The main contribution of the present paper is to propose an intelligent fuzzy inference system approach for modeling the debonding strength of masonry elements retrofitted with Fiber Reinforced Polymer (FRP). To achieve this, the hybrid of meta-heuristic optimization methods and adaptive-network-based fuzzy inference system (ANFIS) is implemented. In this study, particle swarm optimization with passive congregation (PSOPC) and real coded genetic algorithm (RCGA) are used to determine the best parameters of ANFIS from which better bond strength models in terms of modeling accuracy can be generated. To evaluate the accuracy of the proposed PSOPC-ANFIS and RCGA-ANFIS approaches, the numerical results are compared based on a database from laboratory testing results of 109 sub-assemblages. The statistical evaluation results demonstrate that PSOPC-ANFIS in comparison with ANFIS-RCGA considerably enhances the accuracy of the ANFIS approach. Furthermore, the comparison between the proposed approaches and other soft computing methods indicate that the approaches can effectively predict the debonding strength and that their modeling results outperform those based on the other methods.
TCM(Trellis Coded Modulation) has soft decision scheme so that BM(Branch Metric) calculates the ED(Euclidean Distance) between the received signal and each code words in signal space. For computing the ED, square and square root computations increase the hardware complexity. Some simplified method is known for convolutional codes with QPSK(Quadrature Phase Shift Keying), PSK(Phase Shift Keying) modulation. But it is not acceptable for QAM (Quadrature Amplitude Modulation)-TCM scheme. In this paper, we suggest that two modified BM computation methods, which is applicable for QAM-TCM. By comparative study, we also assessed two proposed method in the case of hardware complexity and BER (Bit Error Rate) performance.
This paper provides the up to date review of the shading effects on PV module performance and the associated detection algorithm related to the maximum power point tracking. It includes the brief explanations of the MMP variations due to the shading occurrence on the PV modules. Review of experimental and simulation studies highlighting the significant impacts of shading on PV efficiencies were presented. The literature indicates that even the partial shading of a single cell can greatly drop the entire module voltage and power efficiency. The MMP tracking approaches were also reviewed in this study. Both conventional and advanced soft computing methods such as ANN, FLC and EA were described for the proper tracking of MMP under shaded conditions. This paper would be the basic source and the comprehensive information associated with the shading effects and relevant MPP tracking technique.
International conference on construction engineering and project management
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2013.01a
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pp.502-506
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2013
The cash flow forecasting is normally done by contractors in construction industry at early stages of the project for contractual decisions. The decision making in such situations involve uncertainty about future cash flows and assessment of working capital requirements gains more importance in projects constrained by cash. The traditional approach to assess the working capital requirements is deterministic in and neglects the uncertainty. This paper presents an alternate approach to assessment of working capital requirements for contractor based on fuzzy set theory by considering the uncertainty and ambiguity involved at payment periods. Statistical methods are used to deal with the uncertainty for working capital curves. Membership functions of the fuzzy sets are developed based on these statistical measures. Advantage of fuzzy peak working capital requirements is demonstrated using peak working capital requirements curves. Fuzzy peak working capital requirements curves are compared with deterministic curves and the results are analyzed. Fuzzy weighted average methodology is proposed for the assessment of peak working capital requirements.
Artificial neural networks (ANNs) are known as intelligent methods for modeling the behavior of physical phenomena because of it is a soft computing technique and takes data samples rather than entire data sets to arrive at solutions, which saves both time and money. ANN is successfully used in the civil engineering applications which are suitable examining the complicated relations between variables. Functionally graded materials (FGMs) are advanced composites that successfully used in various engineering design. The FGMs are nonhomogeneous materials and made of two different type of materials. In the present study, the bending analysis of functionally graded material (FGM) beams presents on theoretical based on combination of mixed-finite element method, Gâteaux differential and Timoshenko beam theory. The main idea in this study is to build a model using ANN with four parameters that are: Young's modulus ratio (Et/Eb), a shear correction factor (ks), power-law exponent (n) and length to thickness ratio (L/h). The output data is the maximum displacement (w). In the experiments: 252 different data are used. The proposed ANN model is evaluated by the correlation of the coefficient (R), MAE and MSE statistical methods. The ANN model is very good and the maximum displacement can be predicted in ANN without attempting any experiments.
In recent years, multiple experimental studies have been performed on using fiber reinforced polymer (FRP) bars in reinforced concrete (RC) structural members. FRP bars provide a new type of reinforcement that avoids the corrosion of traditional steel reinforcement. In this study, predicting the shear strength of RC beams with FRP longitudinal bars using artificial neural networks (ANNs) is investigated as a different approach from the current specific codes. An ANN model was developed using the experimental data of 104 FRP-RC specimens from an existing database in the literature. Seven different input parameters affecting the shear strength of FRP bar reinforced RC beams were selected to create the ANN structure. The most convenient ANN algorithm was determined as traingdx. The results from current codes (ACI440.1R-15 and JSCE) and existing literature in predicting the shear strength of FRP-RC beams were investigated using the identical test data. The study shows that the ANN model produces acceptable predictions for the ultimate shear strength of FRP-RC beams (maximum $R^2{\approx}0.97$). Additionally, the ANN model provides more accurate predictions for the shear capacity than the other computed methods in the ACI440.1R-15, JSCE codes and existing literature for considering different performance parameters.
The performance of soft handoffs of CDMA mobile communication systems is potentially determined by several factors such as handoff-related system parameters (T_ADD, T_DROP, T_COMP, T_TDROP), mobile stations' mobility, service areas, capacity of base stations. Due to the importance of handoffs in mobile communications, several methods have been proposed and tested through computer simulations to prove the efficiency of proposed methods. Different assumptions on the above mentioned factors often produce different simulation results. Therefore, the credibility of a simulation result is directly determined by the objectivity of the assumptions made by the simulation. This paper proposes a new soft handoff method that controls handoff delay time based on a mobile station's speed, and compares it with the current method of CDMA systems. The simulation results showed that the new method is much more efficient for mobile stations that are free in their moving direction and space than for those restricted in their moving direction and space. In addition, the results showed that even the same handoff method may produces different simulation results depending on whether a service area is modeled as two-dimensional space or three-dimensional space. These results indicate the importance of suitable models of user mobility, especially the movement types and space allowed for mobile stations, which have been neglected in simulation studies of mobile communications.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.29
no.4D
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pp.555-561
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2009
In lieu of section profile data, a fitting of the bored tunnel shape is more significant confirmation for maintenance of a tunnel. Before the permit on the completion of a tunnel, deformation of the completed tunnel with respect to the design model are considered. And deformation can be produced at continuously along the entire of the tunnel section. This study firstly includes an analysis of algebraic approach and test it with an observed field data. And then a number of methods, line search method, genetic algorithm, and pattern search methods, are compared with the 3D tunnel shape fitting. Algebraic methods can solve a simple circular cylinder type as like a railway tunnel. However, a more complex model (compound circular curve and non circular) as like a highway tunnel has to be solved with soft computing tools in the cause of conditional constraints. The genetic algorithm and pattern search methods are computationally more intensive, but they are more flexible at a complex condition. The line search method is fastest, but it needs a narrow bounds of the initial values.
Multimodal medical image fusion is the process of retrieving valuable information from medical images. The primary goal of medical image fusion is to combine several images obtained from various sources into a distinct image suitable for improved diagnosis. Complexity in medical images is higher, and many soft computing methods are applied by researchers to process them. Intuitionistic fuzzy sets are more appropriate for medical images because the images have many uncertainties. In this paper, a new method, based on Sugeno's intuitionistic fuzzy set (SIFS), is proposed. First, medical images are converted into Sugeno's intuitionistic fuzzy image (SIFI). An exponential intuitionistic fuzzy entropy calculates the optimum values of membership, non-membership, and hesitation degree functions. Then, the two SIFIs are disintegrated into image blocks for calculating the count of blackness and whiteness of the blocks. Finally, the fused image is rebuilt from the recombination of SIFI image blocks. The efficiency of the use of SIFS in multimodal medical image fusion is demonstrated on several pairs of images and the results are compared with existing studies in recent literature.
Ruvinde R. Kooragamage;John M. Kelsey;Simon Julier
International conference on construction engineering and project management
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2013.01a
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pp.531-538
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2013
The coordination and control of construction projects is vital if a project is to be a success. Almost all analysis has shown that these can only be achieved if good quality communication can be maintained on a construction site. This research focuses on the role that tablet computers could play in enhancing this communication. The following points are investigated in this paper: (a) Whether a tablet computer can enable users to monitor project progress more efficiently than traditional methods, (b) How the tablet computer fits within the project management iron triangle in construction, (c) The two different psychological impacts of information transmission for the end user using a tablet computer (i) The expectancy to transmit information frequently and rapidly from tablet computer users to project members whilst working onsite (ii) The mode of information transmission to the cognition of the transmitted information to the tablet computer. Through the use of structured interviews and questionnaires, the opinions of individuals within various disciplines in construction were canvassed. The approach adopted in this paper deals with understanding both the soft and hard issues for deploying such a system. This research enabled the authors to develop a base framework incorporating the key factors which are relevant for implementing a tablet computer based on information flows primarily.
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