This paper introduces new ordering algorithms using the graph of data structure and forward/backward substitution of LU decomposition using recursive function. The performance of the algorithm is compared with Tinney's algorithm using 14 bus systems. Test results show that the new fill-in element of Jacobian matrix using the proposed ordering algorithm is same as that of Tinner scheme 3 and the forward/backward substitution can reduce the computation time
In this paper, we present new methods for solving the inverse kinematics associated with 6 degree of freedoms manipulator by the numerical method. This method will be based on tracking stability of special nonlinear dynamical systems, and differs from the typical techniques based by the Newton-Gauss or Newton-Raphson method for solving nonlinear equations. This simulation results show that the new method is solving the inverse kinematics of PUMA 560 without the derivative of a given task space trajectories.
전기 임피던스 단층촬영에서는, 각기 다른 주입 전류패턴에 의해 유기된 경계면의 전압 값을 이용하여 다양한 복원 알고리즘에 의해 물체의 내부 저항률(전도율) 분포를 추정한다. 본 논문에서는, 부가적인 사전 정보를 soft 제약조건으로 비용함수에 추가하고, 비용함수의 가중행렬을 지수적으로 가중된 최소자승법에 근거하여 선택하는 수정된 조정 Newton-Raphson(mNR) 법을 제안한다. 32채널에 대한 컴퓨터 시뮬레이션 결과, 제안된 방법은 기존의 조정 mNR 법에 비해 계산부담은 약간 증가하지만 복원성능이 개선됨을 보인다.
일반적으로 RLS 알고리즘에서 비정재성(non-stationary) 환경에서 시간에 따라 변하는 파라메터를 좀 더 잘 추정하기 위해서 가변 망각인자를 사용한다. RLS 알고리즘에서 가변 망각인자를 사용할 때는 연산량이 많이 증가하는 단점이 수반된다. 본 논문에서는 연산량이 적은 가우스 뉴턴 가변망각인자 RLS 알고리즘을 제안한다. 본 방법은 기존 가우스 뉴턴 가변망각인자 RLS와 거의 유사한 성능을 보유하고 있을 뿐만 아니라 부가로 요구되는 연산량을 $O(N^2)$에서 O(N)으로 줄이는 효과도 준다.
시변 신호 추적 특성을 향상시키기 위하여, Gauss-Newton Variable Forgetting Factor RLS (GN-VFF-RLS) Algorithm을 제안한다. 최적화된 망각인자를 가정한 기존의 RLS 알고리듬과 비교하여, 제안된 방법은 특히 신호의 변화가 급격히 일어날 경우 주목할만한 추정 성능의 향상을 보여준다. 제안된 알고리듬의 시변 추정 특성을 신호 대 잡음비와 시변 정도에 대하여 모의 실험하고 기존의 추정 알고리듬들과 비교한다.
An effective and practical method is presented for solving the forward kinematics of a 6-DOF Stewart Platform, using neural network algorithm together with Newton-Raphson method. An approximated solution is obtained from trained neural network, then it is used as an initial estimate for Newton-Raphson method. A series of accurate solutions are calculated with reasonable speed for the entire workspace of the platform. The solution procedure can be used for driving a real-time simulation platform.
In this paper, An inversion technique to reconstruct permittivity profiles of 2-D inhomogeneous dielectric objects by iterativeprocess using the moment-methodand improved newton's algoritham is presented. In order to reduce the noise effect in the scattered fieldon the reconstructed permittivity profiles, the cell size of inversescattering is made be larger than that of forward scattering. Performing numerical calculations of dielectric scatterer it is demonstrated that this inversion is able to reconstruct dielectric objectshaving large size and inhomogeneous characteristics, which is insentive tothe noise effect in the scattered field on the reconstructed result.
This paper suggests the three dimensional steady state searching techniques of hard disk/head system, which has some skew angle with flexure. In order to analyze the steady state behaviors of magnetic head slider, the localized Knudsen number and the localized bearing numbers are sued. For finding the steady state of magnetic head slider under the pre-loaded condition, I proposed multi-dimensional Newton-Raphson method which traces the equilibrium position of magnetic head slider, which has 3-degrees of freedom, using Jacobian matrix. The multi-dimensional Newton-Raphson method is very efficient technique for finding the steady state position of magnetic head slider because it approaches to the equilibrium position with changing three parameters simultaneously.
본 연구에서는 공간적 변수인 조도계수를 기지의 수위값을 이용하여 최적값을 결정하는 방법에 대해서 검토하고자 한다. 최적화 기법에 의한 조도계수는 기지의 수위값과 수치모의에 의한 결과 값의 전체 오차를 최소화하는 값으로 결정된다. 본 연구에서는 3가지 최적화 기법을 이용하였으며 가상 수로에 대해서 적용하였다. 수위계산은 표준축차법에 의해 수행하였으며 사용된 최적화 기법은 quasi-Newton 방법이다. 1차원 모형은 Matlab을 이용하여 표준축자법으로 구성하였으며 BFGS 기법, L-BFGS 기법, Steepest Gradient Descent 기법 등도 Matlab으로 구성하였다. 표준축차법은 조도계수가 입력되면 기지의 수위값과의 2-norm을 계산하도록 구성하였다. 계산 결과에 의하면 세가 기법 모두 20 23회 정도의 반복계산을 수행하고 값이 수렴되었는데, L-BFGS의 경우에는 정확하게 음수의 조도계수로 수렴하였으며, BFGS기법과 Steepest Gradient 기법의 경우에는 양의 값으로 정확하게 수렴하였다.
본 연구는 재료비선형 문제를 다루기 위한 비선형 MLS 차분법의 정식화 과정을 제시한다. MLS 차분법은 절점모델을 기반으로 고속 미분근사식을 활용하여 지배 미분방정식을 직접 이산화 하는데, 변수를 변위로 일원화한 Navier 방정식을 사용하여 탄성재료 문제를 다룬 기존의 MLS 차분법은 재료의 구성방정식을 별도로 고려할 수 없다. 본 연구에서는 비선형 재료의 구성방정식을 반영할 수 있는 강정식화를 위해 1차 미분근사를 반복 사용하는 겹미분근사를 고안했다. 응력의 발산으로 표현되는 평형방정식을 그대로 이산화하고 Newton 방법을 적용하여 반복계산을 통해 수렴해를 찾는 비선형 알고리즘을 제시했다. 응력 계산과 내부변수의 갱신은 return mapping 알고리즘을 활용하였고, 알고리즘 접선계수(algorithmic tangent modulus)의 적용을 통해 빠르고 안정적인 반복계산이 가능하도록 하였다. 재생성 시험을 통해 겹미분근사의 정당성을 검증했고, 비선형재료에 대한 인장문제의 해석을 통해 개발된 비선형 MLS 차분 알고리즘의 정확성과 안정성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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