International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.6
no.5
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pp.639-650
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2008
Electricity price forecasting has become an integral part of power system operation and control. In this paper, a wavelet transform (WT) based neural network (NN) model to forecast price profile in a deregulated electricity market has been presented. The historical price data has been decomposed into wavelet domain constitutive sub series using WT and then combined with the other time domain variables to form the set of input variables for the proposed forecasting model. The behavior of the wavelet domain constitutive series has been studied based on statistical analysis. It has been observed that forecasting accuracy can be improved by the use of WT in a forecasting model. Multi-scale analysis from one to seven levels of decomposition has been performed and the empirical evidence suggests that accuracy improvement is highest at third level of decomposition. Forecasting performance of the proposed model has been compared with (i) a heuristic technique, (ii) a simulation model used by Ontario's Independent Electricity System Operator (IESO), (iii) a Multiple Linear Regression (MLR) model, (iv) NN model, (v) Auto Regressive Integrated Moving Average (ARIMA) model, (vi) Dynamic Regression (DR) model, and (vii) Transfer Function (TF) model. Forecasting results show that the performance of the proposed WT based NN model is satisfactory and it can be used by the participants to respond properly as it predicts price before closing of window for submission of initial bids.
In this study, we propose a new fast algorithm for calculating short range forces in molecular dynamics, This algorithm uses a new hierarchical tree data structure which has a high adaptiveness to the particle distribution. It can divide a parent cell into k daughter cells and the tree structure is independent of the coordinate system and particle distribution. We investigated the characteristics and the performance of the tree structure according to k. For parallel computation, we used orthogonal recursive bisection method for domain decomposition to distribute particles to each processor, and the numerical experiments were performed on a 32-node Linux cluster. We compared the performance of the oct-tree and developed new algorithm according to the particle distributions, problem sizes and the number of processors. The comparison was performed sing tree-independent method and the results are independent of computing platform, parallelization, or programming language. It was found that the new algorithm can reduce computing cost for a large problem which has a short search range compared to the computational domain. But there are only small differences in wall-clock time because the proposed algorithm requires much time to construct tree structure than the oct-tree and he performance gain is small compared to the time for single time step calculation.
Parallel finite element code has been recently developed for the analysis of the incompressible Wavier-Stokes equations using domain decomposition method. Metis and MPI libraries are used for the domain partitioning of an unstructured mesh and the data communication between sub-domains, respectively. For unsteady computation of the incompressible Navier-Stokes equations, 4-step splitting method is combined with P1P1 finite element formulation. Smagorinsky and dynamic model are implemented for the simulation of turbulent flows. For the validation performance-estimation of the developed parallel code, three-dimensional Laplace equation has been solved. It has been found that the speed-up of 40 has been obtained from the present parallel code fir the bench mark problem. Lastly, the turbulent flows around the MIRA model and Tiburon model have been solved using 32 processors on IBM SMP cluster and unstructured mesh. The computed drag coefficient agrees better with the existing experiment as the mesh resolution of the region increases, where the variation of pressure is severe.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.7
no.1
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pp.57-64
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2000
We describe a parallel implementation for the large-eddy simulation(LES) of stratified and rotating turbulence based on MPI. The parallelization strategy is specified by eliminating the tridiagonal solver with explicit method and by domain decompositions for solving the poisson equation. In this simulation we have run on CRAY-T3E under the message passing platform MPI with a various domain decomposition and the scalability of this parallel code of LES are also presented. The result shows that we can gain up to 16 times faster speed up on 64 processors with xyz-directional domain decomposition and scalable up to $128{\times}128{\times}$ which processing time is almost similar to that of $40{\times}40{\times}40$ on a single processor machine with a sequential code.
This paper presents the structural identification of an arch dam model for the damaged, repaired and strengthened conditions under different water levels. For this aim, an arch dam-reservoir-foundation model has been constructed. Ambient vibration tests have been performed on the damaged, repaired and strengthened dam models for the empty reservoir (0 cm), 10 cm, 20 cm, 30 cm, 40 cm, 50 cm and full reservoir (60 cm) water levels to illustrate the effects of water levels on the dynamics characteristics. Enhanced Frequency Domain Decomposition Method in the frequency domain has been used to extract the dynamic characteristics. The dynamic characteristics obtained from the damaged, repaired and strengthened dam models show that the natural frequencies and damping ratios are considerably affected from the varying water level. The maximum differences between the frequencies for the empty and full reservoir are obtained as 16%, 33%, and 25% for damaged, repaired and strengthened model respectively. Mode shapes obtained from the all models are not affected by the increasing water level. Also, after the repairing and strengthening implementations, the natural frequencies of the arch dam model increase significantly. After strengthening, between 46-92% and 43-62% recovery in the frequencies are calculated for empty and full reservoir respectively. Apparently, after strengthening implementation, the mode shapes obtained are more acceptable and distinctive compared to those for the damaged model.
In this paper, we present a new adaptive filter structure which is based on polyphase decomposition of the filter to be adapted. This structure uses wavelet transform to acquire transform-domain coefficients of the input signal. With this coefficients RLS algorithm is used for adaptation. Particularly, using the polyphase parallel structure, we can trace the system which has very long impulse response with only increasing the subband, and show that computational savings can be achieved. The proposed structure was applied to system identification for performance estimation and compared with fullband adaptive filter.
We consider the Cauchy problem for Laplacian. Using the single layer representation, we obtain an equivalent system of boundary integral equations. We show the singular values of the ill-posed Cauchy operator decay exponentially, which means that a small error is exponentially amplified in the solution of the Cauchy problem. We show the decaying rate is dependent on the geometry of he domain, which provides the information on the choice of numerically meaningful modes. We suggest a pseudo-inverse regularization method based on singular value decomposition and present various numerical simulations.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.23
no.5
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pp.475-482
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2010
In this paper, an efficient two-level parallel domain decomposition algorithm is suggested to solve large-DOF structural problems. Each subdomain is composed of the coarse problem and local problem. In the coarse problem, displacements at coarse nodes are computed by the iterative method that does not need to assemble a stiffness matrix for the whole coarse problem. Then displacements at local nodes are computed by Multi-Frontal Sparse Solver. A parallel version of PCG(Preconditioned Conjugate Gradient Method) is developed to solve the coarse problem iteratively, which minimizes the data communication amount between processors to increase the possible problem DOF size while maintaining the computational efficiency. The test results show that the suggested algorithm provides scalability on computing performance and an efficient approach to solve large-DOF structural problems.
Altunisik, Ahmet Can;Bayraktar, Alemdar;Sevim, Baris
Computers and Concrete
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v.12
no.6
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pp.803-818
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2013
In this study, analytical and experimental modal analyses of a scaled bridge model are carried out to extract the dynamic characteristics such as natural frequency, mode shapes and damping ratios. For this purpose, a scaled bridge model is constructed in laboratory conditions. Three dimensional finite element model of the bridge is constituted and dynamic characteristics are determined, analytically. To identify the dynamic characteristics experimentally; Experimental Modal Analyses (ambient and forced vibration tests) are conducted to the bridge model. In the ambient vibration tests, natural excitations are provided and the response of the bridge model is measured. Sensitivity accelerometers are placed to collect signals from the measurements. The signals collected from the tests are processed by Operational Modal Analysis; and the dynamic characteristics of the bridge model are estimated using Enhanced Frequency Domain Decomposition and Stochastic Subspace Identification methods. In the forced vibration tests, excitation of the bridge model is induced by an impact hammer and the frequency response functions are obtained. From the finite element analyses, a total of 8 natural frequencies are attained between 28.33 and 313.5 Hz. Considering the first eight mode shapes, these modes can be classified into longitudinal, transverse and vertical modes. It is seen that the dynamic characteristics obtained from the ambient and forced vibration tests are close to each other. It can be stated that the both of Enhanced Frequency Domain Decomposition and Stochastic Subspace Identification methods are very useful to identify the dynamic characteristics of the bridge model. The first eight natural frequencies are obtained from experimental measurements between 25.00-299.5 Hz. In addition, the dynamic characteristics obtained from the finite element analyses have a good correlation with experimental frequencies and mode shapes. The MAC values obtained between 90-100% and 80-100% using experimental results and experimental-analytical results, respectively.
It is well-known that if a convex hyperbolic polygon is constructed as a fundamental domain for a subgroup of the modular group, then its translates by the group elements form a locally finite tessellation and its side-pairing transformations form a system of generators for the group. Such hyperbolically convex polygons can be obtained by using Dirichlet's and Ford's polygon constructions. Another method of obtaining a fundamental domain for subgroups of the modular group is through the use of a right coset decomposition and we call such domains standard fundamental domains. In this paper we give subgroups of the modular group which do not have hyperbolically convex standard fundamental domain containing only inequivalent cusps.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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