816 resultados para landslides, riskanalysis, landslide hazard, fuzzy-logic


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La ricerca presentata è un’ampia esplorazione delle possibili applicazioni di concetti, metodi e procedure della Fuzzy Logic all’Ingegneria dei Materiali. Tale nuovo approccio è giustificato dalla inadeguatezza dei risultati conseguiti con i soli metodi tradizionali riguardo alla reologia ed alla durabilità, all’utilizzo di dati di laboratorio nella progettazione e alla necessità di usare un linguaggio (informatizzabile) che consenta una valutazione congiunta degli aspetti tecnici, culturali, economici, paesaggistici della progettazione. – In particolare, la Fuzzy Logic permette di affrontare in modo razionale l’aleatorietà delle variabili e dei dati che, nel settore specifico dei materiali in opera nel costruito dei Beni Culturali, non possono essere trattati con i metodi statistici ordinari. – La scelta di concentrare l’attenzione su materiali e strutture in opera in siti archeologici discende non solo dall’interesse culturale ed economico connesso ai sempre più numerosi interventi in questo nuovo settore di pertinenza dell’Ingegneria dei Materiali, ma anche dal fatto che, in tali contesti, i termini della rappresentatività dei campionamenti, della complessità delle interazioni tra le variabili (fisiche e non), del tempo e quindi della durabilità sono evidenti ed esasperati. – Nell’ambito di questa ricerca si è anche condotto un ampio lavoro sperimentale di laboratorio per l’acquisizione dei dati utilizzati nelle procedure di modellazione fuzzy (fuzzy modeling). In tali situazioni si è operato secondo protocolli sperimentali standard: acquisizione della composizione mineralogica tramite diffrazione di raggi X (XRD), definizione della tessitura microstrutturale con osservazioni microscopiche (OM, SEM) e porosimetria tramite intrusione forzata di mercurio (MIP), determinazioni fisiche quali la velocità di propagazione degli ultrasuoni e rotoviscosimetria, misure tecnologiche di resistenza meccanica a compressione uniassiale, lavorabilità, ecc. – Nell’elaborazione dei dati e nella modellazione in termini fuzzy, la ricerca è articolata su tre livelli: a. quello dei singoli fenomeni chimico-fisici, di natura complessa, che non hanno trovato, a tutt’oggi, una trattazione soddisfacente e di generale consenso; le applicazioni riguardano la reologia delle dispersioni ad alto tenore di solido in acqua (calci, cementi, malte, calcestruzzi SCC), la correlazione della resistenza a compressione, la gelività dei materiali porosi ed alcuni aspetti della durabilità del calcestruzzo armato; b. quello della modellazione della durabilità dei materiali alla scala del sito archeologico; le applicazioni presentate riguardano i centri di cultura nuragica di Su Monte-Sorradile, GennaMaria-Villanovaforru e Is Paras-Isili; c. quello della scelta strategica costituita dalla selezione del miglior progetto di conservazione considerando gli aspetti connessi all’Ingegneria dei Materiali congiuntamente a quelli culturali, paesaggistici ed economici; le applicazioni hanno riguardato due importanti monumenti (Anfiteatro e Terme a Mare) del sito Romano di Nora-Pula.

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Nell’attuale contesto di aumento degli impatti antropici e di “Global Climate Change” emerge la necessità di comprenderne i possibili effetti di questi sugli ecosistemi inquadrati come fruitori di servizi e funzioni imprescindibili sui quali si basano intere tessiture economiche e sociali. Lo studio previsionale degli ecosistemi si scontra con l’elevata complessità di questi ultimi in luogo di una altrettanto elevata scarsità di osservazioni integrate. L’approccio modellistico appare il più adatto all’analisi delle dinamiche complesse degli ecosistemi ed alla contestualizzazione complessa di risultati sperimentali ed osservazioni empiriche. L’approccio riduzionista-deterministico solitamente utilizzato nell’implementazione di modelli non si è però sin qui dimostrato in grado di raggiungere i livelli di complessità più elevati all’interno della struttura eco sistemica. La componente che meglio descrive la complessità ecosistemica è quella biotica in virtù dell’elevata dipendenza dalle altre componenti e dalle loro interazioni. In questo lavoro di tesi viene proposto un approccio modellistico stocastico basato sull’utilizzo di un compilatore naive Bayes operante in ambiente fuzzy. L’utilizzo congiunto di logica fuzzy e approccio naive Bayes è utile al processa mento del livello di complessità e conseguentemente incertezza insito negli ecosistemi. I modelli generativi ottenuti, chiamati Fuzzy Bayesian Ecological Model(FBEM) appaiono in grado di modellizare gli stati eco sistemici in funzione dell’ elevato numero di interazioni che entrano in gioco nella determinazione degli stati degli ecosistemi. Modelli FBEM sono stati utilizzati per comprendere il rischio ambientale per habitat intertidale di spiagge sabbiose in caso di eventi di flooding costiero previsti nell’arco di tempo 2010-2100. L’applicazione è stata effettuata all’interno del progetto EU “Theseus” per il quale i modelli FBEM sono stati utilizzati anche per una simulazione a lungo termine e per il calcolo dei tipping point specifici dell’habitat secondo eventi di flooding di diversa intensità.

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La tesi affronta il concetto di esposizione al rischio occupazionale e il suo scopo è quello di indagare l’ambiente di lavoro e il comportamento dei lavoratori, con l'obiettivo di ridurre il tasso di incidenza degli infortuni sul lavoro ed eseguire la riduzione dei rischi. In primo luogo, è proposta una nuova metodologia denominata MIMOSA (Methodology for the Implementation and Monitoring of Occupational SAfety), che quantifica il livello di "salute e sicurezza" di una qualsiasi impresa. Al fine di raggiungere l’obiettivo si è reso necessario un approccio multidisciplinare in cui concetti d’ingegneria e di psicologia sono stati combinati per sviluppare una metodologia di previsione degli incidenti e di miglioramento della sicurezza sul lavoro. I risultati della sperimentazione di MIMOSA hanno spinto all'uso della Logica Fuzzy nel settore della sicurezza occupazionale per migliorare la metodologia stessa e per superare i problemi riscontrati nell’incertezza della raccolta dei dati. La letteratura mostra che i fattori umani, la percezione del rischio e il comportamento dei lavoratori in relazione al rischio percepito, hanno un ruolo molto importante nella comparsa degli incidenti. Questa considerazione ha portato ad un nuovo approccio e ad una seconda metodologia che consiste nella prevenzione di incidenti, non solo sulla base dell'analisi delle loro dinamiche passate. Infatti la metodologia considera la valutazione di un indice basato sui comportamenti proattivi dei lavoratori e sui danni potenziali degli eventi incidentali evitati. L'innovazione consiste nell'applicazione della Logica Fuzzy per tener conto dell’"indeterminatezza" del comportamento umano e del suo linguaggio naturale. In particolare l’applicazione è incentrata sulla proattività dei lavoratori e si prefigge di impedire l'evento "infortunio", grazie alla generazione di una sorta d’indicatore di anticipo. Questa procedura è stata testata su un’azienda petrolchimica italiana.

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As microgrid power systems gain prevalence and renewable energy comprises greater and greater portions of distributed generation, energy storage becomes important to offset the higher variance of renewable energy sources and maximize their usefulness. One of the emerging techniques is to utilize a combination of lead-acid batteries and ultracapacitors to provide both short and long-term stabilization to microgrid systems. The different energy and power characteristics of batteries and ultracapacitors imply that they ought to be utilized in different ways. Traditional linear controls can use these energy storage systems to stabilize a power grid, but cannot effect more complex interactions. This research explores a fuzzy logic approach to microgrid stabilization. The ability of a fuzzy logic controller to regulate a dc bus in the presence of source and load fluctuations, in a manner comparable to traditional linear control systems, is explored and demonstrated. Furthermore, the expanded capabilities (such as storage balancing, self-protection, and battery optimization) of a fuzzy logic system over a traditional linear control system are shown. System simulation results are presented and validated through hardware-based experiments. These experiments confirm the capabilities of the fuzzy logic control system to regulate bus voltage, balance storage elements, optimize battery usage, and effect self-protection.

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An integrated approach for multi-spectral segmentation of MR images is presented. This method is based on the fuzzy c-means (FCM) and includes bias field correction and contextual constraints over spatial intensity distribution and accounts for the non-spherical cluster's shape in the feature space. The bias field is modeled as a linear combination of smooth polynomial basis functions for fast computation in the clustering iterations. Regularization terms for the neighborhood continuity of intensity are added into the FCM cost functions. To reduce the computational complexity, the contextual regularizations are separated from the clustering iterations. Since the feature space is not isotropic, distance measure adopted in Gustafson-Kessel (G-K) algorithm is used instead of the Euclidean distance, to account for the non-spherical shape of the clusters in the feature space. These algorithms are quantitatively evaluated on MR brain images using the similarity measures.

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Because the knowledge in the World Wide Web is continuously expanding, Web Knowledge Aggregation, Representation and Reasoning (abbreviated as KR) is becoming increasingly important. This article demonstrates how fuzzy ontologies can be used in KR to improve the interactions between humans and computers. The gap between the Social and Semantic Web can be reduced, and a Social Semantic Web may become possible. As an illustrative example, we demonstrate how fuzzy logic and KR can enhance technologies for cognitive cities. The underlying notion of these technologies is based on connectivism, which can be improved by incorporating the results of digital humanities research.

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The presented approach describes a model for a rule-based expert system calculating the temporal variability of the release of wet snow avalanches, using the assumption of avalanche triggering without the loading of new snow. The knowledge base of the model is created by using investigations on the system behaviour of wet snow avalanches in the Italian Ortles Alps, and is represented by a fuzzy logic rule-base. Input parameters of the expert system are numerical and linguistic variables, measurable meteorological and topographical factors and observable characteristics of the snow cover. Output of the inference method is the quantified release disposition for wet snow avalanches. Combining topographical parameters and the spatial interpolation of the calculated release disposition a hazard index map is dynamically generated. Furthermore, the spatial and temporal variability of damage potential on roads exposed to wet snow avalanches can be quantified, expressed by the number of persons at risk. The application of the rule base to the available data in the study area generated plausible results. The study demonstrates the potential for the application of expert systems and fuzzy logic in the field of natural hazard monitoring and risk management.

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The data acquired by Remote Sensing systems allow obtaining thematic maps of the earth's surface, by means of the registered image classification. This implies the identification and categorization of all pixels into land cover classes. Traditionally, methods based on statistical parameters have been widely used, although they show some disadvantages. Nevertheless, some authors indicate that those methods based on artificial intelligence, may be a good alternative. Thus, fuzzy classifiers, which are based on Fuzzy Logic, include additional information in the classification process through based-rule systems. In this work, we propose the use of a genetic algorithm (GA) to select the optimal and minimum set of fuzzy rules to classify remotely sensed images. Input information of GA has been obtained through the training space determined by two uncorrelated spectral bands (2D scatter diagrams), which has been irregularly divided by five linguistic terms defined in each band. The proposed methodology has been applied to Landsat-TM images and it has showed that this set of rules provides a higher accuracy level in the classification process

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Trillas et al. (1999, Soft computing, 3 (4), 197–199) and Trillas and Cubillo (1999, On non-contradictory input/output couples in Zadeh's CRI proceeding, 28–32) introduced the study of contradiction in the framework of fuzzy logic because of the significance of avoiding contradictory outputs in inference processes. Later, the study of contradiction in the framework of Atanassov's intuitionistic fuzzy sets (A-IFSs) was initiated by Cubillo and Castiñeira (2004, Contradiction in intuitionistic fuzzy sets proceeding, 2180–2186). The axiomatic definition of contradiction measure was stated in Castiñeira and Cubillo (2009, International journal of intelligent systems, 24, 863–888). Likewise, the concept of continuity of these measures was formalized through several axioms. To be precise, they defined continuity when the sets ‘are increasing’, denominated continuity from below, and continuity when the sets ‘are decreasing’, or continuity from above. The aim of this paper is to provide some geometrical construction methods for obtaining contradiction measures in the framework of A-IFSs and to study what continuity properties these measures satisfy. Furthermore, we show the geometrical interpretations motivating the measures.

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In this paper, we commence the study of the so called supplementarity measures. They are introduced axiomatically and are then related to incompatibility measures by antonyms. To do this, we have to establish what we mean by antonymous measure. We then prove that, under certain conditions, supplementarity and incompatibility measuresare antonymous. Besides, with the aim of constructing antonymous measures, we introduce the concept of involution on the set made up of all the ordered pairs of fuzzy sets. Finally, we obtain some antonymous supplementarity measures from incompatibility measures by means of involutions.

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The goal of the work described in this paper is to develop a visual line guided system for being used on-board an Autonomous Guided Vehicle (AGV) commercial car, controlling the steering and using just the visual information of a line painted below the car. In order to implement the control of the vehicle, a Fuzzy Logic controller has been implemented, that has to be robust against curvature changes and velocity changes. The only input information for the controller is the visual distance from the image center captured by a camera pointing downwards to the guiding line on the road, at a commercial frequency of 30Hz. The good performance of the controller has successfully been demonstrated in a real environment at urban velocities. The presented results demonstrate the capability of the Fuzzy controller to follow a circuit in urban environments without previous information about the path or any other information from additional sensors

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La tesis doctoral CONTRIBUCIÓN AL ESTUDIO DE DOS CONCEPTOS BÁSICOS DE LA LÓGICA FUZZY constituye un conjunto de nuevas aportaciones al análisis de dos elementos básicos de la lógica fuzzy: los mecanismos de inferencia y la representación de predicados vagos. La memoria se encuentra dividida en dos partes que corresponden a los dos aspectos señalados. En la Parte I se estudia el concepto básico de «estado lógico borroso». Un estado lógico borroso es un punto fijo de la aplicación generada a partir de la regla de inferencia conocida como modus ponens generalizado. Además, un preorden borroso puede ser representado mediante los preórdenes elementales generados por el conjunto de sus estados lógicos borrosos. El Capítulo 1 está dedicado a caracterizar cuándo dos estados lógicos dan lugar al mismo preorden elemental, obteniéndose también un representante de la clase de todos los estados lógicos que generan el mismo preorden elemental. El Capítulo finaliza con la caracterización del conjunto de estados lógicos borrosos de un preorden elemental. En el Capítulo 2 se obtiene un subconjunto borroso trapezoidal como una clase de una relación de indistinguibilidad. Finalmente, el Capítulo 3 se dedica a estudiar dos tipos de estados lógicos clásicos: los irreducibles y los minimales. En el Capítulo 4, que inicia la Parte II de la memoria, se aborda el problema de obtener la función de compatibilidad de un predicado vago. Se propone un método, basado en el conocimiento del uso del predicado mediante un conjunto de reglas y de ciertos elementos distinguidos, que permite obtener una expresión general de la función de pertenencia generalizada de un subconjunto borroso que realice la función de extensión del predicado borroso. Dicho método permite, en ciertos casos, definir un conjunto de conectivas multivaluadas asociadas al predicado. En el último capítulo se estudia la representación de antónimos y sinónimos en lógica fuzzy a través de auto-morfismos. Se caracterizan los automorfismos sobre el intervalo unidad cuando sobre él se consideran dos operaciones: una t-norma y una t-conorma ambas arquimedianas. The PhD Thesis CONTRIBUCIÓN AL ESTUDIO DE DOS CONCEPTOS BÁSICOS DE LA LÓGICA FUZZY is a contribution to two basic concepts of the Fuzzy Logic. It is divided in two parts, the first is devoted to a mechanism of inference in Fuzzy Logic, and the second to the representation of vague predicates. «Fuzzy Logic State» is the basic concept in Part I. A Fuzzy Logic State is a fixed-point for the mapping giving the Generalized Modus Ponens Rule of inference. Moreover, a fuzzy preordering can be represented by the elementary preorderings generated by its Fuzzy Logic States. Chapter 1 contemplates the identity of elementary preorderings and the selection of representatives for the classes modulo this identity. This chapter finishes with the characterization of the set of Fuzzy Logic States of an elementary preordering. In Chapter 2 a Trapezoidal Fuzzy Set as a class of a relation of Indistinguishability is obtained. Finally, Chapter 3 is devoted to study two types of Classical Logic States: irreducible and minimal. Part II begins with Chapter 4 dealing with the problem of obtaining a Compa¬tibility Function for a vague predicate. When the use of a predicate is known by means of a set of rules and some distinguished elements, a method to obtain the general expression of the Membership Function is presented. This method allows, in some cases, to reach a set of multivalued connectives associated to the predicate. Last Chapter is devoted to the representation of antonyms and synonyms in Fuzzy Logic. When the unit interval [0,1] is endowed with both an archimedean t-norm and a an archi-medean t-conorm, it is showed that the automorphisms' group is just reduced to the identity function.

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Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) industry is a fast growing sector. Nowadays, the market offers numerous possibilities for off-the-shelf UAVs such as quadrotors or fixed-wings. Until UAVs demonstrate advance capabilities such as autonomous collision avoidance they will be segregated and restricted to flight in controlled environments. This work presents a visual fuzzy servoing system for obstacle avoidance using UAVs. To accomplish this task we used the visual information from the front camera. Images are processed off-board and the result send to the Fuzzy Logic controller which then send commands to modify the orientation of the aircraft. Results from flight test are presented with a commercial off-the-shelf platform.

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Walker et al. defined two families of binary operations on M (set of functions of [0,1] in [0,1]), and they determined that, under certain conditions, those operations are t-norms (triangular norm) or t-conorms on L (all the normal and convex functions of M). We define binary operations on M, more general than those given by Walker et al., and we study many properties of these general operations that allow us to deduce new t-norms and t-conorms on both L, and M.

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Tool wear detection is a key issue for tool condition monitoring. The maximization of useful tool life is frequently related with the optimization of machining processes. This paper presents two model-based approaches for tool wear monitoring on the basis of neuro-fuzzy techniques. The use of a neuro-fuzzy hybridization to design a tool wear monitoring system is aiming at exploiting the synergy of neural networks and fuzzy logic, by combining human reasoning with learning and connectionist structure. The turning process that is a well-known machining process is selected for this case study. A four-input (i.e., time, cutting forces, vibrations and acoustic emissions signals) single-output (tool wear rate) model is designed and implemented on the basis of three neuro-fuzzy approaches (inductive, transductive and evolving neuro-fuzzy systems). The tool wear model is then used for monitoring the turning process. The comparative study demonstrates that the transductive neuro-fuzzy model provides better error-based performance indices for detecting tool wear than the inductive neuro-fuzzy model and than the evolving neuro-fuzzy model.