KIEE International Transaction on Systems and Control
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v.12D
no.1
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pp.33-38
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2002
In this paper, the infinite time optimal regulation problem for weakly coupled bilinear systems with quadratic performance criteria is obtained by a sequence of algebraic Lyapunov equations. This is the new approach is based on the successive approximation. In particular, the order reduction is achieved by using suitable state transformation so that the original Lyapunov equations are decomposed into the reduced-order local Lyapunov equations. The proposed algorithms not only solve optimal control problems in the weakly coupled bilinear system but also reduce the computation time. This paper also includes an example to demonstrate the procedures.
This paper presents a meshfree procedure using a convex generalized meshfree (GMF) approximation for the large deformation analysis of particle-reinforced rubber compounds on microscopic level. The convex GMF approximation possesses the weak-Kronecker-delta property that guarantees the continuity of displacement across the material interface in the rubber compounds. The convex approximation also ensures the positive mass in the discrete system and is less sensitive to the meshfree nodal support size and integration order effects. In this study, the convex approximation is generated in the GMF method by choosing the positive and monotonic increasing basis function. In order to impose the periodic boundary condition in the unit cell method for the microscopic analysis, a singular kernel is introduced on the periodic boundary nodes in the construction of GMF approximation. The periodic boundary condition is solved by the transformation method in both explicit and implicit analyses. To simulate the interface de-bonding phenomena in the rubber compound, the cohesive interface element method is employed in corporation with meshfree method in this study. Several numerical examples are presented to demonstrate the effectiveness of the proposed numerical procedure in the large deformation analysis.
Park, Dong-Hoon;Kim, Min-Soo;Kim, Jong-Rip;Jeon, Jae-Young
Journal of Mechanical Science and Technology
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v.15
no.9
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pp.1257-1267
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2001
For efficient mechanical system optimization, a new two-point approximation method is presented. Unlike the conventional two-point approximation methods such as TPEA, TANA, TANA-1, TANA-2 and TANA-3, this introduces the shifting level into each exponential intervening variable to avoid the lack of definition of the conventional exponential intervening variables due to zero-or negative-valued design variables. Then a new quadratic approximation whose Hessian matrix has only diagonal elements of different values is proposed in terms of these shifted exponential intervening variables. These diagonal elements are determined in a closed form that corrects the typical error in the approximate gradient of the TANA series due to the lack of definition of exponential type intervening variables and their incomplete second-order terms. Also, a correction coefficient is multiplied to the pre-determined quadratic term to match the value of approximate function with that of the previous point. Finally, in order to show the numerical performance of the proposed method, a sequential approximate optimizer is developed and applied to solve six typical design problems. These optimization results are compared with those of TANA-3. These comparisons show that the proposed method gives more efficient and reliable results than TANA-3.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.24
no.12
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pp.3040-3052
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2000
For effective construction of second-order response surface models, an efficient quad ratic approximation method is proposed in the context of trust region model management strategy. In the proposed method, although only the linear and quadratic terms are uniquely determined using 2n+1 design points, the two-factor interaction terms are mathematically updated by normalized quasi-Newton formula. In order to show the numerical performance of the proposed approximation method, a sequential approximate optimizer is developed and solves a typical unconstrained optimization problem having 2, 6, 10, 15, 30 and 50 design variables, a gear reducer system design problem and two dynamic response optimization problems with multiple objectives, five objectives for one and two objectives for the other. Finally, their optimization results are compared with those of the CCD or the 50% over-determined D-optimal design combined with the same trust region sequential approximate optimizer. These comparisons show that the proposed method gives more efficient than others.
In order to raise a class discrimination power by combining multiple classifiers under the Bayesian decision theory, the upper bound of a Bayes error rate bounded by the conditional entropy of a class variable and decision variables obtained from training data samples should be minimized. Wang and Wong proposed a tree dependence first-order approximation scheme of a high order probability distribution composed of the class and multiple feature pattern variables for minimizing the upper bound of the Bayes error rate. This paper presents an extended high order product approximation scheme dealing with higher order dependency more than the first-order tree dependence, based on the minimization of the upper bound of the Bayes error rate. Multiple recognizers for unconstrained handwritten numerals from CENPARMI were combined by the proposed approximation scheme using the Bayesian formalism, and the high recognition rates were obtained by them.
We consider singularly perturbed Boundary Value Problems (BVPs) for third and fourth order Ordinary Differential Equations(ODEs) of convection-diffusion type with discontinuous source term and a small positive parameter multiplying the highest derivative. Because of the type of Boundary Conditions(BCs) imposed on these equations these problems can be transformed into weakly coupled systems. In this system, the first equation does not have the small parameter but the second contains it. In this paper a computational method named as 'An asymptotic finite element method' for solving these systems is presented. In this method we first find an zero order asymptotic approximation to the solution and then the system is decoupled by replacing the first component of the solution by this approximation in the second equation. Then the second equation is independently solved by a fitted mesh Finite Element Method (FEM). Numerical experiments support our theoritical results.
In the present study, an efficient method for the optimum design of three-dimensional (3D) steel framed structures is proposed. In this method, in addition to choosing the best position of columns based on architectural requirements, the optimum cross-sectional dimensions of elements are determined. The preliminary design variables are considered as the number of columns in structural plan, which are determined by a direct optimization method suitable for discrete variables, without requiring the evaluation of derivatives. After forming the geometry of structure, the main variables of the cross-sectional dimensions are evaluated, which satisfy the design constraints and also achieve the least-weight of the structure. To reduce the number of finite element analyses and the overall computational time, a new third order approximate function is introduced which employs only the diagonal elements of the higher order derivatives matrices. This function produces a high quality approximation and also, a robust optimization process. The main feature of the proposed techniques that the higher order derivatives are established by the first order exact derivatives. Several examples are solved and efficiency of the new approximation method and also, the proposed method for the best position of columns in 3D steel framed structures is discussed.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.4
no.3
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pp.223-230
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1999
A conventional sliding mode control approach is often impractical or difficult when it is applied to high order process b because the number of tuning parameters in the sliding mode controller increases with the order of the plant. C Camacho(l996) proposed a design method of a fixed structure sliding mode controller based on a first order plus dead t time approximation to the higher-order process. But, his method has such problems as chattering, over‘shoot, and c command following due to the Taylor the approximation en‘ors for the time delay term of the first order model. In this p paper, a new design technique for a sliding mode controller based on the modified Taylor approximation considered a w weight is developed to improve the Camacho's problems.
A new theoretical method, named the SCF-DWB-IOS approximation, is suggested to investigate the vibrational predissociation of triatomic van der Waals complexes. The meta stable vibrational excited states are described with SCF (self-consistent-field) approximation and the fragmented diatomic continuum states are determined by using IOS (infinite order sudden) approximation. The dissociation process itself is studied by using DWB (distorted wave Born) approximation. As a test case, the predissociation rates, rotational state distributions of products, and the lifetimes of vibrationally excited states of $Ne-I_2$ are all computed which are in reasonable agreements with other theoretical and/or experimental results. The suggested SCF-DWB-IOS approximation scheme is found to be a very simple but efficient theoretical tool to investigate the vibrational predissociation dynamics of small van der Waals complexes.
Here we exhibit multivariate quantitative approximations of Banach space valued continuous multivariate functions on a box or ℝN, N ∈ ℕ, by the multivariate normalized, quasi-interpolation, Kantorovich type and quadrature type neural network operators. We treat also the case of approximation by iterated operators of the last four types. These approximations are achieved by establishing multidimensional Jackson type inequalities involving the multivariate modulus of continuity of the engaged function or its high order Fréchet derivatives. Our multivariate operators are defined by using a multidimensional density function induced by the generalized symmetrical sigmoid function. The approximations are point-wise and uniform. The related feed-forward neural network is with one hidden layer.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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