문에서는 데이터의 밀집도에 기반을 두어 클러스터링을 수행하는 Mountain clustering 알고리즘을 사용하여 적합한 퍼지 규칙(클러스터)의 수와 클러스터의 중심값을 자동적으로 생성하는 방법을 제안한다. Mountain clustering으로부터 구해진 클러스터의 중심은 멤버쉽 값을 결정하는데 사용되며, Weighted Least Square Estimator (WLSE) 알고리즘을 사용하여 후반부 다항식의 계수를 추정한다. 제안된 알고리즘은 비선형 함수 모델링에 적용하여 성능의 우수성과 알고리즘의 타당성을 보인다.
In this paper, conventional PI, fuzzy neural network(FNN) and adaptive teaming mechanism(ALM)-FNN for rotor field oriented controlled(RFOC) induction motor are studied comparatively. The widely used control theory based design of PI family controllers fails to perform satisfactorily under parameter variation nonlinear or load disturbance. In high performance applications, it is useful to automatically extract the complex relation that represent the drive behaviour. The use of learning through example algorithms can be a powerful tool for automatic modelling variable speed drives. They can automatically extract a functional relationship representative of the drive behavior. These methods present some advantages over the classical ones since they do not rely on the precise knowledge of mathematical models and parameters. Comparative study of PI, FNN and ALM-FNN are carried out from various aspects which is dynamic performance, steady-state accuracy, parameter robustness and complementation etc. To have a clear view of the three techniques, a RFOC system based on a three level neutral point clamped inverter-fed induction motor drive is established in this paper. Each of the three control technique: PI, FNN and ALM-FNN, are used in the outer loops for rotor speed. The merit and drawbacks of each method are summarized in the conclusion part, which may a guideline for industry application.
Let p(z)be a polynomial of degree n. Then Bernstein's inequality [12,18] is $${\max\limits_{{\mid}z{\mid}=1}}\;{\mid}p^{\prime}(z){\mid}\;{\leq}\;n\;{\max_{{\mid}z{\mid}=1}{\mid}(z){\mid}}$$. For q > 0, we denote $${\parallel}p{\parallel}_q=\{{\frac{1}{2{\pi}}}{\normalsize\displaystyle\smashmargin{2}{\int\nolimits_{0}}^{2{\pi}}}\;{\mid}p(e^{i{\theta}}){\mid}^qd{\theta}\}^{\frac{1}{q}}$$, and a well-known fact from analysis [17] gives $${{\lim_{q{\rightarrow}{{\infty}}}}\{{\frac{1}{2{\pi}}}{\normalsize\displaystyle\smashmargin{2}{\int\nolimits_{0}}^{2{\pi}}}\;{\mid}p(e^{i{\theta}}){\mid}^qd{\theta}\}^{\frac{1}{q}}={\max\limits_{{\mid}z{\mid}=1}}\;{\mid}p(z){\mid}$$. Above Bernstein's inequality was extended by Zygmund [19] into Lq norm by proving ║p'║q ≤ n║p║q, q ≥ 1. Let p(z) = a0 + ∑n𝜈=𝜇 a𝜈z𝜈, 1 ≤ 𝜇 ≤ n, be a polynomial of degree n having no zero in |z| < k, k ≥ 1. Then for 0 < r ≤ R ≤ k, Aziz and Zargar [4] proved $${\max\limits_{{\mid}z{\mid}=R}}\;{\mid}p^{\prime}(z){\mid}\;{\leq}\;{\frac{nR^{{\mu}-1}(R^{\mu}+k^{\mu})^{{\frac{n}{\mu}}-1}}{(r^{\mu}+k^{\mu})^{\frac{n}{\mu}}}\;{\max\limits_{{\mid}z{\mid}=r}}\;{\mid}p(z){\mid}}$$. In this paper, we obtain the Lq version of the above inequality for q > 0. Further, we extend a result of Aziz and Shah [3] into Lq analogue for q > 0. Our results not only extend some known polynomial inequalities, but also reduce to some interesting results as particular cases.
Poojha, M.K. Komal;Marimuthu, K.;Teresa, P. Evangelin;Almousa, Nouf;Sayyed, M.I.
Nuclear Engineering and Technology
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제54권10호
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pp.3841-3848
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2022
The effect of modifiers on the optical features and radiation defying ability of the Eu3+ ions doped multi constituent glasses was examined. XRD has established the amorphous nature of the specimen. The presence of various functional/fundamental groups in the present glasses was analyzed through FTIR spectra. The physical, structural and elastic traits of the glasses were explored. The variation in the structural compactness of the glass structure according to the incorporated modifier was enlightened to describe their suitability for a better shielding media. For the examined glasses, the metallization criterion value varied in the range 0.613-0.692, indicating the non-metallic character of the glasses with possible nonlinear optical applications. The computed elastic moduli expose the Li-containing glass (BTLi:Eu) to be tightly packed and rigid, which is a requirement for a better shielding channel. Furthermore, the optical bandgap and the Urbach energy values are calculated based on the optical absorption spectra. The evaluated bonding parameters revealed the nature of the fabricated glasses covalent. In addition, we investigated the radiation attenuation attributes of the prepared Eu3+ ions doped multi constituent glasses using Phy-X software. We determined the linear attenuation coefficient (LAC) and reported the influence of the five oxides Li2O3, CaO, BaO, SrO, and ZnO on the LAC values. The LAC varied between 0.433 and 0.549 cm-1 at 0.284 MeV. The 39B2O3-25TeO2-15Li2O3-10Na2O-10K2O-1Eu2O3 glass has a much smaller LAC than the other glasses.
위상고정루프에 대해 선형 위상-도메인 모델링을 진행하여 시스템의 안정성을 고려한 각 블록의 설계 매개 변수들을 설정한 이후 빠른 동작 특성을 확인하기 위해 Verilog-HDL 기반의 모델링을 수행할 수 있다. 이때 단순한 동작 특성뿐 아니라 위상잡음 및 비선형 특성까지 모델링에 반영할 수 있는데, 본 논문에서는 디지털-시간 변환기(DTC)의 비선형 특성 및 디지털 조정 발진기(DCO)의 위상잡음 모델링을 추가로 소개한다. 동작 모델을 사용하여 시스템 레벨의 설계를 마치면 시간-도메인 영역에서 과도 응답 시뮬레이션을 진행하여 설계 타당성을 확인할 수 있으며, 출력 신호 결과를 위상잡음 그래프로 나타내어 이를 이상적인 위상잡음 그래프와 비교함으로써 동작과 성능에 대한 검증이 가능함을 나타내었다. 시간-도메인 영역에서 시뮬레이션 소요시간 비교를 위해 TSMC 0.18-㎛ 공정을 사용한 아날로그 위상고정루프의 설계 결과와 비교하였으며, 6 us의 과도 응답 해석을 진행했을 때 1.43초로 트랜지스터 레벨의 아날로그 설계 방식(692초) 대비 484배 빠른 시뮬레이션 시간을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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