Proceedings of the Korean Society For Composite Materials Conference
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2000.11a
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pp.46-49
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2000
A decoupled thermo-~lezoelectric-mechanical model of composite laminates with surface bonded piezoelectric actuators, subjected to externally applied load, temperature change load, electric field load is developed. The governing differential equations are obtained by applying the principle of free energy and variational techniques. A higher order zigzag theory displacement field is employed to accurately capture the transverse shear and normal effects in laminated composite plates of arbitrary thickness.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.22
no.5
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pp.75-86
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2022
This study aims to solve the problem of class imbalance in numerical data by using a deep learning-based Variational AutoEncoder and to improve the performance of the learning model by augmenting the learning data. We propose 'D-VAE' to artificially increase the number of records for a given table data. The main features of the proposed technique go through discretization and feature selection in the preprocessing process to optimize the data. In the discretization process, K-means are applied and grouped, and then converted into one-hot vectors by one-hot encoding technique. Subsequently, for memory efficiency, sample data are generated with Variational AutoEncoder using only features that help predict with RFECV among feature selection techniques. To verify the performance of the proposed model, we demonstrate its validity by conducting experiments by data augmentation ratio.
Shabbir Ahmed Osmani;Roya Narimani;Hoyoung Cha;Changhyun Jun;Md Asaduzzaman Sayef
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.179-179
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2023
This study suggests a new approach of water level forecasting for extended lead times using original data preprocessing with variational mode decomposition (VMD). Here, two machine learning algorithms including light gradient boosting machine (LGBM) and random forest (RF) were considered to incorporate extended lead times (i.e., 5, 10, 15, 20, 25, 30, 40, and 50 days) forecasting of water levels. At first, the original data at two water level stations (i.e., SW173 and SW269 in Bangladesh) and their decomposed data from VMD were prepared on antecedent lag times to analyze in the datasets of different lead times. Mean absolute error (MAE), root mean squared error (RMSE), and mean squared error (MSE) were used to evaluate the performance of the machine learning models in water level forecasting. As results, it represents that the errors were minimized when the decomposed datasets were considered to predict water levels, rather than the use of original data standalone. It was also noted that LGBM produced lower MAE, RMSE, and MSE values than RF, indicating better performance. For instance, at the SW173 station, LGBM outperformed RF in both decomposed and original data with MAE values of 0.511 and 1.566, compared to RF's MAE values of 0.719 and 1.644, respectively, in a 30-day lead time. The models' performance decreased with increasing lead time, as per the study findings. In summary, preprocessing original data and utilizing machine learning models with decomposed techniques have shown promising results for water level forecasting in higher lead times. It is expected that the approach of this study can assist water management authorities in taking precautionary measures based on forecasted water levels, which is crucial for sustainable water resource utilization.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.24
no.3
s.174
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pp.803-809
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2000
For the effective analysis of an engineering problem, meshless methods which require only positioning finite points without the element meshing recently have been proposed and being studied extensively. Meshless methods have difficulty in imposing essential boundary conditions directly, because non-interpolate shape functions originated from an approximation process are used. So some techniques, which are Lagrange multiplier method, modified variational principles and coupling with finite elements and so on, were introduced in order to impose essential boundary conditions. In spite of these methods, imposition of essential boundary conditions have still many problems like as non-positive definiteness, inaccuracy and negation of meshless characteristics. In this paper, we propose a new method which modifies shape function. Through numerical tests, convergence, accuracy and validity of this method are compared with the standard EFGM which uses Lagrange multiplier method or modified variational principles. According to this study, the proposed method shows the comparable accuracy and efficiency.
There is not enough mixed finite element method (MFEM) model developed for static and dynamic analysis of functionally graded material (FGM) beams in the literature. The main purpose of this study is to develop a reliable and efficient computational modeling using an efficient functional in MFEM for free vibration and static analysis of FGM composite beams subject to high order shear deformation effects. The modeling of material properties was performed using mixture rule and Mori-Tanaka scheme which are more realistic determination techniques. This method based on the assumption that a two phase composite material consisting of matrix reinforced by spherical particles, randomly distributed in the beam. To explain the displacement components of the shear deformation effects, it was accepted that the shear deformation effects change sinusoidal. Partial differential field equations were obtained with the help of variational methods and then these equations were transformed into a novel functional for FGM beams with the help of Gateaux differential derivative operator. Thanks to the Gateaux differential method, the compatibility of the field equations was checked, and the field equations and boundary conditions were reflected to the function. A MFEM model was developed with a total of 10 degrees of freedom to apply the obtained functional. In the numerical applications section, free vibration and flexure problems solutions of FGM composite beams were compared with those predicted by other theories to show the effects of shear deformation, thickness changing and boundary conditions.
The correct situation awareness (SA) of operators is important for managing nuclear power plants (NPPs), particularly in accident-related situations. Among the three levels of SA suggested by Ensley, Level 3 SA (i.e., projection of the future status of the situation) is challenging because of the complexity of NPPs as well as the uncertainty of accidents. Hence, several prediction methods using artificial intelligence techniques have been proposed to assist operators in accident prediction. However, these methods only predict short-term plant status (e.g., the status after a few minutes) and do not provide information regarding the uncertainty associated with the prediction. This paper proposes an algorithm that can predict the multivariate and long-term behavior of plant parameters for 2 h with 120 steps and provide the uncertainty of the prediction. The algorithm applies bidirectional long short-term memory and an attention mechanism, which enable the algorithm to predict the precise long-term trends of the parameters with high prediction accuracy. A conditional variational autoencoder was used to provide uncertainty information about the network prediction. The algorithm was trained, optimized, and validated using a compact nuclear simulator for a Westinghouse 900 MWe NPP.
In this work we investigate the nonlocal elliptic equation with critical Hardy-Sobolev exponents as follows, $$(P)\;\{(-{\Delta}_p)^su={\lambda}{\mid}u{\mid}^{q-2}u+{\frac{{\mid}u{\mid}^{p{^*_s}(t)-2}u}{{\mid}x{\mid}^t}}{\hspace{10}}in\;{\Omega},\\u=0{\hspace{217}}in\;{\mathbb{R}}^N{\backslash}{\Omega},$$ where Ω ⊂ ℝN is an open bounded domain with Lipschitz boundary, 0 < s < 1, λ > 0 is a parameter, 0 < t < sp < N, 1 < q < p < p∗s where $p^*_s={\frac{N_p}{N-sp}}$, $p^*_s(t)={\frac{p(N-t)}{N-sp}}$, are the fractional critical Sobolev and Hardy-Sobolev exponents respectively. The fractional p-laplacian (-∆p)su with s ∈ (0, 1) is the nonlinear nonlocal operator defined on smooth functions by $\displaystyle(-{\Delta}_p)^su(x)=2{\lim_{{\epsilon}{\searrow}0}}\int{_{{\mathbb{R}}^N{\backslash}{B_{\epsilon}}}}\;\frac{{\mid}u(x)-u(y){\mid}^{p-2}(u(x)-u(y))}{{\mid}x-y{\mid}^{N+ps}}dy$, x ∈ ℝN. The main goal of this work is to show how the usual variational methods and some analysis techniques can be extended to deal with nonlocal problems involving Sobolev and Hardy nonlinearities. We also prove that for some α ∈ (0, 1), the weak solution to the problem (P) is in C1,α(${\bar{\Omega}}$).
The in-core fuel management problem was studied by use of the calculus of variations. Two functions of interest to a public power utility, the profit function and the cost function, were subjected to the constraints of criticality, the reactor turnup equations and an inequality constraint on the maximum allowable power density. The variational solution of the initial profit rate demonstrated that there are two distinct regions of the reactor, a constant power region and a minimum inventory or flat thermal flux region. The transition point between these regions is dependent on the relative importance of the profit for generating power and the interest charges for the fuel. The fuel cycle cost function was then used to optimize a three equal volume region reactor with a constant fuel enrichment. The inequality constraint on the maximum allowable power density requires that the inequality become an equality constraint at some points in the reactor. and at all times throughout the core cycle. The finite difference equations for reactor criticality and fuel burnup in conjunction with the equality constraint on power density were solved, and the method of gradients was used to locate an optimum enrichment. The results of this calculation showed that standard non-linear optimization techniques can be used to optimize a reactor when the inequality constraints are properly applied.
Proceedings of the Korean Society For Composite Materials Conference
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2001.10a
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pp.191-194
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2001
A partially coupled thermo-piezoelectric-mechanical triangular finite element model of composite laminates with surface bonded piezoelectric actuators, subjected to externally applied mechanical load, temperature change load, electric field load is developed. The governing differential equations are obtained by applying the principle of free energy and variational techniques. A higher order zigzag theory displacement field is employed to accurately capture the transverse shear and normal effects in laminated composite plates of arbitrary thickness. Nonconforming shape functions by Specht are employed in the transverse displacement variables. Numerical examples demonstrate the accuracy and efficiency of the proposed triangular plate element.
This paper proposes a novel method for shape design of a Bezier surface with given boundary curves. The surface is defined as the minimizer of an extended membrane functional or an extended thin plate functional under the guidance of a specified normal field together with an initial prescribed surface. For given boundary curves and the guiding normal field, the free coefficients of a Bezier surface are obtained by solving a linear system. Unlike previous PDE based surface modeling techniques which construct surfaces just from boundaries, our proposed method can be used to generate smooth and fair surfaces that even follow a specified normal field. Several interesting examples are given to demonstrate the applications of the proposed method in geometric modeling.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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