This paper proposes a composite form of fuzzy modal control plan based on a piecewise Lyapunov criterion in ambient intelligence (AI). In some cases, these goals are of equal importance and cannot be easily prioritized. Environmental intelligence systems are being developed to handle multi-objective problems related to daily activities. This paper proposes a context-aware structure to provide strategies in an AI control system. Based on context data from sensors distributed throughout the environment, the modelled system recognizes the individual state, makes supporting decisions with no designation for control targets, and executes operations that is based on the environment feedbacks. To validate the developed model, an example using the system to deal with a practical engineering structural stability of analysis and control is described. The objectives of this paper are access to adequate, safe and affordable housing and basic services, promotion of inclusive and sustainable urbanization and participation, implementation of sustainable and disaster-resilient buildings, sustainable planning and management of human settlement. Therefore, the goal is believed to be achieved in the near future through the continuous development of AI and control theory for a better life from the environment and built systems.
Purpose: This study aims to provide a direction for restructuring resilient waterfront spaces, emphasizing the severity of water-related disasters and the significance of developing responsive urban strategies. Method: To achieve this objective, the study analyzes overseas planning and design cases based on the theoretical framework of urban resilience. The goal is to identify physical and social systemic design elements that can be applied to waterfront space planning and design of Korea. Result: The proposals from the Resilient by Design Callenge included strategies for enhancing social systems and promoting sustainability in a more systematic manner. Additionally, various physical design strategies and technologies were identified in the Sponge City projects, which aim to create a flexible urban waterfront space. Conclusion: When planning and designing Korean waterfront spaces to effectively respond to disasters, several elements should be considered, such as enhancing educational functions, expanding local resident participation, establishing a governance system, developing systematic sustainable plans, adopting ecological approaches, and implementing various low-impact development techniques.
After a disaster like the catastrophic earthquake, the government have to use rapid assessment of the condition (or damage) of bridges, buildings and other infrastructures is mandatory for rapid feedbacks, rescue and post-event management. Many domain schemes based on the measured vibration computations, including least squares estimation and neural fuzzy logic control, have been studied and found to be effective for online/offline monitoring of structural damage. Traditional strategies require all external stimulus data (input data) which have been measured available, but this may not be the generalized for all structures. In this article, a new method with unknown inputs (excitations) is provided to identify structural matrix such as stiffness, mass, damping and other nonlinear parts, unknown disturbances for example. An analytical solution is thus constructed and presented because the solution in the existing literature has not been available. The goals of this paper are towards access to adequate, safe and affordable housing and basic services, promotion of inclusive and sustainable urbanization and participation, implementation of sustainable and disaster-resilient buildings, sustainable human settlement planning and manage. Simulation results of linear and nonlinear structures show that the proposed method is able to identify structural parameters and their changes due to damage and unknown excitations. Therefore, the goal is believed to achieved in the near future by the ongoing development of AI and control theory.
After a disaster like the catastrophic earthquake, the government have to use rapid assessment of the condition (or damage) of bridges, buildings and other infrastructures is mandatory for rapid feedbacks, rescue and post-event management. This work studies the tracking control problem of a class of strict-feedback nonlinear systems with input saturation nonlinearity. Under the framework of dynamic surface control design, RBF neural networks are introduced to approximate the unknown nonlinear dynamics. In order to address the impact of input saturation nonlinearity in the system, an auxiliary control system is constructed, and by introducing a class of first-order low-pass filters, the problems of large computation and computational explosion caused by repeated differentiation are effectively solved. In response to unknown parameters, corresponding adaptive updating control laws are designed. The goals of this paper are towards access to adequate, safe and affordable housing and basic services, promotion of inclusive and sustainable urbanization and participation, implementation of sustainable and disaster-resilient buildings, sustainable human settlement planning and manage. Simulation results of linear and nonlinear structures show that the proposed method is able to identify structural parameters and their changes due to damage and unknown excitations. Therefore, the goal is believed to achieved in the near future by the ongoing development of AI and control theory.
The opportunity provided for design method and strategy of sustainable campus on the waterfront, is the purpose of this paper. Waterfront campus is an important issue as it seeks to revive the sustainability and to renew the facilities. This paper reviews an assessment of its success for waterfront campus in 10 principles such as waterfront, water and safety, climate & energy, green building and transportation, green labs and recycling, health and food, social economic sustainability, fund, human, smart, also concludes with the establishment of space making for the waterfront campus for future educational facilities on the waterfront; implementation of waterfront campus maserplan; building sustainable campus in adaptation to climate change; creative and resilient cooperation.
In recent years, an increasing number of experimental studies have shown that the practical application of mature active control systems requires consideration of robustness criteria in the design process, including the reduction of tracking errors, operational resistance to external disturbances, and measurement noise, as well as robustness and stability. Good uncertainty prediction is thus proposed to solve problems caused by poor parameter selection and to remove the effects of dynamic coupling between degrees of freedom (DOF) in nonlinear systems. To overcome the stability problem, this study develops an advanced adaptive predictive fuzzy controller, which not only solves the programming problem of determining system stability but also uses the law of linear matrix inequality (LMI) to modify the fuzzy problem. The following parameters are used to manipulate the fuzzy controller of the robotic system to improve its control performance. The simulations for system uncertainty in the controller design emphasized the use of acceleration feedback for practical reasons. The simulation results also show that the proposed H∞ controller has excellent performance and reliability, and the effectiveness of the LMI-based method is also recognized. Therefore, this dynamic control method is suitable for seismic protection of civil buildings. The objectives of this document are access to adequate, safe, and affordable housing and basic services, promotion of inclusive and sustainable urbanization, implementation of sustainable disaster-resilient construction, sustainable planning, and sustainable management of human settlements. Simulation results of linear and non-linear structures demonstrate the ability of this method to identify structures and their changes due to damage. Therefore, with the continuous development of artificial intelligence and fuzzy theory, it seems that this goal will be achieved in the near future.
International conference on construction engineering and project management
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2015.10a
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pp.685-686
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2015
The world is currently undergoing an intense urbanization process. The percentage of urban dwellers has never been so high. In 2010, and for the first time, urban population surpassed the rural one, accounting for 51% of global population, and this trend will continue in the forthcoming years. This increment in concentration of population and supporting assets in cities, make their performance a critical issue for world population. Recent events such as Fukushima tsunami and the hurricane Katrina have shown how fragile built environments are and the unpredictability of occurrence and magnitude of the hazards. Such an expansion of the world's urban population, together with an increase in severity and number of hazards and catastrophes, has put under the spotlight the necessity to build cities not only sustainable, but resilient. Decision makers should acknowledge failure as an option, and the importance of developing city resilience. This paper will provide an initial review on urban resilience, definitions and assessment approaches as a first step for decision makers to account for resilience in their decision making process.
This paper discusses the study of concrete composite walls of algorithmic modeling, in which steel tubes are embedded. The load-bearing capacity of STHC composite walls increases with the increase of axial load coefficient, but its ductility decreases. The load-bearing capacity can be improved by increasing the strength of the steel pipes; however, the elasticity of STHC composite walls was found to be slightly reduced. As the shear stress coefficient increases, the load-bearing capacity of STHC composite walls decreases significantly, while the deformation resistance increases. By analyzing actual cases, we demonstrate the effectiveness of the research results in real situations and enhance the persuasiveness of the conclusions. The research results can provide a basis for future research, inspire more explorations on seismic design and construction, and further advance the development of this field. Emphasize the importance of research results, promote interdisciplinary cooperation in the fields of structural engineering, earthquake engineering, and materials science, and improve overall seismic resistance. The emphasis on these aspects will help highlight the practical impact of the research results, further strengthen the conclusions, and promote progress in the design and construction of earthquake-resistant structures. The goals of this work are access to adequate, safe and affordable housing and basic services, promotion of inclusive and sustainable urbanization and participation, implementation of sustainable and disaster-resilient architecture, sustainable planning and management of human settlements. Simulation results of linear and nonlinear structures show that this method can detect structural parameters and their changes due to damage and unknown disturbances. Therefore, it is believed that with the further development of fuzzy neural network artificial intelligence theory, this goal will be achieved in the near future.
This study proposes a new hybrid approach that utilizes post-earthquake survey data and numerical analysis results from an evolving finite element routing model to capture vulnerability processes. In order to achieve cost-effective evaluation and optimization, this study introduced an online data evolution data platform. The proposed method consists of four stages: 1) development of diagnostic sensitivity curve; 2) determination of probability distribution parameters of throughput threshold through optimization; 3) update of distribution parameters using smart evolution method; 4) derivation of updated diffusion parameters. Produce a blending curve. The analytical curves were initially obtained based on a finite element model used to represent a similar RC building with an estimated (previous) capacity height in the damaged area. The previous data are updated based on the estimated empirical failure probabilities from the post-earthquake survey data, and the mixed sensitivity curve is constructed using the update (subsequent) that best describes the empirical failure probabilities. The results show that the earthquake rupture estimate is close to the empirical rupture probability and corresponds very accurately to the real engineering online practical analysis. The objectives of this paper are to obtain adequate, safe and affordable housing and basic services, promote inclusive and sustainable urbanization and participation, implement sustainable and disaster-resilient buildings, sustainable human settlement planning and management. Therefore, with the continuous development of artificial intelligence and management strategy, this goal is expected to be achieved in the near future.
Many uncertainties affect the stability assessment of rock structures. Some of these factors significantly influence technology decisions. Some of these factors belong to the geological domain, and spatial uncertainty measurements are useful for structural stability analysis. This paper presents an integrated approach to study the stability of rock structures, including spatial factors. This study models two main components: discrete structures (fault zones) and well known geotechnical parameters (rock quality indicators). The geostatistical modeling criterion are used to quantify geographic uncertainty by producing simulated maps and RQD values for multiple equally likely error regions. Slope stability theorem would be demonstrated by modeling local failure zones and RQDs. The approach proided is validated and finally, the slope stability analysis method and fuzzy Laypunov criterion are applied to mining projects with limited measurement data. The goals of this paper are towards access to adequate, safe and affordable housing and basic services, promotion of inclusive and sustainable urbanization and participation, implementation of sustainable and disaster-resilient buildings, sustainable human settlement planning and manage. Simulation results of linear and nonlinear structures show that the proposed method is able to identify structural parameters and their changes due to damage and unknown excitations. Therefore, the goal is believed to achieved in the near future by the ongoing development of AI and fuzzy theory.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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