Discrete event modeling is finding ever more application to anlysis and design of complex manufacturing, communication, computer systems, etc. This paper shows how packet network systems may be advantageously represented as DEVS (Discrete Event System Specification) models by employing System Entity structure / Model base (SES/MB) framework developed by Zeigler. DEVS models and network structure representations support a strong basis for performance analysis of packet network systems. This approach is illustated in a typical packet network example with several routing strategies.
Park, E.T.;Lee, Y.H.;Kim, J.;Kang, B.S.;Song, W.J.
Transactions of Materials Processing
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v.27
no.4
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pp.227-235
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2018
The flow stresses have been identified prior to a numerical simulation for predicting a deformation of materials using the experimental or analytical analysis. Recently, the flow stress models considering the temperature effect have been developed to reduce the number of experiments. Artificial neural network can provide a simple procedure for solving a problem from the analytical models. The objective of this paper is the prediction of flow stress on the fiber metal laminate using the artificial neural network. First, the training data were obtained by conducting the uniaxial tensile tests at the various temperature conditions. After, the artificial neural network has been trained by Levenberg-Marquardt method. The numerical results of the trained model were compared with the analytical models predicted at the previous study. It is noted that the artificial neural network can predict flow stress effectively as compared with the previously-proposed analytical models.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics A
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v.32A
no.8
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pp.1-10
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1995
We have analyzed the reliability of failure models in circuit-switched networks. These models are grid topology circuit-switched networks, and each node transmits a packet to a destination node using a Flooding routing method. We have assumed that the failure of each link and node is independent. We have considered two method to analyze reliability in these models : The Karnaugh Map method and joint probability method. In this two method, we have analyzed the reliability in a small grid topology circuit switched network by a joint probability method, and comared analytic results with simulated ones. For a large grid enormous. So, we have evaluated the reliability of the network by computer simulation techniques. As results, we have found that the analytic results are very close to simulated ones in a small grid topology circuit switched network. And, we have found that network reliability decreases exponentially, according to increment of link or node failure, and network reliability is almost linearly decreased according to increment of the number of links, by which call has passed. Finally, we have found an interesting result that nodes in a center of the network are superior to the other nodes from the reliability point of view.
Internet technology opens up another domain for building future CAD/CAM environment. The environment will be global, network-centric, and spatially distributed. In this paper, we present a new approach to network-centric virtual prototyping (NetVP) in a distributed design environment. The presented approach combines the current virtual assembly modeling and analysis technique with distributed computing and communication technology fur supporting virtual prototyping activities over the network. This paper focuses on interoperability, shape representation, and geometric processing for distributed virtual prototyping. STEP standard and CORBA-based interfaces allow the bi-directional communication between the CAD model and virtual prototyping model, which makes it possible to solve the problems of interoperability, heterogeneity of platforms, and data sharing. STEP AP203 and AP214 are utilized as a means of transferring and sharing product models. In addition, Attributed Abstracted B-rep (AAB) is introduced as 3D shape abstraction for transparent and efficient transmission of 3D models and for the maintenance of naming consistency between CAD models and virtual prototyping models over the network.
Brebbia's model has been analyzed to develop the appropriate waterworks management system in Korea, and compared with the conventional models such as EPANET, WaterCad, and InfoWorks. The hydraulic theory of the models was analyzed. Each model's numerical techniques, required parameters, input data and operational methodologies, restrictions, practical applicability and other aspects were investigated. In order to check the validity of Brebbia model, the comparative analysis with EPANET, WaterCAD, and InfoWorks models was performed for linear and nonlinear cases. To find out advantages and disadvantages of each model, the modeling was performed for a simple network and for more complicated A city waterworks system, and the three models applicability was examined. Finally, optimal modeling technique and a model suitable for the use in Korea was suggested, and the problems related to present projects of waterworks management system in Korea were analyzed.
Park, Jong-Woon;Lim, Jae-cheon;Suh, Jae-seung;Chung, Ji-bum;Kim, Sung-Bae
Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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1995.10a
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pp.423-428
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1995
Simulation models have been developed to predict the overall behavior of the CANDU plant systems during normal operational transients. For real time simulation purpose, simplified thermal hydraulic models are applied with appropriate system control logics, which include primary heat transport system solver with its component models and secondary side system models. The secondary side models are mainly used to provide boundary conditions for primary system calculation and to accomodate plant power control logics. Also, for the effective use of simulation package, hardware oriented basic simulation network has been established with appropriate graphic display system. Through validation with typical plant power maneuvering cases using proven plant performance analysis computer code, the present simulation package shows reasonable capability in the prediction of the dynamic behavior of plant variables during operational transients of CANDU plant, which means that this simulation tool can be utilized as a basic framework for full scope simulation network through further improvements.
Predictive neural network models are powerful speech recognition models based on a nonlinear pattern prediction. But those models suffer from poor discrimination between acoustically similar words. In this paper we propose an discriminative training algorithm for predictive neural network models. This algorithm is derived from GPD (Generalized Probabilistic Descent) algorithm coupled with MCEF(Minimum Classification Error Formulation). It allows direct minimization of a recognition error rate. Evaluation of our training algoritym on ten Korean digits shows its effectiveness by 30% reduction of recognition error.
This research is to show the application of runoff model and runoff analysis of urban storm drainage network. the runoff models that were used for this research were RRL, ILLUDAS, and SWMM applicative object basin were Geucknak-chun and Sangmu drainage basin located in Seo-Gu, Kwangju. The runoff analysis employed the design storm that distributed the rainfall intensity according to the return period after the huff's method. The result from the comparative analysis of the three runoff models was as follows The difference of peak runoff by return period was 20-30% at Sangmu drainage area of $3.17 Km^2$, while less than 10% at Geucknak-chun drainage area of $12.7 Km^2$. The peak runoff were similar to all models. At the runoff hydrograph the times between rising and descending points were in the sequence of RRL, ILLUDAS and SWMM, but the peak times were similar to all models. The conveyance coefficient to examine the conveyance of the existing drainage network was 0.94-1.37, which means insecure, in Geucknak-chun drainage basin and 0.69-1.16, which means secure, in sangmu drainage basin.
Distributed models represent watersheds using a network of numerous, uniform calculation units to provide spatially detailed and consistent evaluations across the watershed. However, these models have a disadvantage in general requiring a high computing cost. Semi-distributed models, on the other hand, delineate watersheds using a simplified network of non-uniform calculation units requiring a much lower computing cost than distributed models. Employing a simplified network of non-uniform units, however, semi-distributed models cannot but have limitations in spatially-consistent simulations of hydrogeochemical processes and are often not favoured for such a task as identifying critical source areas within a watershed. Aiming to overcome these shortcomings of both groups of models, a hybrid watershed model STREAM (Spatio-Temporal River-basin Ecohydrology Analysis Model) was developed in this study. Like a distributed model, STREAM divides a watershed into square grid cells of a same size each of which may have a different set of hydrogeochemical parameters reflecting the spatial heterogeneity. Like many semi-distributed models, STREAM groups individual cells of similar hydrogeochemical properties into representative cells for which real computations of the model are carried out. With this hybrid structure, STREAM requires a relatively small computational cost although it still keeps the critical advantage of distributed models.
Current software cost estimation models, such as the 1951 COCOMO, its 1987 Ada COCOMO update, is composed of nonlinear models, such as product attributes, computer attributes, personnel attributes, project attributes, effort-multiplier cost drivers, and have been experiencing increasing difficulties in estimating the costs of software developed to new lift cycle processes and capabilities. The COCOMO II is developed fur new forms against the current software cost estimation models. This paper provides a case-based analysis result of the cost driver in the software cost models, such as COCOMO and COCOMO 2.0 by fuzzy and neural network.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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