Shear capacity of reinforced concrete beams using neural network

NoOptimum multi-layered feed-forward neural network (NN) models using a resilient back-propagation algorithm and early stopping technique are built to predict the shear capacity of reinforced concrete deep and slender beams. The input layer neurons represent geometrical and material properties of reinforced concrete beams and the output layer produces the beam shear capacity. Training, validation and testing of the developed neural network have been achieved using 50%, 25%, and 25%, respectively, of a comprehensive database compiled from 631 deep and 549 slender beam specimens. The predictions obtained from the developed neural network models are in much better agreement with test results than those determined from shear provisions of different codes, such as KBCS, ACI 318-05, and EC2. The mean and standard deviation of the ratio between predicted using the neural network models and measured shear capacities are 1.02 and 0.18, respectively, for deep beams, and 1.04 and 0.17, respectively, for slender beams. In addition, the influence of different parameters on the shear capacity of reinforced concrete beams predicted by the developed neural network shows consistent agreement with those experimentally observed

Canonical correlation analysis of high-dimensional data with very small sample support

This paper is concerned with the analysis of correlation between two high-dimensional data sets when there are only few correlated signal components but the number of samples is very small, possibly much smaller than the dimensions of the data. In such a scenario, a principal component analysis (PCA) rank-reduction preprocessing step is commonly performed before applying canonical correlation analysis (CCA). We present simple, yet very effective approaches to the joint model-order selection of the number of dimensions that should be retained through the PCA step and the number of correlated signals. These approaches are based on reduced-rank versions of the Bartlett-Lawley hypothesis test and the minimum description length information-theoretic criterion. Simulation results show that the techniques perform well for very small sample sizes even in colored noise

Exploration and mining evaluation system and price prediction of uranium resources

Purpose. The paper introduces the development of the Uranium Resources Technical and Economic Evaluation Expert System (URTEEES) from the viewpoint of requirement analysis, system design, functional structure and application etc. Methods. The system is based on C/B/S mixed mode and applies ASP.NET technology with .Net Framework being selected as the development platform as well as the uranium resources database providing data support at the bottom layer. The paper also proves the efficiency of the system in the context of certain case studies. Findings. Since the system can performs the functions of scenario analysis, sensitivity analysis, shareholder’s returns analysis, horizontal comparison of different projects, it can improve the ability of project senior decision-makers for rapid response to the rivals and meet the demand of pricing negotiations. Moreover, the system demonstrates its efficiency in the context of case studies as the system incorporates a number of advanced methods, e.g. the Quantum Particle Swarm Optimization (QPSO) Back Propagation (BP) QPSO-BP model which can improve the generalization ability of BP network to predict the uranium price. Originality. Technical and economic evaluation model can be set up by users independently according to the current stage of a project (mainly, these are exploration stage, development stage and production stage) as well as according to the selected mining method (e.g. underground mining, surface mining, or in-situ leaching mining). Then, the technical and economic evaluation parameters can be generated. By means of inputting the value of each parameter in a simple and convenient way, the evaluation results can be calculated directly and shown in the form of diagrams; moreover, feasibility evaluation report can be generated automatically, making the process of technical and economic evaluation accurate and efficient. Practical implications. URTEEES performs the functions of decision-making analysis, metal resources database management, data management, comprehensive query etc. The system is a good basis for further development of other expert systems.Мета. Розробка експертно-аналітичної системи техніко-економічного оцінювання запасів урану з точки зору аналізу вимог, системи проектування, функціональної структури і напрямів застосування. Методика. Проектна система повинна включати два основні блоки. Перший – існуючі дані щодо оцінки ресурсів урану для отримання відповідних параметрів, які можуть бути використані для створення моделей оцінки й забезпечення основи для їх порівняння при оцінці нового проекту. Другий – допоміжна інформація, така як закони і правила, культурна інформація, яка насправді є накопиченням даних проекту і досвіду. Пропонована система заснована на використанні комбінованого режиму C/B/S; при цьому система використовує технологію ASP.NET с Nеt Framework, обрану в якості платформи розробки, а також базу даних по запасах урану, що забезпечує інформаційну підтримку на нижньому рівні. Результати. Розроблена нова система URTEEES виконує функції імовірнісного аналізу, аналізу чутливості, аналізу прибутковості для акціонерів, а також горизонтальне порівняння різних проектів, отже, може поліпшити результативність прийняття рішень керівниками проекту для швидкого реагування на дії конкурентів, крім того, дана система відповідає вимогам процесу ціноутворення. Реалізація проектної системи показує високу ефективність, оскільки включає в себе безліч методів з поліпшеними характеристиками, наприклад, модель QPSO-BP, яка удосконалила узагальнюючі можливості нейронної мережі ВР з метою оптимізації та ефективного прогнозування ціни на уран. Наукова новизна. В системі розроблена модель техніко-економічного оцінювання в залежності від стадійності реалізації проекту (в основному, це стадія геологорозвідувальних робіт, стадія розробки родовища і стадія промислового видобутку), а також способу ведення гірничих робіт (наприклад, підземні гірничі роботи, відкриті гірничі роботи або ж роботи, пов’язані з підземним вилуговуванням), а результати оцінювання можна безпосередньо підрахувати і представити наочно у вигляді діаграм. Крім того, представляється можливим автоматично сформувати техніко-економічне обґрунтування, що дозволяє зробити процес техніко-економічного оцінювання точним і ефективним. Практична значимість. Система URTEEES дозволяє виконувати функції аналізу процесу прийняття рішень, управління базою даних запасів металів, управління даними, універсальної пошукової системи в гірничодобувній промисловості.Цель. Разработка экспертно-аналитической системы технико-экономического оценивания запасов урана с точки зрения анализа требований, системы проектирования, функциональной структуры и применения. Методика. Проектная система должна включать два основных блока. Первый – существующие данные об оценке ресурсов урана для получения соответствующих параметров, которые могут быть использованы для создания моделей оценки и обеспечения основы для их сравнения при оценке нового проекта. Второй – вспомогательная информация, такая как законы и правила, культурная информация, которая на самом деле является накоплением данных проекта и опыта. Предлагаемая система основана на использовании комбинированного режима C/B/S; при этом система использует технологию ASP.NET с Net Framework, выбранную в качестве платформы разработки, а также базу данных по запасам урана, что обеспечивает информационную поддержку на нижнем уровне. Результаты. Разработанная система выполняет функции вероятностного анализа, анализа чувствительности, анализа доходности для акционеров, а также горизонтальное сравнение различных проектов, следовательно, может улучшить результативность принятия решений руководителями проекта для быстрого реагирования на действия конкурентов; кроме того, данная система соответствует требованиям процесса ценообразования. Реализация проектной системы показывает высокую эффективность, поскольку включает в себя множество методов с улучшенными характеристиками, например, модель QPSO-BP, которая усовершенствовала обобщающие возможности нейронной сети BP с целью оптимизации и эффективного прогнозирования цены на уран. Научная новизна. В системе разработана модель технико-экономического оценивания в зависимости от стадийности реализации проекта (в основном, это стадия геологоразведочных работ, стадия разработки месторождения и стадия промышленной добычи), а также способа ведения горных работ (например, подземные горные работы, открытые горные работы или же работы, связанные с подземным выщелачиванием), а результаты оценивания можно непосредственно подсчитать и представить наглядно в виде диаграмм. Кроме того, представляется возможным автоматически сформировать технико-экономическое обоснование, что позволяет сделать процесс технико-экономического оценивания точным и эффективным. Практическая значимость. Система URTEEES позволяет выполнять функции анализа процесса принятия решений, управления базой данных запасов металлов, управления данными, универсальной поисковой системы в горнодобывающей промышленности.This research project is made possible through the financial support from National Natural Science Foundation of China (No.51374242, No.51404305 and No.51504286)

Seamless soft handover in DVB-H networks

DVB-H (Digital Video Broadcasting for Handhelds) is a standard specified by the DVB Organization specifically for the broadcast of TV-like content and data to handheld devices, such as mobile phones, which have unique requirements in terms of power consumption, screen-size and mobility. Seamless handover in such a unidirectional network is especially challenging. In this paper we describe the handover issues of DVB-H networks and propose a novel seamless soft handover mechanism based on measuring CDF (Cumulative Distribution Function) of the signal to noise ratio (SNR) in the DVB-H terminal receiver front-end . Details of the algorithm is given and simulation is done to prove the benefits of such soft handover scheme

Performance analysis of time slicing in DVB-H

TV is the biggest media and the last one missing from mobile phones. Digital Video Broadcasting for Handhelds (DVB-H) is the latest development from the DVB Project targeting handheld, battery powered devices such as mobile telephones, PDAs(Personal Digital Assistants), etc. Time Division Multiplexing (TDM) is the technology that is usually used in computer and telecommunication systems. Time slicing is one of the characteristics that makes it possible to broadcast high resolution TV programes and fast IP data services to battery powered handheld terminals. This paper discusses the characteristics and advantages of Time slicing algorithm in DVB-H and presents the performance analysis of time slicing in DVB-H through both theoretical analysis and software simulation

Incorporating Digital Repeaters into the Soft Handover Standard in Digital Video Broadcasting Handheld

Digital Video Broadcasting for Handhelds (DVB-H) is a standard for broadcasting IP data services to portable devices. Handover in unidirectional broadcast networks is a novel issue introduced by this technology. This paper proposes and analyses the Repeater Aided Soft Handover (RA_handover) algorithm for a DVB-H receiver with MIMO antennas and presents the benefits of implementing RA_handover compared with a handover process without repeaters. For network planning and optimisation purposes simulation models are developed to analyse the RA_handover approach. It is shown that RA_handover could greatly improve the quality of service and consume much less front-end battery power than a handover method without repeaters. In addition, the cost introduced by the algorithm is briefly estimated. In conclusion, curves are given that show the relationship between quality of service and consumed battery power, which provide further support for including RA_handover in the DVB-H soft handover standard. The paper provides valuable outcomes for service providers and standard policy makers

The effects of disorder and interactions on the Anderson transition in doped Graphene

We undertake an exact numerical study of the effects of disorder on the Anderson localization of electronic states in graphene. Analyzing the scaling behaviors of inverse participation ratio and geometrically averaged density of states, we find that Anderson metal-insulator transition can be introduced by the presence of quenched random disorder. In contrast with the conventional picture of localization, four mobility edges can be observed for the honeycomb lattice with specific disorder strength and impurity concentration. Considering the screening effects of interactions on disorder potentials, the experimental findings of the scale enlarges of puddles can be explained by reviewing the effects of both interactions and disorder.Comment: 7 pages, 7 figure