Structural pipe-in-pipe cross-sections have significant potential for application in offshore oil and gas production systems because of their property that combines insulation performance with structural strength in an integrated way. Such cross-sections comprise inner and outer thin walled pipes with the annulus between them fully filled by a selectable thick filler material to impart an appropriate combination of properties. Structural pipe-in-pipe cross-sections can exhibit several different collapse mechanisms and the basis of the preferential occurrence of one over others is of interest. This paper presents an elastic analyses of a structural pipe-in-pipe cross-section when subjected to external hydrostatic pressure. It formulates and solves the static and elastic buckling problem using the variational principle of minimum potential energy. The paper also investigates a simplified formulation of the problem where the outer pipe and its contact with the filler material is considered as a 'pipe on an elastic foundation'. Results are presented to show the variation of elastic buckling pressure with the relative elastic modulus of the filler and pipe materials, the filler thickness and the thicknesses of the inner and outer pipes. The range of applicability of the simplified 'pipe on an elastic foundation' analysis is also presented. A brief review of the types of materials that could be used as the filler is combined with the results of the analysis to draw conclusions about elastic buckling behaviour of structural pipe-in-pipe cross-sections.
다사용자계층 통행배정(Multiple User Class Assignment) 문제란 교통망을 이용하는 통행자들이 이질적인 통행계층으로 구성된 경우, 이들 각 계층의 통행수요를 교통망에 배정하는 문제를 의미한다. 이는 기존 통행 배정모형들이 모든 통행자의 통행특성이 동질적이라고 가정함으로서 발생하는 불합리한 통행배정 결과를 완화시키기 위한 방법이다. 또한, 최근 지능형교통체계(Intelligent Transportation Systems, ITS)사업에서 교통정보제공시스템이 구현될 예정임에 따라, 교통정보를 제공받는 계층과 그렇지 못한 계층간의 영향을 분석하거나 혼잡통행료부과 등과 같은 교통관리전략을 정확히 평가하기 위해서 다사용자계층 통행배정모형에 대한 관심이 증가하고 있다. 그러나, 다사용자계층 통행배정모형의 경우, 사용자간의 상호영향으로 통행비용함수의 1차 편미분행렬(Jacobian matrix)이 비대칭(Asymmetric)이 되어 동등 수리최소화문제(Equivalency mathematical Minimization program)로 구성할 수 없고 또한 수치적으로 풀기가 어렵다는 문제가 있다. 본 연구는 이런 문제점을 극복할 수 있는 모형식과 알고리듬을 제시코자 한다. 본 연구에서 제시된 모형은 2가지 특징이 있다. 먼저, 각 사용자 계층간의 상호영향을 모형내에 반영하며, 기종점쌍간의 통행시간변화에 따른 수요변화를 고려한다는 점이다. 이를 위하여 변동부등모형(Variational Inequality Model. VI)으로 문제를 구성하며, 이에 대한 해석 알고리듬도 제시한다. 또한, 변동부등모형으로 구축된 다사용자계층 모형이 다사용자계층 균형조건과 동일함을 보여주는 동등성조건(Equivalency condition)도 제시한다.
In this paper, we investigate the fractional p&q-Kirchhoff type system $$\{M_1([u]^p_{s,p})(-{\Delta})^s_pu+V_1(x){\mid}u{\mid}^{p-2}u\\{\hfill{10}}={\ell}k^{-1}F_u(x,\;u,\;v)+{\lambda}{\alpha}(x){\mid}u{\mid}^{m-2}u,\;x{\in}{\Omega}\\M_2([u]^q_{s,q})(-{\Delta})^s_qv+V_2(x){\mid}v{\mid}^{q-2}v\\{\hfill{10}}={\ell}k^{-1}F_v(x,u,v)+{\mu}{\alpha}(x){\mid}v{\mid}^{m-2}v,\;x{\in}{\Omega},\\u=v=0,\;x{\in}{\partial}{\Omega},$$ where ${\Omega}{\subset}{\mathbb{R}}^N$ is an unbounded domain with smooth boundary ${\partial}{\Omega}$, and $0<s<1<p{\leq}q$ and sq < N, ${\lambda},{\mu}>0$, $1<m{\leq}k<p^*_s$, ${\ell}{\in}R$, while $[u]^t_{s,t}$ denotes the Gagliardo semi-norm given in (1.2) below. $V_1(x)$, $V_2(x)$, $a(x):{\mathbb{R}}^N{\rightarrow}(0,\;{\infty})$ are three positive weights, $M_1$, $M_2$ are continuous and positive functions in ${\mathbb{R}}^+$. Using variational methods, we prove existence of infinitely many high-energy solutions for the above system.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권5호
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pp.1590-1609
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2021
Laughter is one of the most important nonverbal sound that human generates. It is a means for expressing his emotions. The acoustic and contextual features of this specific sound are different from those of speech and many difficulties arise during their modeling process. During this work, we propose an audio laughter generation system based on unsupervised generative models: the autoencoder (AE) and its variants. This procedure is the association of three main sub-process, (1) the analysis which consist of extracting the log magnitude spectrogram from the laughter database, (2) the generative models training, (3) the synthesis stage which incorporate the involvement of an intermediate mechanism: the vocoder. To improve the synthesis quality, we suggest two hybrid models (LSTM-VAE, GRU-VAE and CNN-VAE) that combine the representation learning capacity of variational autoencoder (VAE) with the temporal modelling ability of a long short-term memory RNN (LSTM) and the CNN ability to learn invariant features. To figure out the performance of our proposed audio laughter generation process, objective evaluation (RMSE) and a perceptual audio quality test (listening test) were conducted. According to these evaluation metrics, we can show that the GRU-VAE outperforms the other VAE models.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권3호
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pp.908-928
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2022
Multiple target tracking mainly focuses on tracking unknown number of targets in the complex environment of clutter and missed detection. The generalized labeled multi-Bernoulli (GLMB) filter has been shown to be an effective approach and attracted extensive attention. However, in the scenarios where the clutter rate is high or measurement-outliers often occur, the performance of the GLMB filter will significantly decline due to the Gaussian-based likelihood function is sensitive to clutter. To solve this problem, this paper presents a robust GLMB filter and smoother to improve the tracking performance in the scenarios with high clutter rate, low detection probability, and measurement-outliers. Firstly, a Student-T distribution variational Bayesian (TDVB) filtering technology is employed to update targets' states. Then, The likelihood weight in the tracking process is deduced again. Finally, a trajectory smoothing method is proposed to improve the integrative tracking performance. The proposed method are compared with recent multiple target tracking filters, and the simulation results show that the proposed method can effectively improve tracking accuracy in the scenarios with high clutter rate, low detection rate and measurement-outliers. Code is published on GitHub.
The quasi-static component of the moving vehicle-induced dynamic response is promising in damage detection as it is sensitive to bridge damage but insensitive to environmental changes. However, accurate extraction of quasi-static component from the dynamic response is challenging especially when the vehicle velocity is high. This paper proposes an adaptive quasi-static component extraction method based on the modified variational mode decomposition (VMD) algorithm. Firstly the analytical solutions of the frequency components caused by road surface roughness, high-frequency dynamic components controlled by bridge natural frequency and quasi-static components in the vehicle-induced bridge response are derived. Then a modified VMD algorithm based on particle swarm algorithm (PSO) and mutual information entropy (MIE) criterion is proposed to adaptively extract the quasi-static components from the vehicle-induced bridge dynamic response. Numerical simulations and real bridge tests are conducted to demonstrate the feasibility of the proposed extraction method. The results indicate that the improved VMD algorithm could extract the quasi-static component of the vehicle-induced bridge dynamic response with high accuracy in the presence of the road surface roughness and measurement noise.
Liang Dong ;Zeyu Chen;Runan Hua;Siyuan Hu ;Chuanhan Fan ;xingxin Xiao
Nuclear Engineering and Technology
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제55권3호
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pp.827-838
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2023
Centrifugal pump is a key part of nuclear power plant systems, and its health status is critical to the safety and reliability of nuclear power plants. Therefore, fault diagnosis is required for centrifugal pump. Traditional fault diagnosis methods have difficulty extracting fault features from nonlinear and non-stationary signals, resulting in low diagnostic accuracy. In this paper, a new fault diagnosis method is proposed based on the improved particle swarm optimization (IPSO) algorithm-based variational modal decomposition (VMD) and relevance vector machine (RVM). Firstly, a simulation test bench for rotor faults is built, in which vibration displacement signals of the rotor are also collected by eddy current sensors. Then, the improved particle swarm algorithm is used to optimize the VMD to achieve adaptive decomposition of vibration displacement signals. Meanwhile, a screening criterion based on the minimum Kullback-Leibler (K-L) divergence value is established to extract the primary intrinsic modal function (IMF) component. Eventually, the factors are obtained from the primary IMF component to form a fault feature vector, and fault patterns are recognized using the RVM model. The results show that the extraction of the fault information and fault diagnosis classification have been improved, and the average accuracy could reach 97.87%.
In this paper, we study that the solutions to perturbed differential system $$y^{\prime}=f(t,y)+{{\displaystyle\smashmargin{2}{\int\nolimits_{t_0}}^{t}}g(s,y(s),T_1y(s))ds+h(t,y(t),T_2y(t))$$ have uniformly Lipschitz stability by imposing conditions on the perturbed part ${\int_{t0}^{t}}g(s,y(s),T_1y(s))ds,h(t,y(t),T_2y(t))$, and on the fundamental matrix of the unperturbed system y' = f(t, y) using integral inequalities.
We show that two concepts of h-stability and h-stability in variation for nonlinear difference systems are equivalent by using the concept of $n_{\infty}$-summable similarity of their associated variational systems. Also, we study h-stability for perturbed non-linear system y(n+1) =f(n,y(n)) + g(n,y(n), Sy(n)) of nonlinear difference system x(n+1) =f(n,x(n)) using the comparison principle and extended discrete Bihari-type inequality.
전통적으로 동적 교통망 모형들은 실시간 교통운영 문제를 위한 도구로 인식되어 왔다. 이와 같은 모형들을 활용하는 방안 중 하나는 예측통행시간을 생성하는 것이다. 예측통행시간 정보는 통행자들이 혼잡한 지역에서 덜 혼잡한 지역으로 경로를 전환할 수 있도록 해 주는데 이는 교통망의 용량을 효과적으로 활용하게 한다. 이러한 접근 방법은 돌발상황이 발생했을 때 매우 효과적일 것으로 예상된다. 이 때 고려해야 할 사항은 통행시간정보가 미래 통행여건 자체에 영향을 준다는 점이다. 이로 인해 예기치 못한 과잉반응(over-reaction)을 야기할 수 있으며 예측정보의 신뢰도를 떨어뜨리는 요인으로 작용할 수도 있다. 본 연구에서는 돌발상황 발생 시를 대상으로 교통망 차원의 통행시간 예측모형을 제시한다. 이 모형에서는 모든 운전자가 개인 차내 단말기를 통해 상세한 교통정보를 이용할 수 있으며 이러한 정보를 바탕으로 경로선택에 관한 의사결정을 할 수 있다고 가정하였다. 경로기반(route-based)의 확률론적 변등부등식(stochastic variational inequality)을 통행시간예측의 기본모형으로 사용하였으며 운전자의 경로전환의사를 반영하기 위해 경로전환함수를 적용하였다. 컴퓨터 프로그램과 간단한 교통망 분석을 통해 제안된 모형의 특성을 살펴보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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