• Geomechanics and Engineering
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• 제15권5호
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• pp.1029-1038
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• 2018

A superposition-iteration (S-I) model is proposed to simulate the jet grouting pre-reinforcing impact for a shallow-buried tunnel. The common model is deduced by theoretical (force equilibrium) analysis and then transformed into the numerical formulation. After applying it to an actual engineering problem, the most obvious deficiency was found to be continuous error accumulation, even when the parameters change slightly. In order to address this problem, a superposition-iteration model is developed based on the basic assumption and superposition theory. First, the additional deflection between two successive excavation steps is determined. This is caused by the disappearance of the supporting force in the excavated zone and the soil pressure in the disturbed zone. Consequently, the final deflection can be obtained by repeatedly superposing the additional deflection to the initial deflection in the previous steps. The analytical solution is then determined with the boundary conditions. The superposition-iteration model is thus established. This model was then applied and found to be suitable for real-life engineering applications. During the calculation, the error induced by the ill-conditioned problem of the matrix is easily addressed. The precision of this model is greater compared to previous models. The sensitivity factors and their impact are determined through this superposition-iteration model.

• 전기전자학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.272-281
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• 2014

전기 임피던스 단층촬영법을 이용한 정적 영상 복원에서 대표적으로 사용되고 있는 복원 알고리즘은 modified Newton-Raphson(mNR) 알고리즘으로 수렴 속도 및 추정 정확도 측면에서 비교적 다른 알고리즘들에 비해 좋은 성능을 나타낸다. mNR 알고리즘에서는 측정 전압과 계산 전압과의 차이, 즉 잔류오차를 최소화하도록 목적함수를 설정하고 이를 반복 연산하여 내부의 저항률 분포를 추정한다. 이때 EIT 역문제의 비정치성을 완화시키기 위해 조정방법을 사용하며 조정인자에 따라 서로 다른 영상 복원 성능을 나타낸다. 기존 기법에서는 반복 연산마다 일정한 상수 값의 조정인자를 사용하기 때문에 대상 물체의 내부 상태가 변하거나 측정 잡음 등이 있는 경우 때때로 조정인자에 따라 영상 복원이 수렴되지 않는다. 따라서 본 논문에서는 영상 복원 수렴 및 성능을 개선하기 위하여 잔류오차에 기반하여 반복 연산마다 자동적으로 조정인자를 수정하는 기법을 제안하였다. 시뮬레이션과 실험을 수행하여 제안된 기법의 영상 복원성능을 평가한 결과 비교적 양호한 성능을 나타내었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권9호
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• pp.1545-1550
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• 2006

최소분산프로세서는 정합장처리(Matched Field Processing : MFP)로서 해양 환경을 완전히 알고 있을 때 우수한 부엽(sidelobe) 억제 능력을 가지고 있다. 그러나 다중 표적 이 존재 시 최소분산프로세서는 선형 프로세서가 아니므로 각각의 표적에 의한 주엽(mainlobe) 뿐만 아니라 표적 상호간에 의한 부엽이 발생되므로 표적의 정확한 위치를 추정하지 못 할 수 있다. 따라서 본 논문은 해양에 분포한 다중 표적들의 위치를 추정하기 위하여 다중 표적에 의해 수신된 데이터벡터의 cross spectral density matrix(CSDM)에서 CLEAN 알고리즘을 기반으로 표적 각각의 데이터벡터를 분리 추출하여 CSDM을 산출하고 이를 비선형 프로세서인 최소분산프로세서에 적용함으로써 표적 상호간의 부엽들을 제거하여 표적의 수와 위 치를 정확히 추정 할 수 있는 방법을 제안한다.