Performances of multiple surrogate models are evaluated in a turbomachinery blade shape optimization. The basic models, i.e., Response Surface Approximation, Kriging and Radial Basis Neural Network models as well as weighted average models are tested for shape optimization. Global data based errors for each surrogates are used to calculate the weights. These weights are multiplied with the respective surrogates to get the final weighted average models. The design points are selected using three level fractional factorial D-optimal designs. The present approach can help address the multi-objective design on a rational basis with quantifiable cost-benefit analysis.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.18
no.9
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pp.71-81
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2001
This paper analyzes the effectiveness of minimizing vibration and sound transmission on/through a thin rectangular plate by both feedback control and hybrid control which combines adaptive feedforward control with a feedback loop. An experimental system identification technique using the matrix-fractional curve-fitting of the frequency response data is introduced for complex shaped structures. This identification technique reduces the model order o the MIMO(Multi-Input Multi-Output) system which simplifies the practical implementation. The adaptive feedforward control uses a Multiple filtered-x LMS(Least Mean Square) algorithm and the feedback control uses a multivariable digital LQG(Linear Quadratic Gaussian) algorithm. Experimental results show that an effective reduction of sound transmission is achieved by the hybrid control scheme when both vibration and noise measurement signals are incorporated in the controller.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.23
no.11
s.170
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pp.2058-2066
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1999
The present paper proposes a new dynamic analysis method for multi-span Timoshenko beam structures supported by joints with damping subject to moving loads. An exact dynamic element matrix method is adopted to model Timoshenko beam structures. A generalized modal analysis method is applied to derive response formulae for beam structures subject to moving loads. The proposed method offers an exact and closed form solution. Two numerical examples are provided for validating and illustrating the proposed method. In the first numerical example, a single span beam with multiple moving loads is considered. A dynamic analysis on a multi-span beam under a moving load is considered as the second example, in which the flexibility and damping of supporting joints are taken into account. The numerical study proves that the proposed method is useful for the vibration analysis of multi-span beam-hype structures by moving loads.
The main objective of critical excitation methods is to reveal the worst possible response of structures. This goal is accomplished by considering the uncertainties of ground motion, which is subjected to the appropriate constraints, such as earthquake power and intensity limit. The concentration of this current study is on the theoretical optimization aspect, as is the case with the majority of conventional critical excitation methods. However, these previous studies on critical excitation lead to a discontinuous power spectral density (PSD). This paper introduces some critical excitations which contain proper continuity in frequency domain. The main idea for generating such continuous excitations stems from the combination of two continuous functions. On the other hand, in order to provide a non-stationary model, this paper attempts to present an appropriate envelope function, which unlike the previous envelope functions, can properly cover the natural earthquakes' accelerograms based on multi-peak conditions. Finally, the proposed method is developed into the multiple-degree-of-freedom (M.D.O.F) structures.
In the simple linear regression model Y = .alpha.$_{0}$ + .beta.$_{0}$Z + .epsilon. under the right censorship of the response variables, the estimation of the mean lifetime E(Y) is an interesting problem. In this paper we propose a method of estimating E(Y) based on the observations modified by the arguments of Buckley and James (1979). It is shown that the proposed estimator is consistent and our proposed procedure in the simple linear regression case can be naturally extended to the multiple linear regression. Finally, we perform simulation studies to compare the proposed estimator with the estimator introduced by Gill (1983).83).
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.21
no.2
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pp.161-168
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2014
In mixture experiments with process variables, we consider the case that some of process variables are either uncontrollable or hard to control, which are called noise variables. Given the such mixture experimental data with process variables, first we study how to search for candidate models. Good candidate models are screened by the sequential variables selection method and checking the residual plots for the validity of the model assumption. Two methods, which use numerical optimization methods proposed by Derringer and Suich (1980) and minimization of the weighted expected loss, are proposed to find a cost-effective robust optimal condition in which the performance of the mean as well as the variance of the response for each of the candidate models is well-behaved under the cost restriction of the mixture. The proposed methods are illustrated with the well known fish patties texture example described by Cornell (2002).
The distributed OCSP (Online Certificate Status Protocol), composed of multiple responders, is a model that enhances the utilization of each responder and reduces the response time. In a multi-user distributed environment, load balancing mechanism must be developed for the improvement of the performance of the whole system. Conservative load balancing algorithms often ignore the communication cost of gathering the information of responders. As the number of request is increased, however, fail to consider the communication cost may cause serious problems since the communication time is too large to disregard. We propose an adaptive load balancing algorithm and evaluate the effectiveness by performing modeling and simulation. The principal advantage of new algorithm is in their simplicity: there is no need to maintain and process system state information. We evaluated the quality of load balancing achieved by the new algorithm by comparing the queue size of responders and analyzing the utilization of these responders. The simulation results show how efficiently load balancing is done with the new algorithm.
How the organ size is adjusted to the proper size during development and how organs know that they reach the original size during regeneration remain long-standing questions. Based on studies using multiple model organisms and approaches for over 20 years, a consensus has been established that the Hippo pathway plays crucial roles in controlling organ size and maintaining tissue homeostasis. Given the significance of these processes, the dysregulation of the Hippo pathway has also implicated various diseases, such as tissue degeneration and cancer. By regulating the downstream transcriptional coactivators YAP and TAZ, the Hippo pathway coordinates cell proliferation and apoptosis in response to a variety of signals including cell contact inhibition, polarity, mechanical sensation and soluble factors. Since the core components and their functions of the Hippo pathway are evolutionarily conserved, this pathway serves as a global regulator of organ size control. Therefore, further investigation of the regulatory mechanisms will provide physiological insights to better understand tissue homeostasis. In this review, the historical developments and current understandings of the regulatory mechanism of Hippo signaling pathway are discussed.
The major difficulty of using Bayesian probabilistic inference for system identification is to obtain the posterior probability density of parameters conditioned by the measured response. The posterior density of structural parameters indicates how plausible each model is when considering the uncertainty of prediction errors. The Markov chain Monte Carlo (MCMC) method is a widespread medium for posterior inference but its convergence is often slow. The differential evolution adaptive Metropolis-Hasting (DREAM) algorithm boasts a population-based mechanism, which nms multiple different Markov chains simultaneously, and a global optimum exploration ability. This paper proposes an improved differential evolution adaptive Metropolis-Hasting algorithm (IDREAM) strategy to estimate the posterior density of structural parameters. The main benefit of IDREAM is its efficient MCMC simulation through its use of the adaptive Metropolis (AM) method with a mutation strategy for ensuring quick convergence and robust solutions. Its effectiveness was demonstrated in simulations on identifying the structural parameters with limited output data and noise polluted measurements.
The test of engine performance using the engine dynamometer needs technical researchers and facilities. A variety of CAE analysis programs and DoE(Design of Experiments) are used to analyze data efficiently instead of tests. The study got data from simulations of WAVE that used to model the SI engine to identify performance of engine. DoE makes it possible to know effectiveness of factors for power, BSFC, volume efficiency and find optimum condition in each factor through minimizing number of experiments. CA50 has effect on power and BSFC as volume efficiency is related with cylinder liner temperature and heat coefficients. The final result in DoE could be identified of consistency above 98% after substituting the data to WAVE.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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