돌발홍수, 집중호우 등 강우가 발생 원인되는 자연재해에 효과적으로 대응하기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있으나 강우의 시공간 변동성과 발생과정의 복잡한 물리과정으로 인해 강우 추정에 한계를 가진다. 일반적으로 강우 추정은 물리적, 추계학적 모형을 이용하며 추계학적 모형의 점과정(point process)을 이용하여 강우를 생산한다. 추계학적 강우 모형은 관측 강우의 시간 스케일, 강우발생 빈도, 강우 강도 등 강우 구조의 특성을 반영 할 수 있다는 장점을 가지고 있으나 생산되는 강우의 구조가 추정되는 매개변수에 크게 의존한다는 점에서 실제 강우에 적합한 매개변수 추정이 중요하다. 본 연구에서는 낙동강 유역내에 있는 20개의 강우관측 지점을 대상으로 1973년-2017년까지의 강우 관측자료를 수집하였으며 추계학적 강우생성 모형으로 점과정을 이용하는 추계학적 강우생성 모형인 NSRPM(Neymann-Scott rectangular pulse model)을 선정하였다. NSRPM모형의 매개변수를 추정하기위한 최적기법으로 DFP(Davidon-Fletcher-Powell), GA(genetic algorithm), Nelder-Mead, DE(differential evolution)를 이용하여 추정된 매개변수의 적합성을 분석하고 지역특성을 고려한 매개변수 추정 기법을 제시하였다. 추정된 모형의 매개변수를 분석한 결과 DE와 Nelder-Mead 기법이 높은 적합성을 보였으며 DFP, GA기법이 상대적으로 낮은 적합도를 보였다.
다중 빔 탐색 3D 레이다는 디지털 빔 형성 기술을 이용하여 수신시 적층 빔을 형성하는 최신의 3D 레이다 기술이다. 본 논문에서는 다중 경로 환경 상태에서 다중 빔 3D 레이다의 저고도 표적의 고도 추출을 위한 방법을 제안하고 고찰해 보고자 한다. 다중 빔 레이다에서 저고도 표적에서 발생하는 다중 경로 전파 및 레이다 신호 발생 모델링에 대해 기술하고, 거울 반사 상황에서 효과적으로 표적 고도를 추출하기 위해 nelder-mead simplex multipath reduction(NMSMR) 기법에 대해 기술한다. 제안된 알고리듬의 성능을 다양한 표적 고도와 레이다 주파수에 대해 시뮬레이션으로 확인하였다.
LCD BLU(Back-Light Unit)의 설계에는 광선추적 기법이 많이 사용되고 있으며, 이러한 기법을 통하여 도광판 전면으로 출사되는 빛의 휘도, 휘도의 균일도, 광효율 등을 수치적으로 예측할 수 있다. 휘도와 휘도의 균일도 등과 같은 항목은 BLU 설계에 있어서 매우 중요한 요소 중의 하나이며, 이러한 BLU의 광학적 특성은 도광판의 후면에 인쇄된 잉크패턴에 가장 많을 영향을 받고 있다 따라서 높은 휘도와 균일도를 발생시킬 수 있는 최적화된 잉크패턴을 설계하는 것은 BLU의 설계에 있어서 가장 중요한 부분 중의 하나이다. 본 논문에서는 최적의 잉크패턴을 설계하기 위하여 직접탐색(Direct Search) 기법 중에서 Holder Mead의 심플렉스탐색(Simplex Search) 알고리즘을 적용하였다. 직접탐색 기법은 최적의 잉크패턴을 계산하는 것과 같은 비선형적이고, 비연속적이며, 미분불가능한 함수의 최적점을 계산하는 분야에 많이 적용되고 있다. 본 논문에서는 여러 가지 실험을 통하여 심플렉스탐색 기법이 최적의 잉크패턴을 설계하는데 있어서 매우 효율적이며 안정적으로 사용될 수 있음을 보여주며, 이러한 최적화 기법으로 인하여 BLU 설계기능을 개선할 수 있음을 보여준다
With the continuous increase of computational capacity, more and more complex nonlinear elastoplastic constitutive models were developed to study the mechanical behavior of elastoplastic materials. These constitutive models generally contain a large amount of physical and phenomenological parameters, which often require a large amount of computational costs to determine. In this paper, an inverse parameter determination method is proposed to identify the constitutive parameters of elastoplastic materials, with the consideration of both strain rate effect and temperature effect. To carry out an efficient design, a hybrid optimization algorithm that combines the genetic algorithm and the Nelder-Mead simplex algorithm is proposed and developed. The proposed inverse method was employed to determine the parameters for an elasto-viscoplastic constitutive model and Johnson-cook model, which demonstrates the capability of this method in considering strain rate and temperature effect, simultaneously. This hybrid optimization algorithm shows a better accuracy and efficiency than using a single algorithm. Finally, the predictability analysis using partial experimental data is completed to further demonstrate the feasibility of the proposed method.
Structural system identification (SSI) is an inverse problem of difficult solution. Currently, difficulties lie in the development of algorithms which can cater to large size problems. In this paper, a parameter estimation technique based on evolutionary strategy is presented to overcome some of the difficulties encountered in using the traditional system identification methods in terms of convergence. In this paper, a non-traditional form of system identification technique employing evolutionary algorithms is proposed. In order to improve the convergence characteristics, it is proposed to employ immune algorithms which are proved to be built with superior diversification mechanism than the conventional evolutionary algorithms and are being used for several practical complex optimisation problems. In order to reduce the number of design variables, domain decomposition methods are used, where the identification process of the entire structure is carried out in multiple stages rather than in single step. The domain decomposition based methods also help in limiting the number of sensors to be employed during dynamic testing of the structure to be identified, as the process of system identification is carried out in multiple stages. A fifteen storey framed structure, truss bridge and 40 m tall microwave tower are considered as a numerical examples to demonstrate the effectiveness of the domain decomposition based structural system identification technique using immune algorithm.
FE model-based dynamic analysis has been widely used to predict the dynamic characteristics of civil structures. In a physical point of view, an FE model is unavoidably different from the actual structure as being formulated based on extremely idealized engineering drawings and design data. The conventional model updating methods such as direct method and sensitivity-based parameter estimation are not flexible for model updating of complex and large structures. Thus, it is needed to develop a model updating method applicable to complex structures without restriction. The main objective of this paper is to present the model updating method based on the hybrid genetic algorithm (HGA) by combining the genetic algorithm as global optimization method and modified Nelder-Mead's Simplex method as local optimization method. This FE model updating method using HGA does not need the derivation of derivative function related to parameters and without application of complicated inverse analysis methods. In order to allow its application on diversified and complex structures, a commercial FEA tool is adopted to exploit previously developed element library and analysis algorithms. Moreover, an output-level objective function making use of measurement and analytical results is also presented to update simultaneously the stiffness and mass of the analysis model. The numerical examples demonstrated that the proposed method based on HGA is effective for the updating of the FE model of bridge structures.
Significant improvements to methodologies on structural damage detection (SDD) have emerged in recent years. However, many methods are related to inversion computation which is prone to be ill-posed or ill-conditioning, leading to low-computing efficiency or inaccurate results. To explore a more accurate solution with satisfactory efficiency, a PSO-INM algorithm, combining particle swarm optimization (PSO) algorithm and an improved Nelder-Mead method (INM), is proposed to solve multi-sample objective function defined based on Bayesian inference in this study. The PSO-based algorithm, as a heuristic algorithm, is reliable to explore solution to SDD problem converted into a constrained optimization problem in mathematics. And the multi-sample objective function provides a stable pattern under different level of noise. Advantages of multi-sample objective function and its superior over traditional objective function are studied. Numerical simulation results of a two-storey frame structure show that the proposed method is sensitive to multi-damage cases. For further confirming accuracy of the proposed method, the ASCE 4-storey benchmark frame structure subjected to single and multiple damage cases is employed. Different kinds of modal identification methods are utilized to extract structural modal data from noise-contaminating acceleration responses. The illustrated results show that the proposed method is efficient to exact locations and extents of induced damages in structures.
A low-energy dielectric loaded accelerator with a non-uniform, multi-segment structure is studied and optimized. So far, no analytical solution is provided for such structures. Also, due to the existing nonlinear behavior and a large number of geometric parameters, the problem of numerical optimizations is complex. For this reason, a method is presented to design and optimize such structures using the Genetic Algorithm (GA). Moreover, the GA output results are compared with Trust Region (TR) and Nelder-Mead Simplex (NMS) methods. Comparative results show that the GA is more efficient in achieving optimization goals and also has a higher speed than the two other methods. Finally, an optimized accelerating tube is integrated into a proper coupler. Then, the accelerator is simulated for full electromagnetic investigations using the CST suite of codes. This design leads to a structure with a power of about 80 kW in the X-band, which delivers electrons to the output energy in the range of 300-459 kV. The length and outer diameter of the accelerating tube obtained are 10 cm and 1 cm, respectively.
Harmonic/inter-harmonic detection and analysis is an important issue in power system signal processing. This paper proposes a fast algorithm based on matching pursuit (MP) sparse signal decomposition, which can be employed to extract the harmonic or inter-harmonic components of a distorted electric voltage/current signal. In the MP iterations, the method extracts harmonic/inter-harmonic components in order according to the spectrum peak. The Fast Fourier Transform (FFT) and nonlinear optimization techniques are used in the decomposition to realize fast and accurate estimation of the parameters. First, the frequency estimation value corresponding to the maxim spectrum peak in the present residual is obtained, and the phase corresponding to this frequency is searched in discrete sinusoids dictionary. Then the frequency and phase estimations are taken as initial values of the unknown parameters for Nelder-Mead to acquire the optimized parameters. Finally, the duration time of the disturbance is determined by comparing the inner products, and the amplitude is achieved according to the matching expression of the harmonic or inter-harmonic. Simulations and actual signal tests are performed to illustrate the effectiveness and feasibility of the proposed method.
개구면 결합 공진기 급전 마이크로스트립 패치 안테나의 단순하고도 정확한 등가 회로를 추출한다. 이 등가회로는 이상적인 트랜스포머, 어드미턴스 소자, 그리고 전송선으로 구성되고 각 소자 값들은 가역 정리와 스펙트럼 영역 이미턴스 방법에 기반한 복소 전력 개념으로부터 구할 수 있다. 기 게재된 논문의 연구 결과를 이용하여 제안한 등가회로의 타당성을 검증한 후 이중 대역 안테나를 유전 알고리즘과 Holder-Mead 방법을 통한 이종 진화적 최적화 방법으로 설계하였다. 설계 목표치에 적합한 결과를 도출하였고, 이 결과는 이종 진화적 최적화 방법이 설계에 매우 효율직임을 확인해 준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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