Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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v.2
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pp.101-106
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2006
The geoidal undulations are needed for determining the orthometric heights from the Global Positioning System GPS-derived ellipsoidal heights. There are several methods for geoidal undulation determination. The paper presents a method employing a simple architecture Two Layer Multiquadric-Biharmonic Artificial Neural Network (TLMB-ANN) to approximate an area of 4200 square kilometres quasigeoid surface with GPS-levelling data. Hardy’s Multiquadric-Biharmonic functions is used as the hidden layer neurons’ activation function and Levenberg-Marquardt algorithm is used to train the artificial neural network. In numerical examples five surfaces were compared: the gravimetric geometry hybrid quasigeoid, Support Vector Machine (SVM) model, Hybrid Fuzzy Neural Network (HFNN) model, Traditional Three Layer Artificial Neural Network (ANN) with tanh activation function and TLMB-ANN surface approximation. The effectiveness of TLMB-ANN surface approximation depends on the number of control points. If the number of well-distributed control points is sufficiently large, the results are similar with those obtained by gravity and geometry hybrid method. Importantly, TLMB-ANN surface approximation model possesses good extrapolation performance with high precision.
In this paper, the aim is to solve the neutral delay differential equations in the following form using multiquadric approximation scheme, (1) $$\{_{\;y(t)\;=\;{\phi}(t),\;\;\;\;\;t\;{\leq}\;{t_1},}^{\;y'(t)\;=\;f(t,\;y(t),\;y(t\;-\;{\tau}(t,\;y(t))),\;y'(t\;-\;{\sigma}(t,\;y(t)))),\;{t_1}\;{\leq}\;t\;{\leq}\;{t_f},}$$ where f : $[t_1,\;t_f]\;{\times}\;R\;{\times}\;R\;{\times}\;R\;{\rightarrow}\;R$ is a smooth function, $\tau(t,\;y(t))$ and $\sigma(t,\;y(t))$ are continuous functions on $[t_1,\;t_f]{\times}R$ such that t-$\tau(t,\;y(t))$ < $t_f$ and t - $\sigma(t,\;y(t))$ < $t_f$. Also $\phi(t)$ represents the initial function or the initial data. Hence, we present the advantage of using the multiquadric approximation scheme. In the sequel, presented numerical solutions of some experiments, illustrate the high accuracy and the efficiency of the proposed method even where the data points are scattered.
This paper presents a "window-zoom-out" optimization strategy with relatively fewer sampling data. In this method, an optimal Latin hypercube sampling experiment based on multi-objective Pareto optimization is developed to obtain the sampling data. The response surface method with multiquadric radial basis function combined with (1+$\lambda$) evolution strategy is used to find the global optimal point. The proposed method is verified with numerical experiments.
Recently, the development of accurate gravity-meter and GPS make it possible to obtain high resolution gravity data. Though gravity data interpretation like modeling and inversion has significantly improved, gravity data processing itself has improved very little. Conventional gravity data processing removes gravity effects due to mass and height difference between base and measurement level. But, it would be a biased density model when some or whole part of anomalous bodies exist above the base level. We attempted to make a multiquadric surface of the survey area from topography with DEM (Digital Elevation Map) data. Then we constituted rectangular blocks which reflect real topography of the survey area by the multiquadric surface. Thus, we were able to carry out 3-D inversions which include information of topography. We named this technique, 3-D Gravity Terrain Inversion (3DGTI). The model test showed that the inversion model from 3DGTI made better results than conventional methods. Furthermore, the 3-dimensional model from the 3DGTI method could maintain topography and as a result, it showed more realistic geologic model. This method was also applied on real field data in Masan-Changwon area. Granitic intrusion is an important geologic characteristic in this area. This method showed more critical geological boundaries than other conventional methods. Therefore, we concluded that in the case of various rocks and rugged terrain, this new method will make better model than convention ones.
A new method for local control of arbitrary scattered data interpolation in the hyperbolic plane is developed in this paper. The issue associated with local control is very critical in the interactive in the interactive design field. Especially the suggested method in this paper could be effectively applied to the interactive shape modeling of genus-N objects, which are constructed on the hyperbolic plane. Since the effects of the changed data affects only the limited area around itself, it is more convenient for end-users to design a genus-N object interactively. Therefore, by improving the global interpolation on the hyperbolic plane where the genus-N object is constructed, this research is aiming at the development and implementation of the local interpolation on the hyperbolic plane. It is implemented using the following process. First, for localizing the interpolating functions, the hyperbolic domain is tessellated into arbitrary triangle patches and the group of adjacent triangle patches of each data point is defined as a sub-domain. On each sub-domain, a weight function is defined. Last, by blending of three weight functions on the overlapped triangles, local MQ interpolation is completed. Consequently, it is compared with the global MQ interpolation using several sample data and functions.
This paper proposes an efficient approach for the structural topology optimization of bi-directional functionally graded structures by incorporating popular radial basis functions (RBFs) into an implicit level set (ILS) method. Compared to traditional element density-based methods, a level set (LS) description of material boundaries produces a smoother boundary description of the design. The paper develops RBF implicit modeling with multiquadric (MQ) splines, thin-plate spline (TPS), exponential spline (ES), and Gaussians (GS) to define the ILS function with high accuracy and smoothness. The optimization problem is formulated by considering RBF-based nodal densities as design variables and minimizing the compliance objective function. A LS-RBF optimization method is proposed to transform a Hamilton-Jacobi partial differential equation (PDE) into a system of coupled non-linear ordinary differential equations (ODEs) over the entire design domain using a collocation formulation of the method of lines design variables. The paper presents detailed mathematical expressions for BiDFG beams topology optimization with two different material models: continuum functionally graded (CFG) and mechanical functionally graded (MFG). Several numerical examples are presented to verify the method's efficiency, reliability, and success in accuracy, convergence speed, and insensitivity to initial designs in the topology optimization of two-dimensional (2D) structures. Overall, the paper presents a novel and efficient approach to topology optimization that can handle bi-directional functionally graded structures with complex geometries.
Many studies have successfully developed a number of terrain correction programs in gravity data. Furthermore, terrain data that is a basic data for terrain correction has widely been provided through internet. We have also developed our own precise gravity terrain correction program. The currently existing gravity terrain correction programs have been developed for regional scale gravity survey, thus a more precise gravity terrain correction program needs to be developed to correct terrain effect. This precise gravity terrain program can be applied on small size geologic targets, such as small scale underground resources or underground cavities. The multiquadric equation has been applied to create a mathematical terrain surface from basic terrain data. Users of this terrain correction program can put additional terrain data to make more precise terrain correction. In addition, height differences between terrain and base of gravity meter can be corrected in this program.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.58
no.4
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pp.735-741
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2009
This paper presents an algorithm for the permanent magnet shape optimization of a large scale BLDC(Brushless DC) motor to minimize the cogging torque. A response surface method (RSM) using multiquadric radial basis function is employed to interpolate the objective function in design parameter space. In order to get a reasonable response surface with relatively small number of sampling data points, additional sampling points are added on the basis of design sensitivity analysis computed by using FEM. The algorithm has 2 stages: the first stage is to determine the PM arc angle, and the 2nd stage is to optimize the magnet pole shape. The developed algorithm is applied to a 5MW BLDC motor to get a minimum cogging torque. After 3 iterations with 4 design parameters, the cogging torque is reduced to 13.2% of the initial one.
In this paper, we propose a class of meshless collocation approaches for the solution of time dependent partial differential algebraic equations (PDAEs) in terms of a radial basis function interpolation numerical scheme. Kansa's method and the Hermite collocation method (HCM) for PDAEs are given. A sensitivity analysis of the solutions from different shape parameter c is obtained by numerical experiments. With use of the random collocation points, we have obtain the more accurate solution by the methods than those by the finite difference method for the PDAEs with index-2, i.e, we avoid the influence from an index jump of PDAEs in some degree. Several numerical experiments show that the methods are efficient.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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